GratuitSkills
Commits, branches et synchronisation avec la CLI but
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Compatible avec
- Claude Code
- Codex
- Cursor
- et 3 autres
Développement de pipelines NVIDIA DeepStream v1.0.0
Utilisez cette ressource pour écrire un pipeline d’analyse vidéo avec NVIDIA DeepStream
Nouveau
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Gratuit
Installer avec la CLI
Dans un terminal, depuis le dossier voulu :
npx --yes palatekit@latest install deepstream-pipeline-developmentSans 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 loginL’agent lit les références DeepStream pertinentes avant d’écrire le code, puis propose un pipeline Python avec sa configuration et ses règles de mémoire. Vous obtenez du code aligné sur les versions et les noms de propriétés du SDK.
Choisie surtout par
Mise à jour le 2 novembre 2026
Aperçus
Caractéristiques
- Fonctionne dans
- Guides d'installation
- Génère avec
- Le modèle de votre agent
- Licence
- CC-BY-4.0
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- Codex
- Cursor
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Ce que vous obtenez
- SKILL.md : architecture, flux de pipeline et règles de mémoire
- references/ : configuration nvinfer, plugins GStreamer, Kafka et conteneurs Docker
Pour qui
- Vous analysez des flux vidéo avec un modèle TensorRT
- Vous envoyez des résultats d’inférence vers Kafka
Pas pour qui
Étiquettes
- deepstream
- vidéo
- tensorrt
- inférence
À propos
Vous dites
« Monte un pipeline DeepStream en Python qui détecte les véhicules sur deux flux RTSP. »
Skill publiée par practicalswan sous licence CC-BY-4.0. Fichiers livrés dans leur version d'origine, en anglais.
Voir plusVoir moins
Comment l'utiliser
- Installez la skill dans le dossier de skills de votre agent
- Demandez à votre agent de écrire un pipeline d’analyse vidéo avec NVIDIA DeepStream
- Relisez et ajustez le résultat
Aperçu du contenu
Fichiers
- BENCHMARK.md4,7 Ko
- CHANGELOG.md5,1 Ko
- evals/evals.json12 Ko
- LICENSE1 Ko
- NOTICE-PALATEKIT.md0,5 Ko
- references/best_practices.md34,3 Ko
- references/buffer_apis.md55,2 Ko
- references/docker_containers.md9,3 Ko
- references/gstreamer_plugins.md32,2 Ko
- references/kafka_messaging.md60,5 Ko
- references/media_extractor_advanced.md27,9 Ko
- references/metamux_config.md12,2 Ko
- references/nvds_msgapi_adapter.md28,4 Ko
- references/nvinfer_config.md22,9 Ko
- references/rest_api_dynamic.md11,8 Ko
- references/service_maker_api.md63,1 Ko
- references/streaming_sources.md16,5 Ko
- references/tracker_config.md50,7 Ko
- references/troubleshooting.md26,4 Ko
- references/use_cases_pipelines.md36,5 Ko
- references/utilities_config.md46,5 Ko
- skill-card.md5,1 Ko
- SKILL.md15,8 Ko
- skill.oms.sig8,3 Ko
Origine et licence
Référencée sans modification
- Auteur
- practicalswan
- Source
- github.com/practicalswan/agent-skills/tree/6cf63517700aa9ba0b80e711a93837e3bea13d0a/deepstream-dev
- Licence
- CC-BY-4.0
Notice
« deepstream-dev » (practicalswan, CC-BY-4.0) livré dans sa version d'origine : fiche en français et en anglais par PalateKit.
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