用途：在 CT NIfTI 卷上运行 NV-Segment-CT VISTA3D 分割，并记录标签图证据。该技能是官方 hugging_face_pipeline.HuggingFacePipelineHelper 的薄包装器，不重新实现 VISTA3D 推理，也不用于临床解读。
主要能力：输入 ct_volume，输出 label_map 和 result_json；证据记录输入几何、输出掩码路径、观测到的标签 ID、非预期标签、每类体素计数、按输出掩码头间距计算的每类物理体积、运行时间、模型标识及代码派生的固定校验（掩码形状、仿射一致性、标签集、前景计数、类体积边界）。可通过 --ground-truth PATH 记录参考标签图路径；不计算 Dice，交由配对验证器完成。
使用方式：从仓库根目录运行： python skills/nv-segment-ct/scripts/run_vista3d.py PATH_TO_CT.nii.gz --label-prompts "1,3,5,14" --output-dir OUT_DIR 完整自举命令： pip install -r skills/nv-segment-ct/requirements.txt && huggingface-cli download nvidia/NV-Segment-CT --local-dir skills/nv-segment-ct/bundle/ && python skills/nv-segment-ct/scripts/run_vista3d.py PATH_TO_CT.nii.gz --label-prompts "1,3,5,14" --output-dir vista3d_outputs 若宿主代理提供 run_script，可用 run_script("scripts/run_vista3d.py", args=[...])。修改参数、副作用或校验门之前先读 skill_manifest.yaml。脾脏示例夹具可运行 python skills/nv-segment-ct/fixtures/fetch_spleen_fixture.py 获取。
标签 ID：肝脏=1、脾脏=3、右肾=5、左肾=14，须用 VISTA3D 类别 ID，勿用其他标签字典的肾脏 ID；包装器会校验所请求标签集，掩码出现请求集之外的标签则运行无效。
限制：需要 NVIDIA GPU 与 CUDA，CPU 回退可用但慢；transformers 须为 4.x；设备自动检测，--device 可覆盖；首次设置可能访问 HuggingFace 并缓存模型资产，夹具从指定 S3 下载；输出可能模式有效但语义为空，健全性门要求每个请求解剖至少一个前景体素；不得修改 bundle/ 下代码；不用于临床部署、临床解读、自主诊断或监管提交，也不适用于非 CT 模态。