工具介绍
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<!--版权 (c)2026 NVIDIA Corporation. 版权所有。 . > 时间
NVIDIA 代理技能
** Claude Codex和其他编码代理人的官方、NVIDIA验证的代理技能。 **
> **Docs:**docs.nvidia.com/chilling & nbsp; *·
> ** 生活流:** 从脆弱到验证的 & nbsp;\\ nbsp;
> # # 博客:** NVIDIA 验证代理技能:AI代理的能力治理
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技能是便携式指令集,教AI代理如何优化地使用NVIDIA软件:物理AI和机器人工作流程,模拟,CUDA-X库,RAG和AI Bluints,以及平台工具. 这个寄存器是一个目录:技能被保存在他们各自的产品回放中,并通过自动同步管道每天在这里镜像. 不断增加技能,请检查是否有更新。 我们正在公开地建设这一基础设施,欢迎各方作出贡献。 接下来的计划见路线图。
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快速启动
以默认的“ 技能” CLI 流程安装 NVIDIA 技能 :
CLI 贯穿“ npx” , 促使您选择技能并安装目的地 。 您不需要用手复制此 repo 或复制技能文件夹 。
> ** 需要当前`技能 ' CLI(v1.5.16或更新型)。 ** 通过 “npx 技能@latest 添加 nvidia/ 技能” 安装总是使用最新的。 在更古老的CLI(v1.5.15和更早)上,技能可以安装,但不出现在克洛德代码中——见"出问题".
该技能在您的代理人下次加载技能并遇到相关任务时可获得. 例如,请您的代理人"用cuOpt解决一个线性编程问题",技能通过cuOpt Python API来指导. 在Claude Code中,运行“/再装入技能”,以便在你目前的会话中装入新安装的技能。
无提示地安装一个技能
当您已经知道技能名称并想要跳过提示时使用此选项 。
将“cuopt-numerical-opimation-api”改为“技能目录”的任何技能名称。
为特定代理安装
使用 " -- 代理人 " 瞄准特定的AI编码代理人。 最初,我们将支持共同的客户目标,随着时间的推移扩大名单. 由该类别支持的客户完整名单,见`技能 ' CLI支助代理人表。
** 克劳德法典**
** 编码**
**雪花可可**
** 教师**
** 基罗**
不止一次使用 " 代理 " 将同样的技能安装到多个代理中。
保持技能更新
新技能土地不断得到发展,随着目录的不断演变,现有技能土地被修改、重新命名或合并。 刷新您安装的东西 :
以互动方式运行,CLI也标出被移除或合并到上游的技能(例如,几种技能被整合到一个),并主动提出去掉已过时的本地副本. 使用“npx技能清单”来查看安装了什么,以及“npx技能检查”来预览哪些是过时的。
浏览目录
如果您想要在安装任何设备之前看到可用的 NVIDIA 技能, 请使用此功能 。
对于非交互式安装,全局安装,代理专用安装,更新,去除,以及倒回手动复制,参见"高级安装".
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技能目录
<! -- -- 技能表 -- -- 启动 >
* 产品 * 描述 * 技能 *
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NVIDIA AI-Q 蓝图 - 部署本地的AI-Q服务,并作为代理技能运行浅或深的研究工作流程. `aiq-research'、`aiq-depult ' |
**CUDA-QQ CUDA量子 – 安装,测试程序,GPU模拟,QPU硬件,和量子应用的上载指南. `库达克指南 '
QQ**CuDF** 官方NVIDIA授权为NVIDIA CUDF GPU DataFrames,熊猫加速度, dask-CuDF,ETL,加盟,Groupby,CSV/Parquet I/O,可失效语义学,多GPU DataFrame工作量. * `加速-计算-cudf '
** cuopt** QQ GPU-加速优化——车辆行驶路线,线性编程,四相编程,安装,服务器部署,以及开发者工具. ++==========================================================================================================================================================================
多节点多GPU系统中的NumPy和SciPy——帮助安装CuPyNummeric、迁移现有的NumPy代码,以及进行平行的I/O`cupynumeric-hdf5'、`cupynumeric-install'、`cupynumeric-migration-rready'、`cupynumeric-yl-dal-data-load'的技能。
* * **DALI** * * * * 用NVIDIA DALI加载和处理GPU加速数据。
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