スキル一覧に戻る

vision-analytics

mattnigh
更新日 4 days ago
6 閲覧
22
1
22
GitHubで表示
その他data

について

Vision Analyticsスキルは、頭部姿勢、フェイスメッシュ、時間的パターンを活用した高度な可視性分析を提供し、顔が視認可能な状態と全身のみの状態の詳細な内訳などのメトリクスを算出します。これは、粒度の細かい可視性分析、視線パターン分析、可視性タイプ別のスクリーンタイム内訳を必要とする開発者向けに設計されています。主な計画中の機能には、フレーム単位の可視性計算と、専門サブエージェントによる領域別オクルージョン分析が含まれます。

クイックインストール

Claude Code

推奨
メイン
npx skills add mattnigh/skills_collection -a claude-code
プラグインコマンド代替
/plugin add https://github.com/mattnigh/skills_collection
Git クローン代替
git clone https://github.com/mattnigh/skills_collection.git ~/.claude/skills/vision-analytics

このコマンドをClaude Codeにコピー&ペーストしてスキルをインストールします

GitHub リポジトリ

mattnigh/skills_collection
パス: collection/therealityreport__screenalytics__claude__skills__vision-analytics__SKILL.md
0

関連スキル

llamaguard

その他

LlamaGuardは、暴力やヘイトスピーチなど6つの安全性カテゴリーにおいて、LLMの入力と出力をモデレートするMetaの70-80億パラメータモデルです。94〜95%の精度を提供し、vLLM、Hugging Face、Amazon SageMakerを使用してデプロイ可能です。このスキルを使用して、AIアプリケーションにコンテンツフィルタリングと安全策を簡単に統合できます。

スキルを見る

cost-optimization

その他

このClaudeスキルは、リソースの適正サイジング、タグ付け戦略、支出分析を通じて、開発者がクラウドコストを最適化することを支援します。AWS、Azure、GCPにわたるクラウド支出の削減とコストガバナンスの実施のためのフレームワークを提供します。インフラコストの分析、リソースの適正サイジング、または予算制約への対応が必要な際にご利用ください。

スキルを見る

quantizing-models-bitsandbytes

その他

このスキルは、bitsandbytesを使用してLLMを8ビットまたは4ビット精度に量子化し、精度の低下を最小限に抑えつつ50〜75%のメモリ削減を実現します。限られたGPUメモリでより大規模なモデルを実行したり、推論を高速化するのに理想的で、INT8、NF4、FP4などのフォーマットをサポートしています。HuggingFace Transformersと統合され、QLoRAトレーニングや8ビットオプティマイザーを可能にします。

スキルを見る

dispatching-parallel-agents

その他

このClaudeスキルは、複数のエージェントを配備し、3つ以上の独立した問題を並行して調査・修正します。共有状態や依存関係がなく解決可能な、無関係な障害が発生するシナリオ向けに設計されています。中核となる機能は並列問題解決であり、効率を最大化するために独立した問題領域ごとに1つのエージェントを割り当てます。

スキルを見る