画像/動画処理、物体検出、セグメンテーション、および視覚AIシステムのための世界クラスのコンピュータビジョンスキル。PyTorch、OpenCV、YOLO、SAM、拡散モデル、およびビジョントランスフォーマーの専門知識。3Dビジョン、動画解析、リアルタイム処理、およびプロダクションデプロイが含まれます。視覚AIシステムの構築、物体検出の実装、カスタム視覚モデルのトレーニング、または推論パイプラインの最適化を行う場合に使用します。
複雑な設定不要で、ワークフローに素早く統合
アクティブなオープンソースコミュニティによる継続的な更新
MIT/Apacheライセンスで商用・個人利用可
ニーズに応じてカスタマイズ・拡張可能
ソースリポジトリからスキルファイルをダウンロードまたはコピー
スキルファイルをClaudeのスキルディレクトリに配置(通常は ~/.claude/skills/)。
Claudeを再起動するか、リロードコマンドを実行してスキルを読み込みます
ヒント: 初回使用前にスキルのドキュメントとコードを注意深く読み、機能と権限要件を理解してください
すべてのスキルはオープンソースコミュニティから提供され、元の作者の著作権を保持しています
alirezarezvani__claude-skills/engineering-team/senior-computer-vision/skill.md実証済みのメリットと測定可能な影響
NotebookLMとの直接連携で、より迅速に回答を見つけましょう。
情報源に基づいた応答は、AIが生成した不正確な情報を排除します。
Claude CodeとNotebookLMのシームレスなワークフロー。
これらのシナリオに最適
NotebookLM に保存されている学術論文からインサイトと引用を抽出します。
会議の議事録から、ソースリンク付きで簡潔な要約を生成します。
開発用ノートブックから、コード例とAPIリファレンスを素早く見つけます。
法律テキストから正確な引用を伴う判例を検索する。