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Operate Tongyi DeepResearch and its WebAgent family: ReAct inference setup, rollout validation, benchmark evaluation, and variant routing.

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Route Deepchecks package tasks for ML data/model validation across tabular, NLP, vision, result export, and integration workflows.

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Route Torchreid deep-person-reid workflows for person re-identification training, evaluation, feature extraction, metrics, visualization, and model export.

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Route DeepFilterNet speech enhancement, Python API/CLI, training data, model export/evaluation, and Rust/LADSPA realtime workflows.

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Use the DeepGCNs PyTorch operating guide for graph convolution layers, dynamic and dilated KNN blocks, point-cloud classification or segmentation, PPI, OGB/DeeperGCN, and reversible memory-efficient GNN workflows.

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Training, inference, and deployment workflows for DAMO-YOLO object detection.

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Use DB-GPT 0.8.1 as an agentic AI data platform: install and configure provider profiles, operate its CLI and services, build agents and AWEL flows, ingest and retrieve data with RAG, call client/API surfaces, and execute code through explicitly bounded sandbox runtimes.

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Use DeepChem for molecular machine learning, data loading, featurization, model training, MoleculeNet, docking, and optional backend troubleshooting.

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Use this skill when working with Hugging Face Datasets: loading local or Hub datasets, defining Features schemas, processing/streaming datasets, converting formats, sharing to the Hub, managing cache/offline behavior, or using datasets-cli.

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Routes DataChain operating guidance for Python SDK pipelines, query expressions, CLI and Studio commands, agent-harness knowledge workflows, and repository maintenance.

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Use when working with Dagster OSS: assets, jobs, Definitions, config/resources, schedules/sensors, automation, CLI/local development, deployment operations, GraphQL/webserver, Pipes external processes, components/projects, or editing the Dagster repository itself.

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Use the DataSciencePython tutorial/example collection through modern self-contained helpers for Python data-science resources, statsmodels logistic regression, scikit-learn Kaggle-style tabular classifiers, and Twitter JSONL extraction.

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Route DeblurGAN users to data preparation, training, and single-image inference workflows.

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Operate CVAT for computer-vision annotation, dataset workflows, SDK/CLI automation, auto-annotation, and self-hosted deployment.

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Route Custom Diffusion workflows for concept data prep, diffusers training and SDXL, sample generation, delta tools, and CustomConcept101 evaluation.

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Route DataFlow workflows for pipelines, text and document processing, serving, evaluation, and Ray acceleration.

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Guides CUDA-accelerated cuRobo v2 robotics workflows for robot models, differentiable kinematics, collision-aware IK and motion planning, trajectory optimization, MPC, perception mapping, and motion retargeting.

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Route D-FINE object-detection setup, training, architecture inspection, inference, export, and troubleshooting workflows.

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Use when building, debugging, testing, or maintaining Plotly Dash applications, callbacks, server backends, component packages, renderer internals, and Dash repository workflows.

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Use this repo skill for Dask, the Python parallel computing library, when working with lazy task graphs, schedulers, Dask Array, Dask DataFrame, Dask Bag/bytes IO, configuration, diagnostics, CLI usage, or contributor validation.

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Operate lucidrains DALLE-pytorch for DALL-E style VAE training, transformer training, generation, CLIP ranking, and backend troubleshooting.

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Use the DALLE2-pytorch package for DALL-E 2 style text-to-image model APIs, diffusion prior/decoder training, WebDataset data layouts, and tracker/checkpoint workflows.

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cuML operating skill for GPU-accelerated classical ML, cuml.accel, Dask multi-GPU workflows, data utilities, and native source-build guidance.

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Routes Darkflow object-detection, training, and export workflows for the legacy YOLO package.

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