Holoscan SDK 安装向导
根据主机环境选择并引导完成 Holoscan SDK 的合适安装方式。
技能采用主机只读检查、明确禁止在推荐轮次直接执行安装命令，并要求用户确认方法后再委派；未见恶意、窃密或破坏性默认行为。扣分原因是会访问外部文档、NGC、Docker/GPU 信息，缺少明确的数据流、最小权限、回滚方案和安装阶段的细粒度确认；依赖来源与完整性验证也未说明。
工作流、平台表、CUDA 变体规则、故障排查和委派路径较一致，脚本输出也有一定诊断信息。扣分原因是静态审查未执行关键路径；脚本依赖运行环境和未展示的 run_script 机制，NGC 检查脚本错误处理较薄弱，且文档当前版本与平台规则仍需外部文档确认。
目标用户、支持平台、安装方式、限制条件和触发场景描述清楚，且包含与无关 TensorRT 问题对应的负向评测任务。扣分原因是非支持平台的边界仍较模糊，未提供中文交互约束；核心流程依赖海外文档和 NGC，面向中国大陆网络环境的可达性与替代路径未说明。
具备版本、名称、许可证、作者、依赖、脚本说明、限制、故障排查和评测记录，信息结构总体清晰；官方 NVIDIA 归属和维护线索也较明确。扣分原因是缺少推荐的 Examples 章节，变更日志、长期维护责任、更新承诺和依赖版本锁定不完整，部分安装细节被委派到其他技能而未在本路径验证。
该技能能完成主机检查、兼容性判断、方法比较和用户确认，并将安装交给专门技能；评测文件报告了正向任务的较高正确性与有效性。扣分原因是静态材料无法验证这些结果，技能本身不完成安装，最终可用性依赖其他技能、外部文档、Docker/NGC 和运行环境，因此仍可能需要人工纠错。
源文件包含明确步骤、命令、脚本、评测任务和基准结果，具备一定审计线索。扣分原因是基准结果主要是报告性声明，未提供覆盖本技能关键路径的实际 CI 测试或独立复现证据，且静态审查未执行命令。
- 安装前应确认外部文档、NGC、Docker 和 NVIDIA Container Toolkit 的可达性与可信来源，并评估中国大陆网络限制。
- 该技能会读取主机硬件、操作系统、驱动、内存、工具和 Conda 环境信息；应审查日志和代理工具是否会暴露敏感路径或环境信息。
- 不要将基准报告中的通过结论视为已独立复现；实际执行前应验证当前 Holoscan 版本、CUDA 兼容性、委派技能存在性及失败回滚方案。
- 建议补充 Examples、变更日志、依赖版本策略、安装失败后的恢复步骤和更明确的非支持平台边界。
这个 Skill 能做什么，适合哪些场景？
该技能面向 NVIDIA Holoscan SDK 的安装前评估与安装方式选择。它会检查主机硬件、操作系统、CUDA 驱动、Docker、Python、apt、Conda 及已有 Holoscan 安装。随后根据平台和 CUDA 版本比较 NGC 容器、Debian/apt、pip wheel、Conda 与源码构建方案，并将用户转交给对应的安装技能。它适合需要在 Ubuntu、RHEL、IGX Orin、Jetson 或 DGX Spark / Grace-Hopper 平台上进行安装决策的用户。
先读取 NVIDIA Holoscan SDK 官方文档以确认当前版本的平台和安装要求；并行运行 uname、操作系统信息、nvidia-smi、CPU 和内存检查；读取驱动报告的 CUDA Version。随后检查 Docker、Python、pip、apt 和已有 Holoscan 安装，执行 Docker GPU 透传验证，并调用 check_conda.sh 与 check_ngc_image.sh 检测 Conda 环境和 NGC 镜像。最后输出包含所有安装方式及主机可用状态的表格，给出推荐方案并询问用户选择；选定后委托给对应安装技能。
- 首次在 Ubuntu 22.04/24.04 x86_64 工作站上安装 Holoscan，并希望在已有 Docker 和 NVIDIA GPU 环境中选择最快路径。
- 在 RHEL 9.x 主机上确认为什么只能使用 NGC 容器安装 Holoscan。
- 在 Jetson 或 IGX Orin 上根据 ARM64/iGPU 平台和 CUDA 变体选择容器、apt 或源码方案。
- 发现 conda 命令不在 PATH 中，但需要确认本机是否已有可导入 holoscan 的 Conda 环境。
- 检查已有 Holoscan 安装版本，并决定升级还是验证现有安装。
这个 Skill 有哪些优点和局限？
- 覆盖容器、apt、pip wheel、Conda 和源码五种安装路径。
- 会读取驱动的 CUDA Version，并据此区分 CUDA 12、CUDA 13 和 ARM64 iGPU 变体。
- 会主动验证 Docker GPU 透传，并提供检测 Conda 安装和 NGC 镜像的脚本。
- 明确区分平台限制，例如 RHEL 9.x 仅支持容器，apt 自 Holoscan v3.0.0 起仅提供 C++。
- 要求 Linux 主机、可用的 NVIDIA GPU 驱动和对 NVIDIA 文档及 NGC 的网络访问。
- 技能本身主要负责评估和委托，不包含完整安装命令；实际安装依赖其他 Holoscan 安装技能。
- Conda 仅支持 CUDA 13，pip wheel 要求 glibc ≥ 2.35 和 Python 3.10–3.13。
- 源材料没有提供该技能独立的测试结果或已验证的平台清单之外的实机证据。
如何安装这个 Skill？
使用仓库 README 支持的安装方式：npx skills add nvidia/skills --skill holoscan-setup --yes。也可以先运行 npx skills add nvidia/skills --list 查看目录，或运行 npx skills update 更新已安装技能。源材料未说明特定客户端之外的手动复制步骤。
如何使用这个 Skill？
将该技能目录安装到 Agent Skills 兼容客户端可加载的技能位置，然后请求 Agent："在这台 Linux 主机上设置 Holoscan SDK，并先检查平台兼容性和可用安装方式。" 技能会检查环境、展示完整选项表并询问选择；用户选定方法后，它会委托给 holoscan-install-container、holoscan-install-debian、holoscan-install-wheel、holoscan-install-conda 或 holoscan-install-source。
这个 Skill 与同类方案有什么区别？
它与直接选择单一安装教程不同：会先检查主机和工具，再在 NGC 容器、apt、pip wheel、Conda 与源码之间进行条件化推荐。具体安装步骤由对应的 Holoscan 安装技能负责。