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Détecter les défauts de construction par vision artificielle v1.0.0

Utilisez cette ressource pour détecter les défauts de construction dans des images ou des vidéos

Nouveau

  • 489 téléchargements
  • 234 mentions J'aime
  • 150 sauvegardes

Gratuit

Installer avec la CLI

Dans un terminal, depuis le dossier voulu :

npx --yes palatekit@latest install concrete-defect-detection-vision

Sans option, la skill va dans ~/.agents/skills/ ; ajoutez --agent claude-code (ou codex, cursor…) pour viser un agent.

Première fois : connectez la CLI avec

npx --yes palatekit@latest login

L'agent analyse les images ou vidéos d'inspection avec un modèle de vision, classe les défauts et leur gravité, puis produit un rapport d'inspection. Vous obtenez une liste de défauts localisés et un rapport prêt à lire.

Choisie surtout par

Mise à jour le 2 novembre 2026

Carte de la skill « Détecter les défauts de construction par vision artificielle »

Caractéristiques

Fonctionne dans
Guides d'installation
Génère avec
Le modèle de votre agent
Licence
MIT

Ressources similaires

Tout voir

Ce que vous obtenez

  • SKILL.md : types de défauts, classification et rapport d'inspection
  • instructions.md : étapes d'utilisation
  • claw.json : fichier de configuration fourni avec la skill

Pour qui

  • Vous inspectez des façades en béton et voulez trier les photos
  • Vous devez documenter des fissures pour un rapport de contrôle

Pas pour qui

    Étiquettes

    • défauts
    • vision
    • inspection
    • béton

    À propos

    Vous dites

    « Analyse ces photos de dalle et liste les fissures et épaufrures avec leur gravité. »

    Carte de la skill « Détecter les défauts de construction par vision artificielle »

    Skill publiée par datadrivenconstruction sous licence MIT. Fichiers livrés dans leur version d'origine, en anglais.

    Voir plus

    Comment l'utiliser

    1. Installez la skill dans le dossier de skills de votre agent
    2. Demandez à votre agent de détecter les défauts de construction dans des images ou des vidéos
    3. Relisez et ajustez le résultat

    Aperçu du contenu

    Fichiers

    • claw.json0,5 Ko
    • instructions.md1,3 Ko
    • LICENSE1,1 Ko
    • NOTICE-PALATEKIT.md0,6 Ko
    • SKILL.md28,2 Ko

    Origine et licence

    Référencée sans modification

    Auteur
    datadrivenconstruction
    Source
    github.com/datadrivenconstruction/ddc_skills_for_ai_agents_in_construction/tree/410ed1e71e4a5c6fd231afd0c8d1e586a9f546e8/5_DDC_Innovative/defect-detection-ai
    Licence
    MIT

    Notice

    « defect-detection-ai » (datadrivenconstruction, MIT) livré dans sa version d'origine : fiche en français et en anglais par PalateKit.

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