DeepStream 管道构建器
通过交互式需求收集，为 NVIDIA DeepStream 生成并验证可运行的 GStreamer 推理管道。
安全文档明确禁止 shell=True、限制元素名、使用 shlex、限制输入长度且不处理凭据；工作流也要求用户明确选择主要管线参数，并仅在明确请求时写入脚本。扣分在于会执行本地 gst-inspect/gst-launch 与 ls，可能访问用户媒体、RTSP 或 UDP 端点，缺少对敏感媒体、网络流和外部副作用的逐次确认、隔离与回滚说明。
脚本、检索器、验证器、错误恢复和最多两次重试规则基本一致，异常情况下有可理解的恢复路径。扣分在于本次仅静态阅读，未复现关键路径；多流实时解析会跳过，配置文件、插件和平台差异可能导致生成结果不可运行，因此不超过静态上限10。
描述了目标用户、输入类型、推理、跟踪器、输出、平台及额外操作，并提供触发短语和非支持范围（Linux、DeepStream、本地依赖）。扣分在于没有中文交互或中国大陆网络适配说明，问题触发依赖英文短语，且高级配置、模型和复杂管线边界仍有限。
文档具有前置条件、示例、参数表、分步工作流、程序集规则、安全限制、脚本说明和版本/许可证元数据。扣分在于维护责任和更新路径不够明确，缺少正式 changelog；基准报告还指出缺少推荐 Examples 与 author 元数据，并存在根目录结构规范告警。
技能明确产出单行 gst-launch-1.0 命令，包含检索、组装、验证和后续调整流程，直接复制价值较高。扣分在于默认模型配置和媒体路径通常需要用户替换，DeepStream 环境未必具备，静态审查未验证代表性输出，复杂或异常查询仍需人工重工；按静态校准不超过7。
提供了源码、数据集检索逻辑、测试目录说明、评估文件和安全限制，具备一定审计基础；基准报告确认静态检查通过但 Tier 3 执行证据不可用。扣分在于本次没有执行测试，也没有多来源独立复现或第三方运行证据，因此不超过静态上限5。
- 生成的命令依赖本机 DeepStream、GStreamer、插件、模型配置和默认路径；提交或运行前必须替换并核实路径。
- 多流管线会跳过 live-parse 验证，不能将验证状态视为完整运行保证。
- 技能可生成 RTSP 输入和 UDP/RTSP 输出，但未提供逐次网络访问确认、敏感媒体处理或回滚方案。
- 文档未说明中文交互能力及中国大陆网络环境适配性。
这个 Skill 能做什么，适合哪些场景？
该技能面向需要使用 NVIDIA DeepStream 和 GStreamer 处理视频、图像或流媒体推理的开发者。它通过问卷收集输入、推理、跟踪、输出、平台和变换需求，并从 270 多条已验证管道中检索匹配示例。随后，它组装 gst-launch-1.0 命令，并使用验证脚本检查语法、元素、属性和管道结构。运行需要 Python 3.8+、DeepStream SDK、GStreamer 以及兼容的 NVIDIA dGPU 或 Jetson/SBSA 平台。
读取用户对输入源、源数量、推理模式、跟踪器、输出方式、平台和额外变换的描述；运行纯 Python 标准库实现的 BM25 管道检索脚本；根据结构元数据提升匹配结果；组装单行 gst-launch-1.0 管道；运行验证脚本检查语法、DeepStream 元素、属性和链接问题；在需要时提示默认样例路径不可用。
- DeepStream 开发者需要为单个本地视频配置目标检测并显示结果时。
- 视频分析工程师需要组合多个 RTSP 流、主次级推理和 NvDCF 跟踪时。
- Jetson 开发者需要从 USB 摄像头或本地图像构建推理管道时。
- 工程师需要将推理结果保存为 JPG、PNG、MP4 或 H264 文件时。
- 开发者需要添加缩放、旋转、裁剪或颜色格式转换等预处理时。
这个 Skill 有哪些优点和局限？
- 支持本地视频、图像、RTSP、USB 摄像头和测试图案等输入。
- 覆盖主推理、主次级推理、预处理、Triton、多个跟踪器和多种输出。
- 使用无外部 Python 依赖的 BM25 检索和结构元数据增强。
- 包含管道检索、验证和数据质量检查脚本。
- 必须安装 NVIDIA DeepStream SDK 和 GStreamer，且需要兼容的 NVIDIA dGPU、Jetson 或 SBSA 平台。
- 技能依赖本地文件系统中的脚本、数据集、配置和样例路径。
- 多流管道的验证会跳过 live-parse 检查。
- 源材料描述了测试套件，但没有提供本次技能测试的实际运行结果。
如何安装这个 Skill？
使用仓库 README 支持的 skills CLI 安装指定技能：npx skills add nvidia/skills --skill deepstream-generate-pipeline --yes。也可以指定目标代理，例如：npx skills add nvidia/skills --skill deepstream-generate-pipeline --agent codex。安装后，代理下次加载技能并遇到相关任务时即可使用。
如何使用这个 Skill？
向代理提出明确或简略的 DeepStream/GStreamer 请求，例如“give me a pipeline to infer on an image”或“detect and track on 4 rtsp streams and display on jetson”。技能会询问未提供的关键参数，然后检索示例、组装管道并执行验证。实际运行前，必须准备 DeepStream 安装路径、GStreamer 命令和模型配置等环境；提示中的 references 文件和完整输出模板属于技能目录内容，具体安装位置未在源材料中进一步说明。