GratuitSkills
Commits, branches et synchronisation avec la CLI but
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Compatible avec
- Claude Code
- Codex
- Cursor
- et 3 autres
Développer une chaîne d'analyse vidéo DeepStream v1.0.0
Utilisez cette ressource pour concevoir un pipeline d'analyse vidéo DeepStream avec inférence TensorRT et messagerie
Nouveau
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Gratuit
Installer avec la CLI
Dans un terminal, depuis le dossier voulu :
npx --yes palatekit@latest install video-analytics-pipeline-deepstreamSans 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 consulte les références de l'API, des plugins GStreamer, de la configuration nvinfer et de Kafka avant d'écrire le code. Il respecte les règles de gestion de la mémoire et les versions requises 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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Compatible avec- Claude Code
- Codex
- Cursor
- et 3 autres
Ce que vous obtenez
- SKILL.md : architecture, règles et chemins clés
- references/nvinfer_config.md : configuration de l'inférence
- references/kafka_messaging.md : messagerie Kafka
Pour qui
- Vous détectez et suivez des objets dans des flux vidéo
- Vous envoyez les résultats d'analyse vers Kafka
Pas pour qui
Étiquettes
- deepstream
- vidéo
- tensorrt
- gstreamer
- kafka
À propos
Vous dites
« Crée un pipeline DeepStream qui détecte et suit des véhicules puis publie sur Kafka. »
Skill publiée par nvidia 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 concevoir un pipeline d'analyse vidéo DeepStream avec inférence TensorRT et messagerie
- Relisez et ajustez le résultat
Aperçu du contenu
Fichiers
- BENCHMARK.md4,7 Ko
- evals/evals.json12 Ko
- LICENSE11,3 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.md13,2 Ko
- skill.oms.sig8,3 Ko
Origine et licence
Référencée sans modification
- Auteur
- nvidia
- Source
- github.com/nvidia/skills/tree/ca116d60beafe1b4459f0ab790b7b450912c56b0/skills/deepstream-dev
- Licence
- CC-BY-4.0
Notice
« deepstream-dev » (nvidia, CC-BY-4.0) livré dans sa version d'origine : fiche en français et en anglais par PalateKit.
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