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verl-project/verl-omni
GitHub指导在verl-omni中集成新扩散模型或算法的向导。通过分类架构和算法类型，定位对应文档，提供复制模板、配置同步及测试接入等关键步骤，确保正确添加pipeline。
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npx skills add verl-project/verl-omni --all -g -y
Skills in Collection (8)
指导在verl-omni中集成新扩散模型或算法的向导。通过分类架构和算法类型，定位对应文档，提供复制模板、配置同步及测试接入等关键步骤，确保正确添加pipeline。
需要集成新的扩散模型架构
需要集成新的强化学习算法如DPO或GRPO
添加新的模型与算法组合
npx skills add verl-project/verl-omni --skill add-pipeline -g -y
指导在verl-omni中添加新的奖励评分器，涵盖规则基、本地偏好模型及远程HTTP评分器的实现与配置。提供代码模板、配置选择及CPU测试方法，支持多模态RL任务。
添加新的奖励函数或奖励模型
为图像、视频或多模态RL任务集成评分器
配置自定义奖励权重
npx skills add verl-project/verl-omni --skill add-reward-score -g -y
用于在提交PR前对verl-omni分支进行自我审查，通过获取完整差异并对照项目规范与rubric检查问题，按严重程度分组报告结果并给出就绪判定，不修改文件。
准备提交或更新Pull Request前
被要求对自身代码变更进行自查时
npx skills add verl-project/verl-omni --skill self-review -g -y
规范verl-omni项目的Git提交和PR创建流程，强制使用特定标题格式、模块标签及贡献政策，执行重复工作检查并防止低价值PR。
用户准备进行git commit操作
用户准备创建或提交Pull Request
用户需要确定代码变更所属的模块类型
npx skills add verl-project/verl-omni --skill commit-and-pr -g -y
用于指导 FlowGRPO 或扩散模型训练的性能剖析。通过匹配问题选择 nsys、torch.profiler 等工具，强调仅分析轻量级步骤以减小开销，并解决配置覆盖与进程绑定等关键陷阱。
性能瓶颈分析
内存溢出排查
计算效率评估
训练速度优化
npx skills add verl-project/verl-omni --skill profile -g -y
指导编写和运行verl-omni的CPU测试，涵盖无GPU环境下的适配器和配置测试。包含CI触发规则、本地复现技巧及配置构造等最佳实践。
添加新的CPU单元测试
在本地复现CI测试失败
生成PR所需的测试证据
npx skills add verl-project/verl-omni --skill run-cpu-tests -g -y
用于在提交或更新PR前对verl-omni分支进行自我审查，基于项目规范检查整个差异，按严重程度分组报告问题并给出就绪状态判定，不修改文件。
准备提交贡献时
被要求自我审查时
npx skills add verl-project/verl-omni --skill self-review -g -y
路由 verl-omni 训练与推理一致性检查流程，通过 MindStudio MSProbe 收集配对数据并执行根因分析，用于排查扩散或 omni 模型的数值差异。
调查 verl-omni 模型训练与推理的数值差异
需要收集 rollout/actor 配对 dump 进行一致性诊断
npx skills add verl-project/verl-omni --skill train-infer-consistency -g -y
