导管导航 DRR 渲染
从 CT 缓存或合成体模生成单帧数字重建放射图，用于荧光透视预览与渲染冒烟测试。
技能明确区分合成幻影与CT缓存，并未要求凭据；但会执行git clone、创建目录和符号链接，可能处理患者缓存，缺少用户确认、最小权限说明、数据流披露、敏感数据保护和回滚方案，因此扣分。
步骤顺序、缓存文件检查、输出验证和GPU/CUDA故障提示较清晰；但依赖外部仓库、GPU、slangpy及未固定版本，且选定技能没有覆盖关键路径的测试，静态证据不足，因此扣分。
触发短语、合成与缓存场景、单帧限制及与交互viewport的边界描述明确；但未说明中文使用支持，核心安装路径依赖GitHub等海外服务，且环境适配证据有限，因此扣分。
具备名称、版本、描述、许可证、所有者、依赖、限制、故障排查、评测报告和参考资料；但version位于根frontmatter而可能被规范忽略，缺少推荐的Instructions和Examples章节，维护责任与更新路径不够具体，因此扣分。
目标输出PNG和日志路径明确，提供无数据合成路径及CT缓存路径，评测报告显示正向任务部分成功；但报告无法在静态审查中独立验证，GPU依赖和单帧范围限制了通用价值，因此扣分。
包含固定版本、评测任务、行为标准和结果摘要，提供有限可审计证据；但没有本技能关键路径对应的提交测试或可复现CI证据，评测结果也不能由本次静态阅读独立复现，因此扣分。
- 执行前确认git clone的远程仓库、写入目录和符号链接目标均在授权范围内。
- 不要将患者CT缓存、路径或日志暴露到提示词、共享输出或远程服务；应补充数据保留和清理策略。
- 在中国大陆网络或受限环境中，GitHub依赖可能无法访问；应提供预置仓库、镜像或离线安装方案。
- 应将版本移入规范认可的metadata字段，并补充Instructions、Examples、固定依赖版本和可复现测试。
这个 Skill 能做什么，适合哪些场景？
该技能属于 NVIDIA/skills 中的 i4h 导管导航工作流，版本为 0.7.0。它生成单帧 DRR 荧光透视图，可使用预处理 CT 缓存、直接 NIfTI/DICOM 路径或内置合成体模。实际渲染需要 NVIDIA GPU 和 slangpy。技能只覆盖单帧渲染，不覆盖批量多环境强化学习渲染。
解析或定位 i4h-workflows 目录，创建带日志的运行目录，并调用 ./i4h run catheter_navigation render_drr。无 --cache 时使用合成体模；指定缓存时检查 mu_volume.npy，然后从缓存生成 drr.png，并将输出写入 render_drr.log。文档说明也支持直接 NIfTI/DICOM 路径，但未提供对应命令示例。
- 需要快速验证 Slang 渲染器和 GPU 环境的工程师，可使用无数据的合成体模模式。
- 处理预处理 CT 数据的医疗影像开发者，可从包含 mu_volume.npy 的缓存生成单帧 DRR。
- 开发导管导航流程的团队，可先生成静态荧光透视帧进行管线冒烟测试。
- 需要查看渲染结果和诊断信息的用户，可使用输出 PNG 与日志文件进行验证。
这个 Skill 有哪些优点和局限？
- 支持无需数据的合成体模冒烟测试。
- 可从预处理 CT 缓存生成单帧 DRR。
- 包含运行目录、输出文件和日志验证流程。
- 提供本地运行与 Docker 运行的故障排查方向。
- 实际渲染依赖 NVIDIA GPU、slangpy、CUDA 和合适的驱动环境。
- 只支持单帧渲染，不支持批量多环境强化学习渲染。
- 默认示例不包含 CatheterProvider，因此不会自动完成导管合成。
- 未提供直接 NIfTI/DICOM 路径的具体运行命令，也未给出测试套件或平台覆盖证据。
如何安装这个 Skill？
使用 skills CLI 安装指定技能：
npx skills add nvidia/skills --skill i4h-catheter-navigation-render-drr --yes
也可按 README 的方式指定目标代理，例如追加 --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。运行工作流时，若本地没有 i4h-workflows，文档提供了从 https://github.com/isaac-for-healthcare/i4h-workflows 克隆的命令。
如何使用这个 Skill？
先完成 i4h-catheter-navigation-setup。合成体模渲染：
./i4h run catheter_navigation render_drr --local --run-args="--output ${OUTPUT}"
使用 CT 缓存时，先将 CACHE 设为包含 mu_volume.npy 的 preprocess_ct 输出目录，再运行：
./i4h run catheter_navigation render_drr --local --run-args="--cache ${CACHE} --output ${OUTPUT}"
随后检查 test -f "${OUTPUT}" 和 file "${OUTPUT}"。最终应报告 PNG 路径、使用的模式以及日志路径。
这个 Skill 与同类方案有什么区别？
相较于 CT 缓存模式，合成体模模式无需数据，适合快速冒烟测试；缓存模式适合使用预处理 CT 数据生成结果。技能还说明可在非 --local 模式下使用 Docker 规避部分本地 slangpy/CUDA 问题。