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hao-ai-lab/FastVideo
GitHub用于 FastVideo 模型迁移前的环境准备，包括获取输入参数、检查及下载 HF 权重、克隆官方参考仓库并创建测试骨架文件，为后续转换和实现提供基础。
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Skills in Collection (17)
用于 FastVideo 模型迁移前的环境准备，包括获取输入参数、检查及下载 HF 权重、克隆官方参考仓库并创建测试骨架文件，为后续转换和实现提供基础。
开始新的 FastVideo 模型迁移项目
需要下载或检查 HuggingFace 模型权重
克隆官方参考仓库以进行对齐测试
npx skills add hao-ai-lab/FastVideo --skill add-model-01-prep -g -y
用于在 FastVideo 模型移植早期阶段生成组件级对齐测试脚手架，确保在实现完成前建立可执行的验证标准。
/add-model Phase 1 完成后
需要为特定组件创建对齐测试
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Diffusion Transformer组件的技能。指导完成DiT模型的代码移植、配置定义及与官方权重的逐层对齐验证。
需要在新模型中添加新的DiT/Transformer组件
进行模型移植时的原型搭建
执行模型权重与实现的parity-debug
npx skills add hao-ai-lab/FastVideo --skill add-model-03-port-dit -g -y
用于在FastVideo中原型实现或调试VAE/自编码器组件，涵盖视频、图像和音频模型。通过比对潜在布局、归一化及解码输出等关键指标，确保与官方实现的对齐。
需要在新架构中实现新的VAE组件
调试现有VAE组件以匹配官方行为
npx skills add hao-ai-lab/FastVideo --skill add-model-04-port-vae -g -y
用于在FastVideo项目中原型实现或调试文本、图像、音频及复合编码器的技能，涵盖配置加载、权重转换及与官方模型的对齐验证。
需要添加新的编码器组件到FastVideo
进行编码器模型的parity-debug
npx skills add hao-ai-lab/FastVideo --skill add-model-05-port-encoder -g -y
用于在FastVideo项目中原型化或调试非DiT/VAE/Encoder的通用组件（如调度器、条件器等）。提供代码实现规范、文件归属决策及一致性验证指南。
需要移植或调试FastVideo中的通用模型组件
不确定组件应放入哪个代码目录时
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兼容格式，包括参数映射、组件拆分及验证。
需要转换官方模型权重为FastVideo格式
执行Checkpoint转换脚本编写与验证
npx skills add hao-ai-lab/FastVideo --skill add-model-07-conversion -g -y
用于组件奇偶性测试失败后的逐层激活追踪分析，定位数值发散点。
组件奇偶性测试失败且初步调试无法隔离原因
需要逐层对比张量边界以查找首个数值分歧
npx skills add hao-ai-lab/FastVideo --skill add-model-08-trace -g -y
用于在组件校验通过后，实现FastVideo端到端管道，包括类定义、配置、注册表、示例及测试验证。
需要为模型定义FastVideo管道架构和配置
完成组件校验后需进行管道级联和集成测试
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、转换脚本或管道的新增/修改PR。基于特定文件路径和合同规范提供检查清单，产出评审发现而非修复代码。
PR diff 触及 fastvideo/models/, pipelines/, registry.py 等核心模型相关目录
PR 标题或描述声明新增模型、变体、VAE、编码器、调度器或转换脚本
npx skills add hao-ai-lab/FastVideo --skill add-model-10-pr-review -g -y
用于手动将新FastVideo模型或组件移植到现有基础设施，涵盖配置、测试及注册流程。
用户显式调用 /add-model 命令
需要移植新的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的GPU CI系统，基于Buildkite和Slurm实现静态流水线、GPU资源调度及PR测试自动化。涵盖CI策略、Lane脚本规范、合并流程及GB200验证，确保CI稳定性与高效执行。
配置或修改Buildkite CI流水线定义
排查GPU CI任务失败或性能问题
调整Slurm GPU资源分配与调度策略
npx skills add hao-ai-lab/FastVideo --skill ci-runner -g -y
将超大的 FastVideo 流水线 PR 按变更影响范围分解为多个可独立审查的 PR 栈，生成分支图、工作区引导及 AGENTS.md 清单，自动标记缺失测试并提取经验教训。
PR 代码行数超过 3000 行
需要拆分大型功能合并请求
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。脚本会清理旧端口、启动服务并等待就绪检查，支持自定义端口、GPU索引及Torch编译等配置。
需要重新部署Dreamverse应用
需要在特定GPU上启动或重启服务
需要调整后端或前端监听端口
npx skills add hao-ai-lab/FastVideo --skill dreamverse-deploy -g -y
用于在性能测试因环境变更导致指标偏移时，人工审核并上传新的基准数据，以更新 HF 数据集的滚动性能基线。
性能 CI 失败且确认为非代码回归的环境变更
需要为新 v2 工作负载首次建立已批准的基准
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，重新生成并覆盖HF数据集上的单个模型参考视频。流程包括本地备份、Modal L40S再生成、人工质量对比及强制上传，确保测试基准准确。
代码变更导致现有SSIM参考视频失效
CI测试因参考视频陈旧而失败但代码正确
npx skills add hao-ai-lab/FastVideo --skill reseed-ssim-references -g -y
为新添加的SSIM测试生成并上传参考数据。在Modal L40S上运行测试，下载生成的像素或潜在向量文件，经用户验证后安全上传至HuggingFace数据集，确保新测试具备必要的基础参考资源。
新增 SSIM 测试文件且缺少参考数据
需要为特定模型和后端生成视频或潜量参考
npx skills add hao-ai-lab/FastVideo --skill seed-ssim-references -g -y
