skills

给编码代理装上 NVIDIA 专业技能,物理 AI 和机器人开发开箱即用。

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 智能体 🍴 复刻 511 🐛 待处理 16 👀 关注 29
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 3933
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,Apache-2.0 许可证,可免费使用和部署。

项目预览

skills 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类智能体
开发团队NVIDIA
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,Apache-2.0 许可证,可免费使用和部署。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型agent-skills,agentic-ai,ai-agents,claude-code,codex,coding-agents,cuda,developer-tools,llm,omniverse,physical-ai,rag,robotics,simulation
GitHub 星标★ 3933
上线时间2026-02-25 00:00:00
代码更新2026-11-11
仓库体积32.4 MB
本站数据更新2026-11-11
维护状态活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数3

项目介绍

NVIDIA 官方推出的 Agent Skills 集合,专为 Claude Code、Codex 等编码代理设计,提供物理 AI、机器人、仿真、CUDA 和 RAG 工作流的端到端技能。它解决了开发者在使用 AI 编码代理时缺乏专业领域工具的问题,通过预构建的技能模块,让代理能直接调用 NVIDIA 的 Omniverse、CUDA 等技术栈,完成从环境配置到任务执行的全流程。核心能力包括:一键安装到主流编码代理、标准化技能接口、支持物理仿真与机器人开发、以及知识库检索增强生成。项目以 Python 为主,结构清晰,适合需要将 NVIDIA 生态与 AI 代理结合的开发者。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 3933

使用教程

难度:入门 约 5 分钟 部署方式:命令行工具 5 步

环境要求

  • 已安装 Node.js(提供 npx 命令)
  • 可访问网络的终端环境
  • skills CLI v1.5.16 或更新版本(可用 npx skills@latest 保证最新)
  • 已安装目标编码代理(如 Claude Code、Codex、Cursor、Kiro、Snowflake CoCo)之一

安装与启动步骤

  1. 1一键安装技能

    在终端运行该命令,CLI 会通过 npx 下载并交互式提示你选择要安装的技能和安装目标位置,无需手动克隆仓库或复制技能目录。

    npx skills add nvidia/skills
  2. 2指定技能免交互安装

    已知技能名时用 --skill 指定技能、--yes 跳过所有交互提示,适合脚本化安装。技能名可从 README 的 Skill Catalog 中任选替换。

    npx skills add nvidia/skills --skill cuopt-numerical-optimization-api --yes
  3. 3安装到指定代理

    用 --agent 指定目标编码代理,示例为 Claude Code;换成 codex、cursor、cortex、kiro-cli 即可安装到对应代理。

    npx skills add nvidia/skills --skill cuopt-numerical-optimization-api --agent claude-code
  4. 4多代理同时安装

    重复使用 --agent 参数,可把同一个技能一次性安装进多个编码代理,省去多次执行命令。

    npx skills add nvidia/skills \
      --skill cuopt-numerical-optimization-api \
      --agent claude-code \
      --agent codex \
      --agent cursor \
      --agent kiro-cli
  5. 5加载并验证技能

    安装后技能会在代理下次加载技能时生效;在 Claude Code 当前会话中执行 /reload-skills 可立即加载新装技能。

    /reload-skills

关键配置

配置项必填说明示例
--skill否指定要安装的单个技能名称,省略则进入交互式选择cuopt-numerical-optimization-api
--agent否指定目标编码代理,可重复使用以安装到多个代理claude-code
--yes否跳过所有交互提示,按参数直接完成安装--yes

如何确认成功

在 Claude Code 中执行 /reload-skills 后让代理完成相关任务,例如“solve a linear programming problem with cuOpt”,若技能被调用并引导使用 cuOpt Python A

常见问题

Q:安装后技能在 Claude Code 里看不到怎么办?

A:多为 skills CLI 版本过旧(v1.5.15 及更早)。改用 npx skills@latest add nvidia/skills 重新安装,详见官方 Troubleshooting 文档。

Q:需要先克隆这个仓库吗?

A:不需要。README 明确说明无需克隆仓库或手动复制技能文件夹,skills CLI 会自动获取。

Q:如何跳过交互提示直接安装?

A:在命令中同时提供 --skill 技能名和 --yes,例如 npx skills add nvidia/skills --skill cuopt-numerical-optimization-api --yes。

Q:支持哪些编码代理?

A:README 给出 claude-code、codex、cortex、cursor、kiro-cli 等示例,完整支持列表见 skills CLI 的 Supported Agents 表格。

注意事项

  • 本仓库是技能目录(catalog),技能在各产品仓库中维护,通过自动同步流水线每日镜像到此处。
  • 技能会持续新增,建议不定期重新检查或更新已安装的技能。
  • 务必使用 v1.5.16 或更新版本的 skills CLI,老版本可能导致技能安装后不显示。
  • 安装到多个代理时可在同一条命令中重复使用 --agent 参数。

核心亮点

  • 官方出品,与 NVIDIA 生态(Omniverse、CUDA)深度集成,稳定性有保障
  • 覆盖物理 AI、机器人、仿真、RAG 等前沿场景,技能模块化可复用
  • 支持 Claude Code、Codex 等主流编码代理,安装即用,降低上手门槛

不足之处

  • 依赖 NVIDIA 专有技术栈,非 NVIDIA 用户或轻量场景可能用不上
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 在 Claude Code 中快速搭建物理 AI 仿真工作流
  • 为编码代理添加 CUDA 优化和 RAG 知识库能力
  • 机器人开发中集成 NVIDIA 仿真与部署技能

替代项目

OpenAI Agents SDK、LangChain、CrewAI

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