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vllm-project/vllm-omni
GitHub用于生成风格化3D叙事短片，涵盖故事创作、角色场景参考设计、镜头规划、分镜及视频剪辑组装。适用于连贯动画叙事或其规划阶段。
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Skills in Collection (20)
用于生成风格化3D叙事短片，涵盖故事创作、角色场景参考设计、镜头规划、分镜及视频剪辑组装。适用于连贯动画叙事或其规划阶段。
需要制作3D动画短片
进行动画前期故事与分镜规划
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用于生成品牌、产品及服务宣传短视频的规划与制作技能。通过验证真实资产、设计基于因果关系的叙事结构，并执行视频生成与质检，确保内容准确合规，适用于营销活动而非虚构叙事。
需要制作品牌或产品宣传短视频
策划营销活动的视觉内容
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根据玩家名称、标题和风格生成双人合作游戏菜单及开场动画提示词，支持确认图与视频分镜设计。
生成双人合作游戏开场动画提示词
设计游戏主菜单界面视觉方案
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用于为 MiniMax H3 视频生成模型撰写提示词，支持 T2VA、I2VA 等多种模式。通过标准化结构整合视听描述、关键帧对齐及参考标签，确保输出符合特定格式要求的高质量多模态生成指令。
需要将自然语言转换为 H3 视频生成提示词
需要优化多模态请求以适配 H3 模型结构
需要编写或重写包含视听细节的生成指令
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生成手绘风格与实拍融合的短视频提示词或视频，通过发光手绘实体接触、变形及逃脱镜头的创意流程，打造温暖超现实的混合媒体短片。
需要生成手绘与实拍结合的视频
请求创作超现实混合媒体短片
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用于生成极简风格产品广告短视频的 Skill，涵盖从产品简报解析、视觉与文案设计到提示词编写及渲染全流程。适用于电商产品发布和营销视频制作。
需要为产品创建宣传短视频
生成基于产品图的广告内容
策划电商产品展示镜头
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用于规划、创作和审核配乐视频及歌词排版。通过同步音乐节拍与视觉元素，生成包含镜头调度、角色场景参考及文字排版的详细时间线和提示词，支持从审计到完整视频交付的全流程。
需要制作带有歌词同步的音乐视频
要求根据音乐节奏生成视觉叙事或分镜脚本
请求对配乐视频进行内容审计或提示词优化
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将叙述或知识点转化为编辑式半调纸拼贴隐喻、分镜或定格动画。遵循特定视觉风格（如黑白剪报、纹理纸张），规划图像与运动，生成最终构图静止画面及带有纸质音效的组装动画，适用于解释性视频内容创作。
需要制作解释性视频或动画
要求使用半调纸拼贴艺术风格
请求生成故事板或定格动画提示词
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将知识主题转化为分层纸艺定格动画解说，涵盖视觉隐喻、微缩场景、提示词、分镜及音画计划。专注于实体纸雕与机械结构，而非矢量卡通或照片拼贴，旨在通过触觉纸模型解释机制。
生成纸艺风格动画脚本
制作科普类定格动画分镜
设计纸模型角色与机械结构
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指导将新扩散模型集成至vLLM-Omni，涵盖Diffusers适配、原生移植、多GPU并行及内存优化。适用于模型集成、代码审查、参考一致性验证及性能调优场景。
集成新的文本到图像/视频等扩散模型
审查或验证扩散模型的多GPU支持
从Diffusers仓库移植模型到vLLM-Omni
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用于创建或更新vLLM-Omni模型配方，规范任务、输入输出、硬件及验证契约。适用于新建recipes/文件、重构配方或同步支持表与功能指南，确保文档与代码一致。
创建新的模型配方文件
更新现有配方的硬件或功能支持信息
同步模型支持与共享功能指南
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指导在vLLM-Omni中集成HuggingFace TTS模型，涵盖两阶段、单阶段及原生LM模式，规范流式输出与多模态处理，支持CUDA加速。
添加新的TTS模型
调试TTS集成行为
构建音频输出管道
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用于诊断和优化vLLM Omni扩散工作负载（如图像/视频生成）的性能。通过分析profiling轨迹、并行策略及GPU资源，提供延迟、吞吐量优化方案及ROI估算。
分析vLLM性能瓶颈
选择并行策略
优化GPU利用率
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用于审计 vLLM-Omni 架构，识别并报告可简化的代码、状态或 API，旨在降低维护成本而不削弱功能。适用于清理冗余实现、重复逻辑或不必要的防御性代码，输出只读报告。
需要简化代码结构时
进行架构审计以消除冗余时
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用于在提交PR前进行代码自审，检查标题格式、分类、死代码及性能声明等，提供快速和完整两种模式。
precheck
self review
pre-submit check
check my PR before I open it
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vLLM-Omni量化技能，支持多模态模型FP8/INT8等格式选择、配置构建及加载调试，验证内存与性能。
选择量化方法
调试量化加载
验证量化性能
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指导将vllm-omni的NPU模型Runner升级以对齐最新vllm-ascend代码库，同时保留多模态特定逻辑。
需要更新NPU模型运行器以适配新版本框架
同步上游变更并保留Omni特有增强功能
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为vllm-omni项目生成并运行测试，涵盖回归、功能及性能验证。自动匹配L1-L4测试级别与标记，集成Buildkite CI流程，并提供本地及CI环境的pytest执行命令和前置条件。
创建回归测试用例
添加L1至L4覆盖率测试
选择pytest标记策略
验证Issue或PR中的修复
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将已验证的扩散模型从开发阶段转化为生产级部署，确保API一致性、性能优化及稳定性。涵盖硬件适配、量化、分布式卸载及CI验证，通过严格的证据矩阵确认各配置下的正确性与可靠性。
需要将工作模型集成升级为生产环境部署
要求实现官方API对等性及输入限制
进行在线FP8、分布式层卸载或长运行RPS稳定性测试
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针对vllm-project/vllm-omni项目的Pull Request进行维护者级别的代码审查，聚焦于CI未覆盖的正确性、兼容性、测试及分布式变更等关键问题，提供基于证据的高置信度发现与修复建议。
需要人工审查PR的代码质量与逻辑正确性
检查模型添加、分布式修改或破坏性行为的兼容性
识别并指派相关的模块负责人进行复核
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