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vllm-project/vllm-omni
GitHub用于开发风格化3D叙事短片的技能，涵盖故事创作、角色与环境参考设计、分镜规划、视频生成及最终组装，旨在实现连贯的动画叙事或规划阶段任务。
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用于开发风格化3D叙事短片的技能，涵盖故事创作、角色与环境参考设计、分镜规划、视频生成及最终组装，旨在实现连贯的动画叙事或规划阶段任务。
用户请求制作3D动画短片
需要生成故事板或分镜脚本
进行动画角色的视觉参考设计
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用于生成品牌、产品或服务的宣传短视频。通过核实真实资产与主张，规划叙事结构与分镜，制作符合合规要求的推广短片，适用于发布与营销活动。
需要制作品牌推广视频
请求生成产品宣传短片
策划营销活动视觉内容
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根据玩家名称、标题和风格，生成双人合作游戏的菜单界面确认图及开场动画视频提示词。专注于角色引导的视觉设计，不涉及可玩游戏实现或复杂多页面开发。
需要生成双人合作游戏开场动画提示词
需要设计游戏主菜单界面概念图
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用于编写 MiniMax H3 视频生成提示词，支持 T2VA、I2VA 等多种模式。将多模态请求转换为结构化提示，定义视听时间线、场景描述及参考标签，确保符合格式规范与时长要求。
编写视频生成提示词
多模态请求重写为 H3 结构
定义视听时间线和参考标签
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用于生成手绘风格与实景融合的超现实短视频提示词，包含分镜结构、视觉风格定义及渲染指令，适用于温和奇幻短片创作。
需要生成手绘与真人结合的视频脚本
请求超现实混合媒体短片创意
定制特定时长的视频分镜描述
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用于规划并生成极简风格的产品广告短视频。通过分析产品图片与细节，设计镜头脚本、文案及节奏，并生成或组装最终视频素材，适用于电商新品发布场景。
需要制作产品宣传短片
基于产品图生成广告视频
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用于生成配合音乐节奏的MV及歌词排版，涵盖从音频分析、分镜脚本到视频生成的全流程。专注于节拍感知的视觉叙事与文字同步，非普通字幕修复或无关剪辑任务。
需要制作带有歌词排版的音乐视频
要求根据音乐节拍生成视觉分镜或动画
处理音乐与影像同步的创作需求
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将叙述或知识转化为半调子纸拼贴风格的解释性视觉内容，包括静态提示、分镜或定格动画。遵循特定美学政策，规划隐喻与运动，生成具有触觉质感的最终构图及组装动画。
需要制作纸拼贴风格解释视频
请求生成半调子剪贴画比喻的视觉内容
要求创建定格动画或静态分镜
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将知识主题转化为分层纸艺定格动画解释视频，包含视觉隐喻、微型布景、提示词、分镜及声效计划。专注于实体纸雕与机械结构，非普通矢量卡通。
生成纸艺风格教学视频
制作交互式纸模型分镜
设计纸艺定格动画脚本
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指导将扩散模型集成到vLLM-Omni，支持Diffusers及原生端口、多GPU并行与内存优化。
集成新扩散模型
适配Diffusers管道
验证模型参考一致性
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用于创建或更新 vLLM-Omni 模型配方文件，规范任务、输入输出、硬件配置及验证契约。按模型家族路由文档，结构化记录摘要、合同、参考、设置、命令及资格证据，确保与共享指南同步。
创建 recipes/ 下的新模型配方文件
根据审查结果重构现有配方
记录新支持的模型
同步配方声明与支持表
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指导在vLLM-Omni中集成HuggingFace TTS模型，涵盖流式服务、CUDA图加速及多架构适配，提供流式输出契约与测试规范。
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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针对vLLM Omni扩散模型工作负载的性能分析与优化技能。涵盖GPU拓扑、并行策略选择、性能基线采集及算子优化，旨在降低延迟、提升吞吐量并保证生成质量。
分析vLLM性能剖析轨迹
选择并行策略如USP/CFG/HSDP
设计算子或量化优化方案
调查GPU空闲气泡
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用于审计 vLLM-Omni 架构，识别并提议简化代码、状态、API 或维护成本的方案。通过对比设计规范与实现，剔除冗余、重复或无用的逻辑，产出只读报告或具体变更建议。
需要审查代码复杂性以进行简化
寻找可删除的冗余代码或重复实现
评估架构设计是否过度复杂
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用于在提交PR前对代码分支进行自我检查，验证PR标题格式、分类及代码质量（如死代码、类型提示等），支持快速和完整两种模式，旨在提升代码合并前的准确性和规范性。
precheck
self review
pre-submit check
check my PR before I open it
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用于 vLLM-Omni 模型的量化工作，支持 fp8、int8 等多种方法选择、配置构建及加载调试。涵盖扩散模型与多模态场景，旨在优化内存、速度及输出质量，并提供硬件适配与组件级路由指导。
选择或添加量化方法
调试量化模型加载
验证量化后的内存和速度
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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，同时保留Omni特定逻辑。涵盖多模态模型在昇腾NPU上的适配与继承结构维护。
需要升级NPU模型运行器以同步上游变更
在修改NPU运行时逻辑时需保留Omni特有功能
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用于vllm-omni项目的测试生成与执行技能，支持L1-L4分级、标记选择及CI集成。提供回归测试、功能覆盖及修复验证，输出可执行的pytest命令及前置条件。
创建回归测试
添加L1-L4覆盖率
选择pytest标记
验证Issue或PR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，涵盖API一致性、性能优化、硬件适配及稳定性测试。
需要将工作模型集成迁移至生产环境
要求官方API对等性和输入限制
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针对vllm-omni项目的PR进行维护者级代码审查，聚焦CI未覆盖的缺陷、兼容性及正确性，提供基于证据的高置信度发现与修复建议。
需要人工审查Pull Request
检查本地分支或工作树的变更
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