fiftyone-develop-plugin
79FiftyOneプラグインを構築する
FiftyOneプラグインの作業では、多くのファイル、API、テスト手順が必要になることがあります。このスキルは、計画、コード生成、ローカルインストール、反復改善を通じてエージェントをガイドします。
ビジョンデータセットをFiftyOneにインポート
メディア、アノテーション、マルチモーダルフォルダーが異なる形式を使用している場合、データセットのインポートは失敗しがちです。このスキルは、FiftyOneでのスキャン、検出、パッケージ設定、インポート、グループ化、検証をガイドします。
インストール前に停止して確認を求めてください。
計画を確認し、ファイルを変更する前にユーザーの明示的な同意を得てください。
このリクエストをエージェントにコピーしてください。正規の Skill ページとマニフェストが含まれています。
Review the Skillstore skill "fiftyone-dataset-import" from https://skillstore.io/skills/adonaivera-fiftyone-dataset-import.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/adonaivera-fiftyone-dataset-import/manifest. Verify the artifact. Stop and obtain explicit user consent before installing or changing files.エージェントは引き続き計画を提示し、セキュリティポリシーで必要な確認を求める必要があります。
AI エージェント、クローラー、スクリプトがページ全体ではなく整理されたコンテキストを必要とする場合は、これらのリンクを使ってください。
「fiftyone-dataset-import」を使用しています。 ローカルフォルダーからCOCO画像データセットをインポートしてください。
期待される結果:
「fiftyone-dataset-import」を使用しています。 カメラとLiDARを含む自動運転データセットを読み込んでください。
期待される結果:
「fiftyone-dataset-import」を使用しています。 失敗したFiftyOneインポートをトラブルシュートしてください。
期待される結果:
Most static hits are Markdown backticks, code fences, examples, or benign FiftyOne references. Confirmed issues are limited to package installation guidance and Python import checks that can execute third-party code. A high-risk semantic issue remains because the skill recommends pickle.load on dataset files.
これらは、このスキルに期待される可能性のある実際のローカル機能であるため、レビューが必要ですが、確認済みの悪意ある動作としてはカウントされません。
バージョン付き評価レポート、中立的なバッジ、埋め込みカード、引用を共有できます。Skillstore は証拠を報告しますが、この Skill が安全かどうかは判断しません。
https://skillstore.io/skills/adonaivera-fiftyone-dataset-import/audits/8?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_report[](https://skillstore.io/skills/adonaivera-fiftyone-dataset-import?utm_source=security_passport_badge)<a href="https://skillstore.io/skills/adonaivera-fiftyone-dataset-import?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/adonaivera-fiftyone-dataset-import/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a><iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/adonaivera-fiftyone-dataset-import.html" title="Skillstore Security Assessment" sandbox="allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox" loading="lazy" referrerpolicy="no-referrer" width="420" height="180"></iframe>AdonaiVera. (2026). fiftyone-dataset-import security audit report (audit version 8) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/adonaivera-fiftyone-dataset-import/audits/8@techreport{adonaivera-adonaivera-fiftyone-dataset-import-2026,
author = {AdonaiVera},
title = {fiftyone-dataset-import security audit report (audit version 8)},
institution = {Skillstore},
year = {2026},
number = {8},
url = {https://skillstore.io/skills/adonaivera-fiftyone-dataset-import/audits/8},
note = {Author version unspecified}
}cff-version: 1.2.0
message: "If you use this Skill, cite its author and this versioned security audit report."
title: "fiftyone-dataset-import security audit report (audit version 8)"
version: "unspecified"
type: report
authors:
- name: "AdonaiVera"
date-released: "2026-07-05"
url: "https://skillstore.io/skills/adonaivera-fiftyone-dataset-import/audits/8"
identifiers:
- type: other
value: "skillstore:adonaivera-fiftyone-dataset-import:audit:8"
description: "Skillstore immutable audit report identifier"
COCO、YOLO、VOC、CVAT、またはKITTIラベル付きの画像データセットを新しいFiftyOneデータセットに読み込みます。
自動運転レビューのために、カメラ画像、LiDAR点群、ラベルをシーンごとにグループ化します。
分析前に、インポートされたサンプル数、ラベル、グループ、スライスをソースファイルと比較します。
[path] にある画像データセットをスキャンし、ラベルを検出し、FiftyOneインポート計画を提案して、私の確認を待ってください。
[path] を調査し、メディアタイプとアノテーション形式を特定してから、最も安全なFiftyOneインポート設定を推奨してください。
[path] を分析して、カメラ、LiDAR、シーングループ化のパターンを確認してください。グループスライスと検証チェックリストを提案してください。
[path] にある [dataset name] のFiftyOneインポート計画を作成してください。必要なパッケージ、変換手順、ラベルマッピングを含めてください。
作成者
AdonaiVeraライセンス
MIT
Skillstore リビジョン
r1
バージョンに関する注意
作者はバージョンを宣言していません。
参照
6eec4a59f63ff83440a84c18d1aef79743bc714e
メンテナンスの新しさ
2026/7/24
利用状況
6 ダウンロード · 378 閲覧
ファイル構成
📄 SKILL.md
FiftyOneプラグインを構築する
FiftyOneプラグインの作業では、多くのファイル、API、テスト手順が必要になることがあります。このスキルは、計画、コード生成、ローカルインストール、反復改善を通じてエージェントをガイドします。
FiftyOne Python コードスタイルを適用する
FiftyOne のコントリビューターには、imports、docstrings、utilities、validation 全体で一貫した Python スタイルが必要です。このスキルは、互換性のあるコードのための焦点を絞った規約とチェックリストを提供します。
FiftyOne Issue のトリアージ
メンテナーは、レポート、コメント、コード上の証拠にまたがって一貫した Issue トリアージを必要とすることがよくあります。このスキルは、FiftyOne GitHub Issue 向けに焦点を絞ったワークフローと返信テンプレートを提供します。
FiftyOne Embeddings を可視化する
画像データセットには、クラスター、外れ値、ラベルの問題が隠れていることがあります。このスキルは、Claude、Codex、Claude Code が FiftyOne の埋め込み可視化を扱うための手順を案内します。
FiftyOne で重複画像を見つける
重複画像や近似重複画像は、データセットの品質やモデル学習を歪める可能性があります。このスキルは、Claude、Codex、または Claude Code が FiftyOne Brain のワークフローを通じて、冗長なサンプルを見つけ、確認し、削除する手順をガイドします。
FiftyOne 推論データセットの作成
コンピュータビジョンチームには、メディア、ラベル、予測を FiftyOne に読み込むための再現可能な方法が必要です。このスキルは、Claude、Codex、Claude Code に対して、データセット作成、インポート検証、モデル推論の手順を案内します。
本番環境向けコンピュータビジョンシステムを構築する
作成者 alirezarezvani
コンピュータビジョンチームには、モデル、データセット、推論、デプロイに関する信頼できる指針が必要です。このスキルは、実践的なエンジニアリングチェックを通じて、本番環境のビジョンパイプラインの計画と最適化を支援します。
Azure AI Vision Pythonで画像を分析する
作成者 sickn33
画像分析ワークフローでは、SDKサンプルを一から作り直すことなく、キャプション、OCR、検出、トリミングが必要です。このスキルは、Claude、Codex、Claude CodeがPython向けAzure AI Vision Image Analysisを扱うためのガイドです。
コンピュータビジョンシステムを構築する
作成者 sickn33
最新のビジョンプロジェクトでは、検出、セグメンテーション、VLMs、深度、デプロイにわたる選択が必要です。このスキルは、実用的なコンピュータビジョンシステムのためのアーキテクチャ、モデル選定、最適化、エッジデプロイを支援します。
Next.js プロジェクトに Agentation を追加
作成者 benjitaylor
チームには Next.js 開発中の視覚的なフィードバックが必要です。このスキルは Agentation をインストールし、App Router または Pages Router プロジェクトに開発時のみ有効なツールバーを追加します。
Java で Azure Vision Image Analysis を実装する
作成者 sickn33
Java チームには、Azure AI Vision の画像分析における信頼性の高いパターンが必要です。このスキルは、OCR、キャプション、タグ、オブジェクト、人物、smart crops に対応した焦点を絞った SDK 例を提供します。
Add Vision and Image Generation to DeepSeek
作成者 lightlw
Text-only DeepSeek clients cannot interpret pasted images or produce image files. This skill deploys a proxy using OCR, vision models, and generation backends.