TAO DAFT 数据集验证器
用 tao-daft validate 检查 TAO DAFT 数据集的结构、架构与交叉引用错误。
技能仅声明使用 Read 和 Bash，目标是本地数据集验证，未显示凭据窃取、隐蔽外传或破坏性操作；但 Bash 可安装依赖并执行命令，缺少明确的执行确认、数据流说明和回滚指导，因此扣分。NVIDIA 作者信息、Apache-2.0 许可和给定官方来源支持归属，但仓库许可元数据为 NOASSERTION，未给予满分。
文档流程基本一致：检查依赖、发现 CLI 帮助、选择格式、执行验证并解释退出状态；也提供了若干常见错误的诊断。因依赖版本未固定、未提供选定技能的提交测试或静态可复现证据，且格式推断覆盖有限，按静态上限扣分。
触发条件、DAFT 与非 DAFT 的边界、歧义处理以及不适用的 info/convert 操作均有说明；但输入输出契约、更多格式范围、中文使用和中国大陆网络环境适配未说明，依赖安装可能受网络可达性影响，因此未满分。
信息结构清晰，包含快速开始、前置条件、CLI 约定、限制和故障排查；技能版本、作者和 Apache-2.0 许可明确。缺少推荐的 Examples 部分，作者格式不符合报告中的规范检查，且没有明确 changelog、维护责任和更新路径，故扣分。
核心任务是调用 tao-daft validate 检查结构、schema 和交叉引用，命令格式、格式发现和结果判读说明足以支持直接使用；但没有该技能关键路径的可验证代表性输出，且依赖外部 CLI，静态审查不能确认实际结果质量，按静态上限给分。
SKILL.md、skill-card、评估文件和 benchmark 报告提供了可审计材料，触发和流程之间相互一致；但 benchmark 仅有一个任务且未提供可独立复现的选定技能测试或 CI 覆盖，无法支持更高分。
- 执行 Bash 前应确认用户授权、目标路径和依赖安装影响；该技能没有明确的确认或回滚步骤。
- 应先核对已安装 nvidia-tao-daft 版本及当前支持的格式；文档明确指出 CLI 标志可能随版本漂移。
- 未说明中文输出或中国大陆网络环境；安装依赖可能无法直接访问默认包源。
这个 Skill 能做什么，适合哪些场景？
该技能指导代理使用 NVIDIA TAO DAFT 的 tao-daft validate 命令验证数据集或数据集父目录。它覆盖结构、schema 和交叉引用检查，并要求先通过 CLI 帮助信息发现当前版本支持的格式与参数。技能仅适用于 DAFT，不适用于 COCO、YOLO 或 Data Factory JSONL 等布局。验证结果会报告通过或失败，失败时命令以非零状态退出。
检查 nvidia-tao-daft 是否已安装，读取本地 DAFT 数据集目录，根据目录标记推断支持的格式，运行 tao-daft --version、tao-daft validate --help、具体格式的 --help，以及 tao-daft validate <format> --path <路径>。它指导代理读取 VALIDATION RESULTS 区块、判断 VALIDATION PASSED 或 VALIDATION FAILED，并在需要时将大型输出保存后分段读取。
- 数据工程师需要确认 TAO DAFT 数据集是否符合指定格式时，使用该技能运行验证。
- 准备将带有 meta.json、media/ 和 text/ 的数据集用于 cosmos-reason-v1.0 时，使用它检查格式问题。
- 处理包含 contextual/、raw/ 和 task/ 目录的数据集时，使用它验证 metropolis-v3.0。
- CI 流程需要在警告出现时也失败时，使用它发现并应用当前格式支持的 --strict 参数。
这个 Skill 有哪些优点和局限？
- 提供了从环境预检、格式发现到结果解读的完整 CLI 流程。
- 支持验证单个数据集、场景或父目录中的数据集树。
- 明确区分格式推断、格式级参数和失败时的非零退出状态。
- 技能元数据标注为 Apache-2.0，作者为 NVIDIA Corporation，版本为 0.1.0。
- 仅验证 TAO DAFT，不能处理 COCO、YOLO 或 Data Factory JSONL。
- 支持的格式和参数取决于已安装版本，旧格式可能被移除。
- 技能正文没有提供独立测试套件或平台验证证据。
- 不覆盖 tao-daft info 和 tao-daft convert。
如何安装这个 Skill？
通过技能 CLI 安装 NVIDIA 技能集合：npx skills add nvidia/skills。也可以指定目标代理，例如：npx skills add nvidia/skills --skill tao-validate-dataset-format --agent codex。技能本身要求 Python 3.10+ 和 nvidia-tao-daft；安装依赖：pip install nvidia-tao-daft。README 未说明单独复制该技能目录的额外步骤。
如何使用这个 Skill？
向代理提出“验证这个 TAO DAFT 数据集”或“运行 tao-daft validate”。在本地环境中执行：tao-daft --version；tao-daft validate --help；tao-daft validate <format> --help；tao-daft validate <format> --path /path/to/daft-dataset。格式是位置子命令，路径必须通过 --path 传入；若目录既没有明确的 cosmos-reason-v1.0 标记，也没有 contextual/ 标记，应先询问用户而不是猜测。