Holoscan Ubuntu 原生安装助手
在 Ubuntu 上通过 NVIDIA apt 仓库安装并验证 Holoscan SDK C++ 环境。
流程透明说明了网络访问、sudo、APT 安装、示例数据下载和环境变量写入，但未要求用户在执行特权或网络操作前确认；下载的 cuda-keyring、APT 包和数据未固定版本或校验，移除错误 CUDA 包也缺少完整回滚方案，因此扣分。
步骤、前置检查、验证命令和故障排查基本一致，且提供了 CUDA 变体选择规则；但 Ubuntu 22.04/24.04、x86_64/ARM64 与硬编码 ubuntu2404 x86_64 下载地址存在覆盖不足，IGX 判断不具备可复现条件，异常处理和失败反馈仍较薄弱，因此静态评估不超过10分。
明确面向 Ubuntu、NVIDIA GPU 和 C++ apt 安装，说明了 Python、其他发行版及 CUDA 变体的非适用边界，并包含负向触发场景；但未说明中文交互支持，且核心依赖 NVIDIA 海外文档、仓库和下载站，在中国大陆网络环境下可达性未经说明，因此扣分。
有清晰的 frontmatter、版本、Apache-2.0 许可、作者、标签、用途、限制、步骤和故障排查，也有维护来源线索；但缺少独立的 Instructions/Examples 推荐章节、变更记录、明确维护责任与更新流程，且 skill-card 与仓库许可证元数据存在不完全一致，因此扣分。
目标是安装 C++ runtime/headers 并运行 bundled examples，命令和预期输出具有直接可用性，且明确排除 Python apt 安装；然而静态阅读无法确认当前包名、路径、示例配置和命令实际可运行，评估报告属于作者提供的有限佐证，不能证明结果完整可靠，因此扣分。
提供官方安装文档、产品仓库链接、版本号、具体检查命令和预期输出，具备一定审计性；但没有针对该技能关键路径的已提交测试或可独立核验的 CI 执行证据，BENCHMARK.md 的结果是报告性材料而非本次独立复现，因此静态评估不超过5分。
- 执行前应确认用户同意 sudo、APT 源变更、外部下载、示例数据下载及可能的包移除。
- cuda-keyring 下载地址、包版本和架构未固定或校验；Ubuntu 22.04、ARM64、IGX 与 x86_64 路径需要按官方文档逐项核对。
- 核心依赖 NVIDIA 海外文档和下载服务，未提供中国大陆网络不可达时的镜像、代理或离线方案。
- 验证命令会写入 /tmp/vr.yaml，并可能下载 racerx 数据；未给出清理、回滚或失败后的系统状态恢复步骤。
这个 Skill 能做什么，适合哪些场景？
该技能面向需要在 Ubuntu 上原生安装 NVIDIA Holoscan SDK C++ 运行时和头文件的用户。它会检查操作系统、NVIDIA 驱动、CUDA 版本和现有软件包，并据此选择合适的 Holoscan apt 软件包。安装后，它通过 hello_world、tensor_interop 和无头 video_replayer 示例验证环境。该技能仅覆盖 Ubuntu 上的 C++ apt 安装，不提供 Python 绑定。
读取 Ubuntu 版本和 nvidia-smi 输出，检查 cuda-keyring、Holoscan 软件包及 apt 可见性；按 CUDA 驱动版本选择 holoscan-cuda-12、holoscan-cuda-13 或 holoscan；必要时从 NVIDIA 下载并安装 cuda-keyring，运行 apt-get update 和 apt-get install；设置 LD_LIBRARY_PATH、HOLOSCAN_INPUT_PATH 和栈大小；运行三个 C++ 示例，并在需要时下载 racerx 示例数据；最后提供可复用的 shell 环境变量片段。
- 在 Ubuntu 22.04 或 24.04 的 NVIDIA GPU 主机上首次部署 Holoscan C++ SDK。
- 在 Jetson 或 IGX 平台上确认应使用的 Holoscan apt 软件包变体。
- 安装后运行 Holoscan C++ 示例，验证 CUDA 驱动、共享库和示例数据是否正常。
- 遇到 CUDA 驱动版本不足、找不到软件包、共享库缺失或示例崩溃时进行排查。
这个 Skill 有哪些优点和局限？
- 提供从环境检测、软件包选择到示例验证的完整 apt 安装流程。
- 明确区分 CUDA 12、CUDA 13、IGX 和 nvgpu 场景。
- 包含共享库、栈大小、示例数据和无头视频验证的具体故障排查。
- 仅支持 Ubuntu 22.04/24.04，其他发行版需采用容器或 wheel 安装。
- apt 安装不包含 Python 绑定。
- 要求 NVIDIA GPU、正常驱动、sudo、网络访问和本地 shell 执行环境。
- 源材料未提供独立测试套件或平台覆盖之外的验证证据。
如何安装这个 Skill？
先安装 NVIDIA 技能集合中的此技能：
npx skills add nvidia/skills --skill holoscan-install-debian --yes
该技能随后会在相关任务中被代理加载。README 未说明该技能文件应手动复制到哪个本地目录。
如何使用这个 Skill？
向代理提出类似“在这台 Ubuntu NVIDIA GPU 主机上通过 apt 安装并验证 Holoscan SDK C++ 环境”的请求。代理应先查阅官方安装文档，再运行 lsb_release 和 nvidia-smi，检查 cuda-keyring 与软件包状态，安装正确变体，并执行 hello_world、tensor_interop 和无头 video_replayer 验证。需要 Python 时，改用或配合 /holoscan-install-wheel。
这个 Skill 与同类方案有什么区别？
源材料明确将容器安装和 wheel 安装列为其他安装路径，并建议需要 Python 时使用 /holoscan-install-wheel；未提供与其他产品的比较。