rtvi-cv-scaffold-vss-service
Ce skill fait partie du catalogue officiel de skills NVIDIA (nvidia/skills), conçu pour être installé dans des agents de code comme Claude Code ou Codex. Son rôle est de guider un agent dans la génération complète d'un microservice de perception personnalisé, destiné à s'intégrer au VSS Blueprint (Video Search and Summarization) de NVIDIA via son contrat de données Kafka.
Ce que fait ce skill
Le skill orchestre la création d'un microservice DeepStream autonome qui exécute un pipeline d'inférence primaire YOLO26 avec tracker, convertit les métadonnées de détection au format protobuf attendu par VSS, et publie les messages sur le topic Kafka mdx-raw. Le service généré se connecte au stack VSS existant via les profils Compose bp_developer_search_2d et bp_developer_alerts_2d_cv, sans modifier les services VSS en aval (Search Workflow, Alert Verification, Behavior Analytics).
Le résultat du scaffolding est un repository déployable, comprenant un Dockerfile, des configurations DeepStream (nvinfer, tracker NvDCF, msgconv, msgbroker), un fichier Compose avec profils, des helpers Python, un smoke test Kafka, et une suite de tests unitaires exécutables sans GPU.
Périmètre et limites
Le scaffold généré constitue une implémentation de référence YOLO26 : les chemins de configuration pgie, les noms de mount et le symbole de parser (NvDsInferParseYolo26) sont spécifiques à ce modèle. Pour utiliser un autre détecteur ONNX dans le conteneur stock vss-rt-cv, le skill rtvi-cv-customize-model est plus adapté. L'intégration DeepStream en conditions réelles nécessite impérativement que le client fournisse son fichier ONNX exporté, son fichier de labels, et la bibliothèque parser .so — sans ces artefacts, le scaffolding et les tests unitaires restent fonctionnels, mais le pipeline live ne peut pas démarrer.
Utilisation
Ce skill s'installe via la CLI skills dans l'agent de son choix, puis devient actif lorsque l'agent rencontre une tâche correspondante. Il est conçu pour être invoqué lorsqu'un utilisateur souhaite remplacer le service de perception par défaut de VSS par un détecteur YOLO26 personnalisé, ajouter de nouvelles classes d'objets tout en conservant les workflows VSS intacts, ou livrer un microservice de perception sur du matériel client intégré à un déploiement VSS existant. Il suppose qu'un déploiement VSS v3.2.1 compatible est déjà disponible ou sera mis en place séparément.