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vllm-project/vllm-omni
GitHub用于生成风格化3D叙事短片的技能，涵盖故事创作、角色场景参考设计、分镜规划及视频剪辑组装全流程。适用于连贯动画制作或前期策划阶段。
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Skills in Collection (21)
用于生成风格化3D叙事短片的技能，涵盖故事创作、角色场景参考设计、分镜规划及视频剪辑组装全流程。适用于连贯动画制作或前期策划阶段。
需要制作3D动画短片
进行动画前期故事与分镜策划
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用于规划、提示或生成品牌及产品的宣传短视频。通过核实真实资产与主张，设计基于因果逻辑的故事线，并协调生成工具输出符合规范的促销短片，严禁虚构产品证据。
需要制作品牌或产品宣传视频
请求生成营销短片脚本或分镜
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根据玩家姓名、标题和风格，设计双人合作游戏菜单及开场动画的提示词。用于生成角色引导的游戏介绍视觉内容，不包含可玩实现或多页面接口。
需要生成双人合作游戏开场动画或菜单设计
请求基于特定风格和角色生成游戏宣传视觉描述
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用于编写 MiniMax H3 视频生成提示词，支持 T2VA、I2VA 等模式。将多模态请求转换为结构化提示，涵盖视听描述、参考标签及关键帧对齐，确保输出符合特定格式与时长要求。
需要生成或优化 MiniMax H3 视频提示词
将自然语言或多模态输入转换为 H3 结构化格式
处理视频生成的关键帧、音频和参考图标注
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用于生成手绘风格与真人实景融合的视频提示词，指导AI创作具有粗糙笔触、动态变形及手持镜头延迟感的超现实短片。
需要生成手绘与实拍结合的视频内容
请求制作具有特定艺术风格的创意短视频
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用于生成极简风格产品广告短片的工作流，涵盖从解析产品简报、设计分镜脚本到编写渲染提示词及最终组装的全过程，确保视觉一致性与品牌信息准确传达。
需要制作产品展示短视频
电商产品宣传素材生成
基于产品图片生成广告脚本
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用于规划、生成和审核音乐视频及歌词排版。支持节拍感知、镜头运动协调及文字视觉设计，提供从脚本到完整视频的交付能力，适用于创意MV制作而非普通字幕修复。
需要生成带歌词排版的音乐视频
要求根据音乐节拍进行视觉叙事创作
需要策划MV的分镜与时间线
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将叙事或知识点转化为编辑式半色调纸拼贴隐喻、分镜或定格动画。通过提取意义与视觉隐喻，规划图像与运动，生成具有触感纸张特效的静态画面或短视频，支持提示词或资产请求。
需要将概念转化为视觉隐喻
请求制作纸拼贴风格的分镜或动画
生成半色调剪贴画风格的静帧
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将知识主题转化为分层剪纸定格动画解释器，包含视觉隐喻、微缩场景、提示词、分镜及音画计划。专注于实体纸艺机制与叙事，非普通矢量卡通或照片拼贴。
生成剪纸风格动画脚本
制作教育类视觉隐喻内容
规划定格动画分镜与提示词
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指导将新扩散模型（文生图/视频等）集成至vLLM-Omni，涵盖Diffusers适配、原生移植、性能优化及多GPU支持。
集成新的扩散模型
将Diffusers管道移植到vLLM-Omni
创建DiT适配器
验证多GPU和内存优化
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用于创建或更新vLLM-Omni模型食谱，确保包含任务、输入输出、硬件配置及验证契约。适用于新增模型支持、重构食谱结构或同步文档与功能指南的场景。
创建 recipes/ 下的新文件
审查后重构食谱结构
记录新支持的模型
同步食谱声明与支持表
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用于在vLLM-Omni中集成HuggingFace TTS模型，支持流式输出、CUDA图加速及多架构适配。涵盖从参考实现到生产就绪服务的完整流程，包括阶段分离、在线推理及音频管道构建。
添加新的TTS模型
调试TTS集成行为
构建音频输出管道
启用在线语音生成服务
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为vLLM-Omni扩散模型添加数值精度测试，通过构建Buildkite CI覆盖、对齐参考输出及设置容差，验证原生与参考实现的一致性，支持加速功能准确性检查。
需要验证扩散模型或加速功能的数值精度
为现有模型添加CI覆盖率测试
检查生成结果与原型的对齐情况
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指导对 vLLM Omni 扩散工作负载进行性能诊断与优化，涵盖并行策略选择、Profiler 分析、算子/量化优化及 ROI 估算。
分析 profiling 追踪数据
评估优化 ROI
调查 GPU 空闲气泡
设计算子或量化优化方案
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用于审计 vLLM-Omni 代码库，识别并评估可简化代码、状态或 API 的候选项，旨在降低维护成本而不削弱功能。默认输出只读报告，仅在用户要求时提供变更建议。
需要审计代码复杂度或冗余
寻找减少代码量和维护成本的方案
检查是否存在重复实现或不必要的防御性代码
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用于在提交PR前进行本地自检查，包括验证意图、代码规范及合并准备情况。提供快速和全面两种模式，不直接操作GitHub，旨在帮助贡献者提前发现潜在问题。
用户请求 'precheck'
用户请求 'self review'
用户请求 'pre-submit check'
用户请求 'check my PR before I open it'
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指导在vLLM-Omni中执行模型量化工作，涵盖fp8、int8等格式选择、配置构建及多模态模型适配。
选择或添加量化方法
调试量化加载问题
验证内存与速度优化
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指导将vllm-omni的NPU模型运行器升级以对齐最新vllm-ascend代码库，同时保留Omni特有逻辑。涵盖文件结构、继承关系及Omni标记处理。
升级NPU模型运行器
同步上游代码变更
维护Omni特定逻辑
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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。支持L1-L4测试分级与标记选择，自动对接Buildkite CI流程，并提供本地及CI环境的pytest执行命令与前置条件。
创建回归测试用例
添加不同覆盖级别的测试
选择pytest标记策略
验证Issue或PR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，涵盖API一致性、性能优化及可靠性CI。通过严格的证据矩阵验证各配置组合，确保服务稳定与准确。
需要将工作正常的模型投入生产环境
要求实现官方API对等性
需要进行分布式推理或量化优化
需要建立模型兼容性测试证据
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用于审查 vLLM-Omni 项目的 Pull Requests 和本地分支。以维护者视角进行精准、证据驱动的代码审查，聚焦于 CI 未覆盖的正确性、兼容性、测试及性能问题，提供高置信度的缺陷发现与修复建议，并识别相关代码所有者。
需要人工审查 Pull Request 时
检查本地分支或工作区的代码变更质量时
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