工具介绍
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NVIDIA Agent Fähigkeiten
** Offizielle, NVIDIA-verifizierte Agent Skills für Claude Code, Codex und andere Codierungsagenten. **
> 📖 **Docs:** docs.nvidia.com/skills ·
> 📺 **Livestream:** Von Vulnerable zu Verified ·
> 📝 **Blog:** NVIDIA Verified Agent Skills: Capability Governance für KI-Agenten
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Skills sind tragbare Instruktionssätze, die KI-Agenten beibringen, wie sie NVIDIA-Software optimal nutzen können: Physische KI- und Robotik-Workflows, Simulation, CUDA-X-Bibliotheken, RAG- und AI-Blueprints sowie Plattform-Tools. Dieses Repository ist ein Katalog: Fähigkeiten werden in ihren jeweiligen Produkt-Repos gepflegt und hier täglich über eine automatisierte Synchronisationspipeline gespiegelt. Fähigkeiten werden kontinuierlich hinzugefügt, so überprüfen Sie zurück für Updates. Wir bauen diese Infrastruktur im Freien auf, und Beiträge sind willkommen. Siehe die Roadmap für das, was als nächstes geplant ist.
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Quickstart
Installieren Sie NVIDIA-Fähigkeiten mit dem Standard-CLI-Flow "Skills":
Die CLI läuft durch `npx` und fordert Sie auf, eine Fertigkeit auszuwählen und das Ziel zu installieren. Sie müssen dieses Repo nicht klonen oder Fertigkeitsordner von Hand kopieren.
> **Erfordert eine aktuelle `skills` CLI (v1.5.16 oder neuer).** Die Installation über `npx skills@latest add nvidia/skills` verwendet immer das Neueste. Auf älteren CLIs (v1.5.15 und früher) können Fähigkeiten installiert werden, erscheinen aber nicht in Claude Code — siehe Fehlerbehebung.
Die Fertigkeit ist das nächste Mal verfügbar, wenn Ihr Agent Fähigkeiten lädt und auf eine relevante Aufgabe trifft. Bitten Sie Ihren Agenten beispielsweise, "ein lineares Programmierproblem mit cuOpt zu lösen", und die Fertigkeit führt es durch die cuOpt Python API. Führen Sie in Claude Code `/reload-skills` aus, um neu installierte Skills in Ihrer aktuellen Sitzung zu laden.
Installieren Sie One Skill ohne Prompts
Verwenden Sie dies, wenn Sie den Skill-Namen bereits kennen und Eingabeaufforderungen überspringen möchten.
Ersetzen Sie `cuopt-numerical-optimization-api` durch einen beliebigen Fertigkeitsnamen aus dem Fertigkeitskatalog.
Installieren Sie für einen bestimmten Agenten
Verwenden Sie `-Agent`, um einen bestimmten KI-Codierungsagenten anzuvisieren. Zunächst werden wir gemeinsame Kundenziele unterstützen und die Liste im Laufe der Zeit erweitern. Die vollständige Liste der von der Spezifikation unterstützten Clients finden Sie in der Tabelle "Skills" CLI Supported Agents.
** Claude Code**
** Codex**
** Schneeflocken CoCo**
**Cursor**
**Kiro**
Verwenden Sie `-Agent` mehr als einmal, um die gleiche Fertigkeit in mehrere Agenten zu installieren.
Halten Sie Ihre Fähigkeiten auf dem neuesten Stand
Neue Fähigkeiten landen kontinuierlich, und bestehende werden überarbeitet, umbenannt oder konsolidiert, wenn sich der Katalog weiterentwickelt. Aktualisieren, was Sie installiert haben mit:
Führen Sie es interaktiv aus, und die CLI markiert auch Fähigkeiten, die entfernt oder vorgelagert zusammengeführt wurden (z. B. wenn mehrere Fähigkeiten in einer zusammengefasst werden) und bietet an, die veralteten lokalen Kopien zu entfernen. Verwenden Sie `npx skills list`, um zu sehen, was installiert ist, und `npx skills check`, um zuerst eine Vorschau dessen zu erhalten, was veraltet ist.
Durchsuchen Sie den Katalog
Verwenden Sie dies, wenn Sie die verfügbaren NVIDIA-Fähigkeiten sehen möchten, bevor Sie etwas installieren.
Für nicht-interaktive Installationen, globale Installationen, agentenspezifische Installationen, Updates, Entfernungen und manuelles Ausweichkopieren siehe Erweiterte Installation.
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Qualifikationskatalog
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| Produkt | Beschreibung | Fähigkeiten |
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| **AIQ** | NVIDIA AI-Q Blueprint - Bereitstellung lokaler AI-Q-Dienste und Durchführung flacher oder tiefer Recherche-Workflows als Agentenfähigkeiten. | `aiq-research`, `aiq-deploy`
| **CUDA-Q** | CUDA Quantum — Onboarding-Anleitung für Installation, Testprogramme, GPU-Simulation, QPU-Hardware und Quantenanwendungen. „Cudaq-Guide
| **cuDF** | Offizielle von NVIDIA verfasste Anleitung für NVIDIA cuDF GPU DataFrames, pandas acceleration, dask-cuDF, ETL, joins, groupby, CSV/Parquet I/O, nullable Semantik und Multi-GPU DataFrame Workloads. „Accelerated-Computing-cudf
| **cuOpt** | GPU-beschleunigte Optimierung – Fahrzeug-Routing, lineare Programmierung, quadratische Programmierung, Installation, Serverbereitstellung und Entwickler-Tools. | `cuopt-install`, `cuopt-multi-objective-exploration`, `cuopt-numerical-optimization-api`, `cuopt-numerical-optimization-formulation`, `cuopt-routing-api-python`, `cuopt-server-api-python` |
| **cuPyNumeric** | NumPy und SciPy auf Multi-Node-Multi-GPU-Systemen - Fähigkeiten, die bei der Installation von cuPyNumeric, der Migration des vorhandenen NumPy-Codes und der Durchführung paralleler I/O | `cupynumeric-hdf5`, `cupynumeric-install`, `cupynumeric-migration-readiness`, `cupynumeric-parallel-data-load` helfen
| **DALI** | GPU-beschleunigtes Laden und Verarbeiten von Daten mit NVIDIA DALI. | `dali-dynamic-mode` |
| **Da