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erichowens/some_claude_skills

Erstellen Sie Produktions-Computer-Vision-Pipelines für die Objekterkennung, -verfolgung und Videoanalyse. Verarbeitet Drohnenaufnahmen, Wildtierüberwachung und Echtzeiterkennung. Unterstützt YOLO, Detectron2, TensorFlow, PyTorch. Verwendung für archäologische Untersuchungen, Konservierung und Sicherheit. Aktivieren Sie „Objekterkennung“, „Videoanalyse“, „YOLO“, „Tracking“, „Drohnenaufnahmen“. NICHT für einfache Bildfilter, Fotobearbeitung oder Gesichtserkennungs-APIs.

29Installationen·2Trend·@erichowens

Installation

$npx skills add https://github.com/erichowens/some_claude_skills --skill computer-vision-pipeline

SKILL.md

Expert in building production-ready computer vision systems for object detection, tracking, and video analysis.

| Model | Speed (FPS) | Accuracy (mAP) | Use Case |

| YOLOv8 | 140 | 53.9% | Real-time detection | | Detectron2 | 25 | 58.7% | High accuracy, research | | EfficientDet | 35 | 55.1% | Mobile deployment | | Faster R-CNN | 10 | 42.0% | Legacy systems |

Erstellen Sie Produktions-Computer-Vision-Pipelines für die Objekterkennung, -verfolgung und Videoanalyse. Verarbeitet Drohnenaufnahmen, Wildtierüberwachung und Echtzeiterkennung. Unterstützt YOLO, Detectron2, TensorFlow, PyTorch. Verwendung für archäologische Untersuchungen, Konservierung und Sicherheit. Aktivieren Sie „Objekterkennung“, „Videoanalyse“, „YOLO“, „Tracking“, „Drohnenaufnahmen“. NICHT für einfache Bildfilter, Fotobearbeitung oder Gesichtserkennungs-APIs. Quelle: erichowens/some_claude_skills.

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Fakten (zitierbereit)

Stabile Felder und Befehle für KI/Such-Zitate.

Installationsbefehl
npx skills add https://github.com/erichowens/some_claude_skills --skill computer-vision-pipeline
Kategorie
!Sicherheit
Verifiziert
Erstes Auftreten
2026-02-01
Aktualisiert
2026-02-18

Schnelle Antworten

Was ist computer-vision-pipeline?

Erstellen Sie Produktions-Computer-Vision-Pipelines für die Objekterkennung, -verfolgung und Videoanalyse. Verarbeitet Drohnenaufnahmen, Wildtierüberwachung und Echtzeiterkennung. Unterstützt YOLO, Detectron2, TensorFlow, PyTorch. Verwendung für archäologische Untersuchungen, Konservierung und Sicherheit. Aktivieren Sie „Objekterkennung“, „Videoanalyse“, „YOLO“, „Tracking“, „Drohnenaufnahmen“. NICHT für einfache Bildfilter, Fotobearbeitung oder Gesichtserkennungs-APIs. Quelle: erichowens/some_claude_skills.

Wie installiere ich computer-vision-pipeline?

Öffnen Sie Ihr Terminal oder Kommandozeilen-Tool (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Kopieren Sie diesen Befehl und führen Sie ihn aus: npx skills add https://github.com/erichowens/some_claude_skills --skill computer-vision-pipeline Nach der Installation wird der Skill automatisch in Ihrer KI-Programmierumgebung konfiguriert und ist bereit zur Verwendung in Claude Code oder Cursor

Wo ist das Quell-Repository?

https://github.com/erichowens/some_claude_skills