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vllm-project/vllm-omni
GitHub指导将新扩散模型集成至vLLM-Omni，涵盖Diffusers适配、原生端口移植及多GPU优化。
安装全部 Skills
npx skills add vllm-project/vllm-omni --all -g -y
集合内 Skills (11)
指导将新扩散模型集成至vLLM-Omni，涵盖Diffusers适配、原生端口移植及多GPU优化。
集成新的扩散模型
移植Diffusers管道或自定义仓库
创建DiT适配器
配置多GPU并行与内存优化
npx skills add vllm-project/vllm-omni --skill add-diffusion-model -g -y
用于在vLLM-Omni仓库中创建或更新模型Recipe文件，确保包含验证过的任务、输入输出、硬件配置及命令契约。
创建新的模型Recipe文件
根据审查结果重构Recipe结构
记录新支持的模型信息
同步Recipe声明与支持表
npx skills add vllm-project/vllm-omni --skill add-recipe -g -y
指导在vLLM-Omni中集成新TTS模型，支持流式输出、CUDA图加速及多种架构模式（双阶段/单阶段），涵盖从HuggingFace参考实现到生产就绪服务的完整工作流。
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
npx skills add vllm-project/vllm-omni --skill add-tts-model -g -y
针对vLLM Omni扩散模型工作负载的性能诊断与优化技能。指导收集基准数据、分析Profiling Trace、评估并行策略及量化方案，以优化延迟、吞吐量和资源利用率。
分析GPU性能瓶颈
优化推理延迟或吞吐量
解读Torch Profiler追踪数据
设计并行计算策略
npx skills add vllm-project/vllm-omni --skill diffusion-perf-opt -g -y
用于审计 vLLM-Omni 代码，识别并建议简化方案以降低维护成本。通过对比设计文档与实现，剔除冗余、重复或无效逻辑，生成精简报告。
需要降低代码复杂度时
进行架构或所有权审计时
发现重复或废弃代码时
npx skills add vllm-project/vllm-omni --skill find-simplifications -g -y
用于在提交PR前对代码分支进行自审，包括检测死代码、验证标题格式、分类PR类型并执行质量检查清单，提供快速和完整两种模式，不直接发布到GitHub。
precheck
self review
pre-submit check
check my PR before I open it
npx skills add vllm-project/vllm-omni --skill precheck-pr -g -y
用于 vLLM-Omni 模型的量化工作，涵盖方法选择、配置构建及调试。支持 FP8/INT8/GGUF 等多种格式，适配扩散与自回归模型，验证内存、速度与输出质量。
选择或添加量化方法
调试量化加载问题
验证量化后的性能与质量
npx skills add vllm-project/vllm-omni --skill quantization -g -y
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特有的多模态逻辑。
需要升级NPU模型运行器代码
同步上游vllm-ascend变更至vllm-omni
npx skills add vllm-project/vllm-omni --skill vllm-omni-npu-model-runner-upgrade -g -y
为vllm-omni生成并运行测试，按CI对齐策略选择测试级别和标记，集成Buildkite流水线，并提供本地及CI环境的pytest命令。
创建回归测试
添加L1-L4覆盖率
选择pytest标记
验证Issue/PR修复
npx skills add vllm-project/vllm-omni --skill vllm-omni-test -g -y
将 vLLM-Omni 扩散模型从初始集成推进至生产级部署，涵盖 API 对齐、性能优化及稳定性验证。
需要实现官方 API 对等性
进行在线 FP8 或分布式卸载优化
执行 RPS 稳定性或 CI/CD 验证
npx skills add vllm-project/vllm-omni --skill production-add-diffusion-model -g -y
用于审查 vllm-omni 项目的 PR 和本地分支，以维护者视角提供精准、基于证据的高置信度发现。涵盖正确性、兼容性、测试及分布式变更检查，并识别相关代码负责人。
需要人工审查 Pull Request
检查本地分支的代码质量与潜在缺陷
npx skills add vllm-project/vllm-omni --skill review-pr -g -y
