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vllm-project/vllm-omni
GitHub用于生成风格化3D叙事短片的工作流，涵盖故事创作、角色场景参考设计、分镜规划及视频生成组装，支持完整制作或仅规划阶段。
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集合内 Skills (22)
用于生成风格化3D叙事短片的工作流，涵盖故事创作、角色场景参考设计、分镜规划及视频生成组装，支持完整制作或仅规划阶段。
需要制作3D动画短片
进行动画项目的前期策划与分镜设计
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用于规划、提示或生成品牌及产品宣传短片。基于真实资产构建事实表，设计符合因果逻辑的分镜故事板，并指导视频生成与后期检查，确保内容准确、合规且具备明确的行动号召，适用于发布和营销活动。
需要制作品牌宣传视频
产品上线推广视频策划
营销短视频分镜设计
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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，包含确认图与视频分镜规划。
生成双人合作游戏开场动画
设计游戏菜单界面
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用于撰写 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、音效及关键帧对齐，确保格式规范与细节一致性。
需要将文本或图像转换为 H3 视频生成提示词
需要重写多模态请求以适配 H3 结构
需要定义视频生成的视听时间线和参考标签
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生成手绘风格与实拍融合的短视频提示词，指导实体接触、变形及逃脱镜头。
生成手绘实拍视频
创作混合媒体短片
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用于生成极简风格产品广告短片，涵盖从产品简报解析、分镜设计到提示词编写与渲染的全流程。适用于电商产品展示和品牌宣传，强调保持产品真实性和视觉一致性。
需要制作产品宣传短视频
要求生成极简风格广告素材
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用于生成带歌词排版和音乐同步的音乐视频。支持规划、编写提示词、审核或制作MV，强调节拍感知与视觉叙事，非普通字幕清理。
需要制作音乐视频
要求歌词与画面同步
生成节拍感视觉内容
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将叙述或知识点转化为半色调纸拼贴风格的解释性视频、分镜或提示词。专注于摄影剪贴画的触觉质感与组装动画，提供从隐喻规划到最终交付的完整创意工作流。
需要生成纸拼贴风格的教育或解释类视频
要求制作具有触觉质感的半色调视觉内容
请求将抽象概念转化为具体的拼贴画分镜
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将知识主题转化为分层剪纸定格动画说明，包含视觉隐喻、微缩场景、提示词、分镜及音画计划。专注于纸质立体结构和机制，非普通矢量卡通。
需要制作科普类或解释性视频内容
请求生成特定风格的动画分镜或提示词
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指导将扩散模型集成至vLLM-Omni，涵盖Diffusers适配、原生端口开发及多GPU优化验证。
集成新的文本到图像/视频等扩散模型
移植Diffusers管道或自定义模型仓库
创建DiT适配器并验证性能与内存优化
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用于在vLLM-Omni仓库中创建或更新模型食谱文件，规范任务、输入输出及硬件验证契约。确保文档与测试证据一致，按模型族路由并结构化记录部署拓扑与资格证明。
创建新的模型食谱文件
更新现有模型的硬件支持详情
同步食谱声明与支持表格
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指导将HuggingFace TTS模型集成至vLLM-Omni，支持流式输出与CUDA加速。涵盖架构选型、流式契约及多模态处理规范，用于添加TTS模型、调试集成或构建音频管线。
添加新的TTS模型
调试TTS集成行为
构建音频输出管线
实现语音合成流式服务
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为vLLM-Omni扩散模型及加速特性添加数值精度测试与Buildkite CI覆盖，确保原生与参考实现的一致性。
需要验证扩散模型或加速特性的数值准确性
建立新的模型精度测试用例
扩展CI覆盖率以检查生成结果对齐
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针对 vLLM Omni 扩散模型工作负载的性能诊断与优化技能。通过标准化测量协议、分析 Profiling 数据及并行策略，评估优化 ROI 并实施 GPU 性能调优。
分析 torch profiler 追踪文件
选择并行策略（USP/HSDP等）
调查 GPU 空闲气泡
设计量化或算子优化方案
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为vLLM-Omni扩散模型添加或扩展性能基准测试，配置CI覆盖率及Buildkite步骤。
需要新增性能基准测试用例
配置CI性能监控流水线
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用于审计 vLLM-Omni 代码，识别可简化的冗余、重复或过时实现，并生成精简建议报告。旨在降低维护成本而不削弱功能。
需要审查代码以发现简化机会
进行架构和所有权审计
评估代码冗余或过度防御性设计
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在提交PR前对分支进行自检查，包括验证意图、捕获死代码、确保准确性及合并准备度。提供快速和完整两种模式，生成终端报告而不发布到GitHub，帮助用户在创建PR前发现潜在问题。
用户说 precheck
用户说 self review
用户说 pre-submit check
用户说 check my PR before I open it
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指导在vLLM-Omni中进行模型量化工作，涵盖方法选择、配置构建及多模态/扩散模型适配。支持fp8/int8等格式，协助调试加载与验证性能质量。
需要选择或添加量化方法
调试量化模型加载问题
验证量化后的内存、速度及输出质量
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指导升级vllm-omni的NPU模型Runner以对齐最新vllm-ascend代码，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。
需要升级NPU模型运行时组件
同步上游Ascend vLLM变更至Omni项目
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为vllm-omni项目生成并运行测试，依据CI对齐的L1-L4层级和标记策略。支持回归测试、覆盖率添加及修复验证，自动输出本地与CI兼容的pytest命令及前置条件。
创建回归测试
添加L1-L4测试覆盖
选择pytest标记
验证Issue/PR中的修复
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将 vLLM-Omni 扩散模型从初始支持转化为生产级部署，涵盖 API 对齐、性能优化及可靠性验证。要求建立严格的测试矩阵以证明各配置下的正确性与稳定性。
需要实现官方 API 对等性和输入限制
进行在线 FP8、分布式卸载或注意力优化
执行持续批处理、长时间 RPS 稳定性或准确性/性能 CI
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用于审查 vLLM-Omni 项目的 Pull Requests 和本地分支。模拟维护者视角，基于冻结快照进行精准验证，识别正确性、兼容性、测试及分布式变更等问题，提供证据支持的高置信度发现，并指定相关代码所有者复核。
需要审查 Pull Request 时
检查本地分支的代码变更时
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