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hao-ai-lab/FastVideo
GitHub为FastVideo模型移植准备环境，包括验证仓库、检查/下载HF权重及克隆官方参考库，生成测试骨架并移交后续开发。
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Skills in Collection (17)
为FastVideo模型移植准备环境，包括验证仓库、检查/下载HF权重及克隆官方参考库，生成测试骨架并移交后续开发。
开始新的FastVideo模型移植任务
需要预置外部资产和共享测试环境
npx skills add hao-ai-lab/FastVideo --skill add-model-01-prep -g -y
用于在FastVideo模型移植初期快速生成组件级一致性测试脚手架。支持早期编写可执行测试，指定官方与本地加载路径、输入输出及容差，确保在手递阶段前通过非跳过测试验证模型等价性。
/add-model Phase 1完成并识别组件信息后
需要为FastVideo新组件创建一致性测试时
npx skills add hao-ai-lab/FastVideo --skill add-model-02-parity -g -y
用于在FastVideo项目中原型开发或调试对齐扩散Transformer组件。支持按组件进行代码实现与parity测试，涵盖注意力、嵌入及配置适配。
需要为FastVideo移植新的DiT模型组件
对现有DiT组件进行原型验证或数值对齐调试
npx skills add hao-ai-lab/FastVideo --skill add-model-03-port-dit -g -y
用于在FastVideo中原型化或对标调试VAE组件，涵盖视频、图像和音频。指导实现配置、注册、加载及瓦片处理，并通过严格的重用证明和对齐测试确保数值一致性。
需要在新模型中添加VAE或自编码器组件
进行VAE组件的原型开发或对齐调试
npx skills add hao-ai-lab/FastVideo --skill add-model-04-port-vae -g -y
用于在FastVideo项目中原型开发或调试文本、图像、音频及复合编码器组件的Skill，涵盖配置加载、权重转换及与原生模型的逐位对齐验证。
需要实现新的模型编码器（如T5, CLIP等）
进行编码器与原型的逐位精度对比调试
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），涵盖状态管理、配置归类及原生代码实现。
需要为FastVideo添加非核心模型组件的原型代码
进行第三方组件与FastVideo实现的逐行比对调试
npx skills add hao-ai-lab/FastVideo --skill add-model-06-port-generic -g -y
用于将官方模型权重转换为FastVideo可加载格式，执行参数映射、组件拆分及配置生成。
需要转换官方模型权重
编写Checkpoint转换脚本
npx skills add hao-ai-lab/FastVideo --skill add-model-07-conversion -g -y
用于在模型集成阶段组件奇偶校验失败时，通过逐层激活追踪定位数值差异的根本原因。
组件奇偶校验测试失败
初步调试无法隔离分歧点
npx skills add hao-ai-lab/FastVideo --skill add-model-08-trace -g -y
用于在模型组件测试通过后，实现和验证FastVideo端到端流水线。涵盖流水线类/阶段接线、配置、预设、注册表、示例及冒烟与一致性测试。
执行 /add-model Phase 7
所有组件非跳过一致性测试通过
npx skills add hao-ai-lab/FastVideo --skill add-model-09-pipeline -g -y
用于审查FastVideo项目中新增或修改模型家族、变体、组件、转换脚本及管道的PR。基于详细检查清单评估完整性与质量，输出发现而非修复代码。
PR涉及模型文件、管道、注册表或测试路径变更
PR标题或描述声称添加新模型、变体或生成媒体质量基线
npx skills add hao-ai-lab/FastVideo --skill add-model-10-pr-review -g -y
用于将新的 FastVideo 模型或组件移植到现有架构的 Skill，涵盖代码转换、配置注册、测试验证及流水线集成。
执行 /add-model 命令
需要移植新模型家族或可复用组件
npx skills add hao-ai-lab/FastVideo --skill add-model -g -y
管理FastVideo基于Slurm的GPU CI流程，包括Buildkite静态图配置、Enroot容器隔离执行及Slurm资源调度。
配置CI测试通道
提交或更新构建流水线
调试GPU测试失败
验证Slurm作业调度
npx skills add hao-ai-lab/FastVideo --skill ci-runner -g -y
将超大的 FastVideo 流水线 PR 按影响范围分解为可独立审查的 PR 栈，生成分支图、工作区引导及清单，并标记缺失测试。
PR 代码行数超过阈值（如3000行）
需要拆分大型功能提交以便逐个审查
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应用的后端和前端。自动清理旧端口，启动服务并等待就绪检查，支持自定义端口、GPU索引及warmup等配置。
需要在特定GPU上重启或部署Dreamverse应用
需要清理现有端口并重新初始化后端和前端服务
npx skills add hao-ai-lab/FastVideo --skill dreamverse-deploy -g -y
用于在性能测试因环境变更需调整基线时，验证并上传审核过的性能JSON数据至HF数据集，更新滚动中位数基准。
性能CI因非代码回归原因失败且需更新基线
新工作负载首次提交经审核的性能基准
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，重新生成并替换HF数据集上的单模型参考视频。流程包含备份、Modal L40S再生成、人工质量比对及强制上传，确保生产数据准确性。
代码变更（如内核升级、注意力后端切换）导致现有SSIM参考视频失效
CI测试因参考视频过时而非代码错误失败
npx skills add hao-ai-lab/FastVideo --skill reseed-ssim-references -g -y
为新增的SSIM测试在HF数据集上生成并上传参考数据（mp4或pt）。自动识别类型，通过Modal L40S运行测试，下载后人工验证质量，最后安全上传至指定仓库。
新增fastvideo/tests/ssim/下的相似度测试文件
HF数据集缺少对应模型的参考视频或潜变量
npx skills add hao-ai-lab/FastVideo --skill seed-ssim-references -g -y
