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hao-ai-lab/FastVideo
GitHub用于 FastVideo 模型移植前的准备工作，包括收集输入、下载 HF 权重、克隆参考仓库及安装依赖，创建测试骨架并生成交接文档。
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npx skills add hao-ai-lab/FastVideo --all -g -y
Skills in Collection (16)
用于 FastVideo 模型移植前的准备工作，包括收集输入、下载 HF 权重、克隆参考仓库及安装依赖，创建测试骨架并生成交接文档。
开始 FastVideo 模型移植任务
需要准备外部资产和 parity-test 环境
npx skills add hao-ai-lab/FastVideo --skill add-model-01-prep -g -y
在FastVideo模型移植初期，根据参考架构快速生成组件级对齐测试脚手架。确保尽早定义加载路径、输入输出及容差，为后续实现提供验证标准，并管理测试从跳过到非跳过通过的流转。
/add-model Phase 1完成并识别出官方组件类、目标配置及权重路径后
需要为新的FastVideo组件创建早期可执行测试脚手架时
npx skills add hao-ai-lab/FastVideo --skill add-model-02-parity -g -y
用于在FastVideo中原型开发或调试对齐Diffusion Transformer组件。涵盖模型结构实现、配置管理及与官方权重的Parity校验，确保注意力机制、嵌入层等核心逻辑一致。
需要在新模型中添加DiT/Transformer组件
进行模型权重转换后的功能对齐调试
排查形状不匹配或缺失层的问题
npx skills add hao-ai-lab/FastVideo --skill add-model-03-port-dit -g -y
用于在FastVideo中原型开发或调试对齐VAE/自编码器组件，涵盖视频、图像及音频模型。支持原型构建与parity-debug模式，关注潜空间布局、归一化、平铺兼容性及输出一致性。
需要在新模型中添加VAE或自编码器组件
进行VAE组件的原型实现
执行VAE组件的对齐调试
npx skills add hao-ai-lab/FastVideo --skill add-model-04-port-vae -g -y
用于在FastVideo中原型化或调试文本、图像、音频等编码器组件，确保与官方模型行为一致。
需要添加新的编码器支持
验证编码器实现的正确性
npx skills add hao-ai-lab/FastVideo --skill add-model-05-port-encoder -g -y
用于在FastVideo中原型开发或调试非DiT/VAE/Encoder的通用组件（如调度器、条件器等），确保行为对齐与原生实现。
需要原型化FastVideo中的通用模型组件
进行通用组件的行为对齐调试
npx skills add hao-ai-lab/FastVideo --skill add-model-06-port-generic -g -y
在添加模型流程中，将官方权重转换为FastVideo组件布局。负责参数映射、组件拆分、配置生成及加载验证，支持多种源布局策略。
需要转换官方模型权重以适配FastVideo格式时
Phase 4原型完成后需编写和验证转换脚本时
npx skills add hao-ai-lab/FastVideo --skill add-model-07-conversion -g -y
在模型适配阶段组件比对失败时，通过逐层激活追踪定位数值差异点。优先使用FastVideo工具，辅以自定义钩子，需对比双方JSONL输出以隔离根因。
组件级精度比对测试失败
初步权重和端到端张量比较无法定位问题
npx skills add hao-ai-lab/FastVideo --skill add-model-08-trace -g -y
用于在组件测试通过后，定义和验证 FastVideo 端到端流水线。涵盖流水线类与阶段接线、配置、预设、注册表更新、示例代码及冒烟/一致性测试的完整实现与交付。
/add-model Phase 7
需要定义或修改视频生成流水线结构
npx skills add hao-ai-lab/FastVideo --skill add-model-09-pipeline -g -y
用于审查涉及FastVideo模型家族、变体、组件转换或流水线变更的PR。提供检查清单以评估完整性与质量，不执行实现，仅输出审查发现。
PR diff触及fastvideo/models/或pipelines/目录
PR包含新模型、VAE、编码器或调度器的添加或修改
PR涉及checkpoint转换脚本或生成媒体质量基准测试
npx skills add hao-ai-lab/FastVideo --skill add-model-10-pr-review -g -y
用于手动将新FastVideo模型或组件移植到平台，包括代码转换、配置注册、测试验证及质量回归。
用户显式调用/add-model命令
完成add-model-01-prep准备阶段后
npx skills add hao-ai-lab/FastVideo --skill add-model -g -y
将大型 FastVideo PR 按影响范围拆分为独立可审查的 PR 堆栈，生成分支图、工作区引导及清单，标记缺失测试并提取经验教训。
PR 代码量过大导致难以审查
需要将跨层修改分解为独立步骤
npx skills add hao-ai-lab/FastVideo --skill decompose-pipeline-pr -g -y
用于在指定本地GPU上重新部署Dreamverse应用的前后端服务。自动清理旧端口、启动新服务并等待就绪检查，支持配置GPU索引、自定义端口及启用warmup或torch.compile等高级选项。
需要在特定GPU上启动或重启Dreamverse前后端服务
需要清理现有端口并重新部署应用
npx skills add hao-ai-lab/FastVideo --skill dreamverse-deploy -g -y
用于在性能指标因环境变更被认可时，重置HF性能基线。流程包括备份历史、验证JSON一致性并上传新记录，确保CI基准更新且可审计。
性能测试因非代码回归原因失败
需要为新的v2标识创建首个批准基线
npx skills add hao-ai-lab/FastVideo --skill reseed-performance-baseline -g -y
用于在代码变更导致SSIM参考视频失效时，重新生成并覆盖HF数据集上的单模型参考视频。流程包含本地备份、Modal L40S再生成、人工质量比对及强制上传，确保CI测试基准准确。
代码变更（如内核升级）导致现有SSIM参考视频失效
CI测试因参考过时失败但代码正确
npx skills add hao-ai-lab/FastVideo --skill reseed-ssim-references -g -y
为新增的SSIM视频相似度测试生成并上传参考文件（mp4或pt）。在Modal L40S上运行测试，下载产物，人工验证质量后，仅将新文件上传至HuggingFace数据集，确保CI环境可用。
新增了 fastvideo/tests/ssim/test_*_similarity.py 测试文件
HuggingFace数据集中缺少该测试对应的参考资源
npx skills add hao-ai-lab/FastVideo --skill seed-ssim-references -g -y
