cosmo-wander-ai/cosmoedge-training-skill

概要

把业务目标、整批数据源和可用机器交给 AI，让它制定方案、主动解决训练过程中的问题，并交回可以查看和验证的结果。 这个 Skill 关注任务理解、环境与数据检查、标注质量、实验判断、结果比较和应用验证。AI 根据实际条件选择模型和工具，也可以编写脚本、调查错误、调整方法。安全帽案例中的工具与参数放在按需参考里。 适合已有 AI 开发助手、需要定制目标检测模型的开发者。可以从完整任务开始，也可以只处理标注、训练失败、效果异常、模型导出或任务接续。 准备一个能读取文件、执行程序和查看图片的 AI 助手，以及本次可用的图片、视频或已有数据集。有标签、训练工程或模型时一起提供。训练和标注所需的具体环境由 AI 检查；做端到端验证时，还需要可用的 CosmoEdge 测试环境。 将整个 skills/cosmoedge-training/ 文件夹安装到 AI 助手支持的 Skill 目录，保留其中的参考和模板。 使用 skill-installer，从 https://github.com/cosmo-wander-ai/cosmoedge-training-skill 安装 skills/cosmoedge-training。 安装器检查内容摘要并拒绝覆盖已有同名目录。安装到其他助手时，改用该助手实际支持的目录。Codex 的用户级目录、项目级目录和刷新方式见 OpenAI 官方 Skill 文档。本包采用本地 Skill 目录安装，尚未申请插件目录上架。 使用 $cosmoedge-training。我想识别工地摄像头里未戴工业安全帽的人，普通布帽也算未戴安全帽。训练图片和视频在这个目录，已有标签一起提供。请检查这台训练机器，先提出完整方案；重点看远处人员漏检。方案确认后执行，最后接入我的 CosmoEdge 测试环境。

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