вариант
ДомДом Skill DevOps и CI/CD tao-setup-nvidia-gpu-host

tao-setup-nvidia-gpu-host

NVIDIA/skills NVIDIA/skills

Проверяет наличие и устанавливает драйвер NVIDIA, CUDA Toolkit и NVIDIA Container Toolkit для хостов Docker и Kubernetes с ускорением на GPU. Поддерживает несколько дистрибутивов Linux с режимами автоматической установки и проверки «только для чтения».

...Расширить все
4
Обновлено время 27 сентября 2026 г.

Настройка хоста с графическим процессором NVIDIA

Используйте эту процедуру настройки перед запуском рабочих процессов TAO на бэкэнде Docker, local-Docker или Kubernetes. Она стандартизирует среду выполнения графического процессора хоста на:

  • ветке драйверов NVIDIA 580 (предпочтительно с открытым модулем ядра)
  • Пакет CUDA Toolkit cuda-toolkit-13-0
  • NVIDIA Container Toolkit 1.19.0
  • Движок Docker — устанавливается только для бэкэндов docker / local-docker и только в случае отсутствия Docker. Выбор пакета зависит от семейства дистрибутивов (по умолчаниюdocker.io для семейства Debian, moby-engine / docker-ce с download.docker.com для семейства RHEL, docker для семейства SUSE). Для отключения этой проверки передайте параметр --skip-docker-install.

По умолчанию проверка безопасна и выполняется только в режиме чтения — она работает в любой дистрибутиве Linux дистрибутиве, поскольку проверяет только nvidia-smi, путь к набору инструментов CUDA, версию установленного пакета container-toolkit (черезdpkg/rpm/ бинарнуюверсиюnvidia-ctk ) и среду выполнения NVIDIA для демона Docker.

Установка должна быть явно разрешена пользователем и запущена повторно с параметром --install. Путь установки определяется автоматически для следующих семейств дистрибутивов:

Семейство Проверенные дистрибутивы Менеджер Примечания
debian Ubuntu 22.04 / 24.04, Debian 12 (и производные: Pop!_OS, Mint, Zorin, Raspbian, KDE Neon и т. д. через UBUNTU_CODENAME / VERSION_CODENAME) apt-get Добавляет NVIDIA cuda-keyring + файл .list для Container Toolkit. Docker через docker.io (переопределяет $DOCKER_PACKAGE_DEBIAN).
rhel Fedora 39+, RHEL / Rocky / AlmaLinux 9 и 10 dnf (или yum) Добавляет репозитории NVIDIA cuda- и Container Toolkit . Docker устанавливается через Fedora moby-engine, если доступен; в противном случае — docker-ce с download.docker.com.
suse openSUSE Leap 15, SLES 15 zypper Добавляет те же файлы .repo от NVIDIA. Docker устанавливается через пакет docker, входящий в состав дистрибутива.
другие (Arch, Alpine, Gentoo, NixOS, FreeBSD и т. д.) не применимо не применимо Команда --install завершается с отображением четкого списка ошибок, в котором указаны целевые версии и URL-адреса руководств по установке NVIDIA. Установите вручную, затем запустите команду --check-only заново.

Быстрый старт

Из корневого каталога банка навыков:

# Проверьте локальный хост бэкэнда Docker.
bash skills/platform/tao-setup-nvidia-gpu-host/scripts/setup-nvidia-gpu-host.sh --backend docker --check-only

# Установите или восстановите после подтверждения пользователем.
bash skills/platform/tao-setup-nvidia-gpu-host/scripts/setup-nvidia-gpu-host.sh --backend docker --install

# Проверить хост рабочего узла Kubernetes с GPU.
bash skills/platform/tao-setup-nvidia-gpu-host/scripts/setup-nvidia-gpu-host.sh --backend kubernetes --check-only

⚠️ Примечание — неинтерактивный запуск (запуск агента/навыка): при запуске навыка терминал отсутствует, поэтому на запрос установщика «Продолжить? [y/N]» ответить невозможно. После запуска --check-only для предварительного просмотра и получения согласия пользователя добавьте флаг assume-yes (--yes) к команде --install, чтобы она выполнялась без запроса — это автоматически подтверждает установку системных пакетов (драйвер NVIDIA, CUDA Toolkit, NVIDIA Container Toolkit и Docker для бэкендов Docker) и вносит изменения в хост, поэтому выполняйте это только на хосте, который вы контролируете. Пользователь, запускающий команду `--install` напрямую в терминале, вместо этого увидит запрос.

Соглашение о рабочем процессе

Рабочие процессы Docker и Kubernetes должны запускать проверку перед отправкой заданий на GPU:

SETUP_SCRIPT="${TAO_SKILL_BANK_ROOT:-$PWD}/platform/tao-setup-nvidia-gpu-host/scripts/setup-nvidia-gpu-host.sh"

bash "$SETUP_SCRIPT" --backend docker --check-only || {
  echo "ОТСУТСТВУЕТ: среда выполнения TAO GPU host не готова."
  echo "После подтверждения пользователем запустите (добавьте --yes для неинтерактивных запусков агента):"
  echo "  bash \"$SETUP_SCRIPT\" --backend docker --install"
  exit 1
}

Никогда не устанавливайте в автоматическом режиме. Если проверка завершилась неудачно, объясните, чего не хватает, попросите пользователя разрешить исправление, затем запустите команду установки и повторно выполните проверку.

Что делает установщик

Установщик работает в зависимости от обнаруженного семейства дистрибутивов. Для каждого поддерживаемого семейства он добавляет репозитории NVIDIA CUDA и Container Toolkit (если их нет), устанавливает закреплённые пакеты среды выполнения, опционально устанавливает Docker, настраивает среду выполнения NVIDIA для Docker и добавляет запускающего пользователя в группу docker.

Общие шаги (все семейства):

  1. Добавляет репозиторий CUDA от NVIDIA, если он отсутствует (apt cuda-keyring deb, cuda-.repo для dnf/zypper).
  2. Добавляет репозиторий NVIDIA Container Toolkit, если его нет (.list для apt, .repo для dnf/zypper).
  3. Устанавливает соответствующий пакет заголовков ядра / пакет devel для запущенного ядра.
  4. Устанавливает пакеты ветки драйверов 580, cuda-toolkit-13-0 и Container Toolkit с фиксированной версией 1.19.0 (версия 1.19.0-1 с суффиксом dpkg — это та же версия из исходного кода, выраженная для apt).
  5. Для бэкендов Docker и в случае отсутствия Docker устанавливает Docker (флаги переопределения/отключения указаны ниже), включает/запускает демон, затем запускает команду nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker и перезапускает Docker, если доступен systemctl.
  6. Добавляет запускающего пользователя ($SUDO_USER, если доступно, иначе $USER) в группуdocker, чтобы последующие оболочки могли запускать docker без sudo — отключить эту функцию можно с помощью --skip-docker-group. Новое членство в группе не вступает в силу в текущей оболочке: выйдите из системы и войдите заново или выполните команду `newgrp docker ` в каждой новой оболочке.
  7. Пытается выполнить modprobe nvidia, чтобы проверка прошла успешно перед перезагрузкой.

Выбор пакетов для конкретных семейств:

Шаг debian-family rhel-family suse-family
Заголовки ядра linux-headers-$(uname -r) kernel-devel-$(uname -r), kernel-headers-$(uname -r) kernel-default-devel
Драйвер nvidia-driver-pinning-580, nvidia-open-580 (переопределение: $NVIDIA_DRIVER_PACKAGE_DEBIAN) nvidia-driver-cuda, kmod-nvidia-open-dkms (переопределение: $NVIDIA_DRIVER_PACKAGE_RHEL, $NVIDIA_DRIVER_KMOD_RHEL) nvidia-open-driver-G06-signed-kmp-default (переопределение: $NVIDIA_DRIVER_PACKAGE_SUSE)
Набор инструментов CUDA cuda-toolkit-13-0 cuda-toolkit-13-0 cuda-toolkit-13-0
Набор инструментов для контейнеров nvidia-container-toolkit=1.19.0-1 + base/tools/libs nvidia-container-toolkit-1.19.0 + base/tools/libs то же, что и в RHEL
Docker docker.io (переопределение: $DOCKER_PACKAGE_DEBIAN) moby-engine+moby-cli в Fedora, если доступно, в противном случае docker-ce docker-ce-cli containerd.io с download.docker.com docker

Проверка

После установки проверьте:

nvidia-smi
/usr/local/cuda-13.0/bin/nvcc --version
docker info --format '{{json .Runtimes}}' | grep nvidia
sudo docker run --rm --runtime=nvidia --gpus all ubuntu nvidia-smi

Ожидаемый вывод команды nvidia-smi должен содержать драйвер 580.x и версию CUDA 13.0. Ожидаемый вывод команды nvcc должен содержать версию 13.0.

Примечания по Kubernetes

Для самостоятельно управляемых кластеров Kubernetes запустите программу установки на хосте на каждом рабочем узле с GPU или встройте тот же набор пакетов в образ узла перед установкой NVIDIA GPU Operator или плагина устройства.

Проверка рабочего процесса также выдает предупреждение, если kubectl доступен, но кластер сообщает об отсутствии выделяемой мощности nvidia.com/gpu. В этом случае установите и настройте NVIDIA GPU Operator после того, как среда выполнения рабочего узла будет готова:

helm repo add nvidia https://helm.ngc.nvidia.com/nvidia
helm repo update
helm install --wait gpu-operator -n gpu-operator --create-namespace nvidia/gpu-operator

Провайдеры управляемого Kubernetes могут самостоятельно устанавливать драйверы через образы узлов или политику GPU Operator. Не перезаписывайте управляемый провайдером узел с GPU без согласия пользователя и плана отката.

Режимы сбоев

Неподдерживаемое семейство дистрибутивов: оп ция --install автоматизирует установку на хостах семейств debian-, rhel- и suse-. На Arch, Alpine, Gentoo, NixOS, FreeBSD или любой другой системе без файла /etc/os-release (например, macOS) скрипт завершает работу с явной ошибкой, в которой перечислены четыре целевые версии и URL-адреса исходных руководств по установке NVIDIA: https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/

  • https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/
  • https://docs.nvidia.com/datacenter/cloud-native/container-toolkit/latest/install-guide.html
  • https://docs.docker.com/engine/install/

Установите эти четыре компонента с помощью менеджера пакетов вашего дистрибутива и запустите скрипт заново с параметром --check-only для проверки. Проверка является универсально переносимой — она запрашивает только бинарные файлы и базы данных пакетов — поэтому, как только среда выполнения установлена, условия рабочего процесса выполняются независимо от используемого дистрибутива.

Неподдерживаемые производные Ubuntu/Debian: если ID равен, например, pop, mint, zorin, raspbian или другому производной семейства Debian, скрипт сопоставляет хост с исходным репозиторием CUDA для Ubuntu/Debian через UBUNTU_CODENAME / VERSION_CODENAME (focal/jammy/noble → Ubuntu 20.04/22.04/24.04; bullseye/bookworm/trixie → Debian 11/12/12). Если кодовое имя хоста не совпадает с известным выпуском исходного проекта, команда --install завершается с выводом тех же инструкций по ручной установке, что и описано выше.

Docker не установлен: опция --check-only выдает сообщение MISSING: Docker не установлен и выводит точную команду для повторного запуска, соответствующую обнаруженному семейству дистрибутивов. Путь установки по умолчанию для --install устанавливает Docker (docker.io / moby-engine / docker-ce / docker в зависимости от семейства), включает и запускает демон, настраивает среду выполнения NVIDIA и добавляет запускающего пользователя в группу docker. Если вы предпочитаете самостоятельно управлять Docker, установите его перед повторным запуском скрипта или передайте параметр --skip-docker-install.

Docker установлен, но для команды `docker run` по-прежнему требуется `sudo`: скрипт добавляет запускающего пользователя в группу `docker`, но Linux обновляет членство в группе только при новом входе в систему. Выйдите из системы и войдите заново или запускайте команду `newgrp docker` в каждом новом терминале, пока новое членство не станет активным.

Все еще отсутствует среда выполнения Docker: перезапустите Docker, а затем повторно запустите командуnvidia-ctk runtime configure --runtime=docker.

Обнаружена ветка драйвера, отличная от 580: фиксация ветки драйвера точно соответствует семейству Debian (nvidia-open-580). В семействе rhel-/suse скрипт устанавливает последнюю версию открытого драйвера, поставляемого в репозитории NVIDIA CUDA 13.0 для обнаруженного дистрибутива, которая всегда ≥ 580. Если вашему хосту требуется более строгий привяз, установите $NVIDIA_DRIVER_PACKAGE_RHEL / $NVIDIA_DRIVER_KMOD_RHEL / $NVIDIA_DRIVER_PACKAGE_SUSE в соответствии с точными названиями нужных вам пакетов перед запуском --install.

Драйвер установлен, но nvidia-smi не работает: загрузите модуль с помощью команды sudo modprobe nvidia или перезагрузите систему. При включенной функции Secure Boot может потребоваться регистрация MOK на системах, где она активирована.

Kubernetes по-прежнему не имеет доступных ресурсов GPU: убедитесь, что драйвер работает на каждом узле с GPU с помощью nvidia-smi, затем проверьте поды GPU Operator и плагины устройств, а также метки узлов .

Посмотреть на GitHub
---
name: tao-setup-nvidia-gpu-host
description: Checks and installs NVIDIA driver, CUDA Toolkit, and NVIDIA Container Toolkit for GPU-accelerated Docker and Kubernetes hosts. Supports multiple Linux distributions with automated install and read-only check modes.
license: Apache-2.0
---

# NVIDIA GPU Host Setup

Use this setup skill before TAO workflows run on the `docker`, `local-docker`,
or `kubernetes` backend. It standardizes the host GPU runtime on:

- NVIDIA driver branch `580` (open kernel module preferred)
- CUDA Toolkit package `cuda-toolkit-13-0`
- NVIDIA Container Toolkit `1.19.0`
- Docker engine — only installed for `docker` / `local-docker` backends and
  only when Docker is missing. The package picked depends on the distro
  family (`docker.io` on Debian-family by default, `moby-engine` /
  `docker-ce` from `download.docker.com` on RHEL-family, `docker` on
  SUSE-family). Pass `--skip-docker-install` to opt out.

The check is safe and read-only by default — it works on any Linux
distribution because it only probes `nvidia-smi`, the CUDA toolkit path,
the installed container-toolkit package version (via `dpkg`/`rpm`/the
`nvidia-ctk` binary version), and the Docker daemon's NVIDIA runtime.

Installation must be explicitly authorized by the user and rerun with
`--install`. The install path is automated for these distro families:

| Family | Tested distros | Manager | Notes |
|---|---|---|---|
| debian | Ubuntu 22.04 / 24.04, Debian 12 (and derivatives Pop!_OS, Mint, Zorin, Raspbian, KDE Neon, etc. via `UBUNTU_CODENAME` / `VERSION_CODENAME`) | `apt-get` | Adds NVIDIA `cuda-keyring` + Container Toolkit `.list`. Docker via `docker.io` (override `$DOCKER_PACKAGE_DEBIAN`). |
| rhel | Fedora 39+, RHEL / Rocky / AlmaLinux 9 and 10 | `dnf` (or `yum`) | Adds NVIDIA `cuda-<distro>.repo` + Container Toolkit `.repo`. Docker via Fedora `moby-engine` when available, otherwise `docker-ce` from `download.docker.com`. |
| suse | openSUSE Leap 15, SLES 15 | `zypper` | Adds the same NVIDIA `.repo` files. Docker via the distribution `docker` package. |
| other (Arch, Alpine, Gentoo, NixOS, FreeBSD, …) | n/a | n/a | `--install` exits with a clear error listing the version targets and the NVIDIA install-guide URLs. Install manually, then rerun `--check-only`. |

## Quick Start

From the skill bank root:

```bash
# Check the local Docker backend host.
bash skills/platform/tao-setup-nvidia-gpu-host/scripts/setup-nvidia-gpu-host.sh --backend docker --check-only

# Install or repair after user approval.
bash skills/platform/tao-setup-nvidia-gpu-host/scripts/setup-nvidia-gpu-host.sh --backend docker --install

# Check a Kubernetes GPU worker host.
bash skills/platform/tao-setup-nvidia-gpu-host/scripts/setup-nvidia-gpu-host.sh --backend kubernetes --check-only
```

> ⚠️ **Note — running non-interactively (agent/skill runs):** a skill run has no terminal, so the
> installer's `Continue? [y/N]` prompt cannot be answered. After running `--check-only` to preview and
> getting the user's approval, append the assume-yes flag (`--yes`) to the `--install` command so it
> proceeds without a prompt — this auto-confirms installation of system packages (NVIDIA driver, CUDA
> Toolkit, NVIDIA Container Toolkit, and Docker for Docker backends) and modifies the host, so only do
> this on a host you control. A person running `--install` directly at a terminal gets the prompt instead.

## Workflow Contract

Docker and Kubernetes workflows must run the check before submitting GPU work:

```bash
SETUP_SCRIPT="${TAO_SKILL_BANK_ROOT:-$PWD}/platform/tao-setup-nvidia-gpu-host/scripts/setup-nvidia-gpu-host.sh"

bash "$SETUP_SCRIPT" --backend docker --check-only || {
  echo "MISSING: TAO GPU host runtime is not ready."
  echo "After user approval, run (append --yes for non-interactive agent runs):"
  echo "  bash \"$SETUP_SCRIPT\" --backend docker --install"
  exit 1
}
```

Never install silently. If the check fails, explain what is missing, ask the
user to authorize the fix, then run the install command and rerun the check.

## What The Installer Does

The installer dispatches on the detected distribution family. On every
supported family it adds NVIDIA's CUDA and Container Toolkit repositories
(if missing), installs the pinned runtime packages, optionally installs
Docker, wires the NVIDIA Docker runtime, and adds the invoking user to
the `docker` group.

Common steps (all families):

1. Adds NVIDIA's CUDA repository if missing (apt `cuda-keyring` deb,
   `cuda-<distro>.repo` for dnf/zypper).
2. Adds NVIDIA's Container Toolkit repository if missing (`.list` for apt,
   `.repo` for dnf/zypper).
3. Installs the matching kernel header / devel package for the running
   kernel.
4. Installs the driver branch 580 packages, `cuda-toolkit-13-0`, and the
   Container Toolkit pinned to `1.19.0` (the dpkg-suffixed `1.19.0-1` is
   the same upstream version expressed for apt).
5. For Docker backends and when Docker is missing, installs Docker
   (override / opt-out flags below), enables/starts the daemon, then runs
   `nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker` and restarts Docker
   when `systemctl` is available.
6. Adds the invoking user (`$SUDO_USER` if available, else `$USER`) to the
   `docker` group so subsequent shells can run `docker` without `sudo` —
   opt out with `--skip-docker-group`. **The new group membership does not
   take effect in the current shell**: log out and back in, or run
   `newgrp docker` in each new shell.
7. Attempts `modprobe nvidia` so verification can pass before reboot.

Family-specific package selections:

| Step | debian-family | rhel-family | suse-family |
|---|---|---|---|
| Kernel headers | `linux-headers-$(uname -r)` | `kernel-devel-$(uname -r)`, `kernel-headers-$(uname -r)` | `kernel-default-devel` |
| Driver | `nvidia-driver-pinning-580`, `nvidia-open-580` (override: `$NVIDIA_DRIVER_PACKAGE_DEBIAN`) | `nvidia-driver-cuda`, `kmod-nvidia-open-dkms` (override: `$NVIDIA_DRIVER_PACKAGE_RHEL`, `$NVIDIA_DRIVER_KMOD_RHEL`) | `nvidia-open-driver-G06-signed-kmp-default` (override: `$NVIDIA_DRIVER_PACKAGE_SUSE`) |
| CUDA toolkit | `cuda-toolkit-13-0` | `cuda-toolkit-13-0` | `cuda-toolkit-13-0` |
| Container Toolkit | `nvidia-container-toolkit=1.19.0-1` + base/tools/libs | `nvidia-container-toolkit-1.19.0` + base/tools/libs | same as rhel |
| Docker | `docker.io` (override: `$DOCKER_PACKAGE_DEBIAN`) | `moby-engine`+`moby-cli` on Fedora when available, else `docker-ce docker-ce-cli containerd.io` from `download.docker.com` | `docker` |

## Verification

After installation, verify:

```bash
nvidia-smi
/usr/local/cuda-13.0/bin/nvcc --version
docker info --format '{{json .Runtimes}}' | grep nvidia
sudo docker run --rm --runtime=nvidia --gpus all ubuntu nvidia-smi
```

Expected `nvidia-smi` output includes driver `580.x` and CUDA Version `13.0`.
Expected `nvcc` output includes `release 13.0`.

## Kubernetes Notes

For self-managed Kubernetes clusters, run the host installer on every GPU
worker node or bake the same package set into the node image before installing
the NVIDIA GPU Operator or device plugin.

The workflow check also warns if `kubectl` is available but the cluster reports
no `nvidia.com/gpu` allocatable capacity. In that case, install/configure the
NVIDIA GPU Operator after the worker host runtime is ready:

```bash
helm repo add nvidia https://helm.ngc.nvidia.com/nvidia
helm repo update
helm install --wait gpu-operator -n gpu-operator --create-namespace nvidia/gpu-operator
```

Managed Kubernetes providers may own driver installation through node images or
GPU Operator policy. Do not overwrite a provider-managed GPU node without user
approval and a rollback plan.

## Failure Modes

**Unsupported distribution family**: `--install` automates debian-, rhel-,
and suse-family hosts. On Arch, Alpine, Gentoo, NixOS, FreeBSD, or anything
without `/etc/os-release` (e.g. macOS), the script exits with a clear error
that lists the four version targets and the upstream NVIDIA install-guide
URLs:

- `https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/`
- `https://docs.nvidia.com/datacenter/cloud-native/container-toolkit/latest/install-guide.html`
- `https://docs.docker.com/engine/install/`

Install those four pieces using your distribution's package manager and
rerun the script with `--check-only` to verify. The check is universally
portable — it only queries the binaries / package databases — so once the
runtime is in place the workflow contract is satisfied regardless of the
underlying distro.

**Unsupported Ubuntu/Debian derivative**: When `ID` is e.g. `pop`, `mint`,
`zorin`, `raspbian`, or another debian-family derivative, the script maps
the host onto the upstream Ubuntu/Debian CUDA repo via `UBUNTU_CODENAME` /
`VERSION_CODENAME` (`focal`/`jammy`/`noble` → Ubuntu 20.04/22.04/24.04;
`bullseye`/`bookworm`/`trixie` → Debian 11/12/12). If the host's codename
doesn't match a known upstream release, `--install` exits with the same
manual-install guidance described above.

**Docker not installed**: `--check-only` reports `MISSING: Docker is not
installed` and prints the exact rerun command appropriate to the detected
distro family. The default `--install` path installs Docker (`docker.io` /
`moby-engine` / `docker-ce` / `docker` depending on family), enables/starts
the daemon, configures the NVIDIA runtime, and adds the invoking user to
the `docker` group. If you prefer to manage Docker yourself, install it
before rerunning the script or pass `--skip-docker-install`.

**Docker installed but `docker run` still needs sudo**: The script adds the
invoking user to the `docker` group, but Linux only refreshes group
membership on a new login session. Log out and back in, or run
`newgrp docker` in each new shell, until the new membership is active.

**Docker runtime still missing**: Restart Docker, then rerun
`nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker`.

**Driver branch detected != 580**: The driver-branch pin is exact on
debian-family (`nvidia-open-580`). On rhel-/suse-family the script
installs the latest open driver shipped in NVIDIA's CUDA 13.0 repo for
the detected distro, which is always ≥ 580. If your host needs a stricter
pin, set `$NVIDIA_DRIVER_PACKAGE_RHEL` / `$NVIDIA_DRIVER_KMOD_RHEL` /
`$NVIDIA_DRIVER_PACKAGE_SUSE` to the exact package names you want before
running `--install`.

**Driver installed but `nvidia-smi` fails**: Load the module with
`sudo modprobe nvidia` or reboot. Secure Boot may require MOK enrollment on
systems where it is enabled.

**Kubernetes still has no GPU capacity**: Confirm the driver works on each GPU
node with `nvidia-smi`, then check the GPU Operator/device plugin pods and node
labels.

Установить tao-setup-nvidia-gpu-host

Скачайте файлы навыков и распакуйте их в каталог .claude/skills/.

Скачать ZIP

Клонируйте репозиторий и скопируйте файлы навыка в свой проект.

git clone https://github.com/NVIDIA/skills/tree/main/skills/tao-setup-nvidia-gpu-host # Copy SKILL.md to your .claude/skills/ directory

Копировать Копировать
Быстрая настройка: Скопируйте папку со скиллом в каталог .claude/skills/ Claude автоматически обнаружит и запустит этот скилл
Репозиторий NVIDIA/skills

Похожие навыки

klingai-upgrade-migration
Обновлено время 3 июля 2026 г.
Verification &amp; Quality Assurance
Обновлено время 29 июня 2026 г.
base44-cli
Обновлено время 29 июня 2026 г.
Railway CLI Management
Обновлено время 2 июля 2026 г.
OR