该技能用于在OSMO平台上编排视频数据增强与自动标注工作流，涵盖流程选择、预检、缓存准备、推理路径决策、提交时插值、监控及输出检索，支持多种流程（如仅标注、增强+标注、端到端并行/串行等），并处理凭据、GPU池、存储后端等预检。关键词：视频数据增强、自动标注、OSMO工作流、伪标注、VDA演示、物理AI、数据合成、视觉数据生成标注。

PAIDF自动标注技能是一个智能路由和引导工具，用于在物理AI数据工厂（Physical AI Data Factory）中规划、配置、运行和调试自动标注工作流。它指导用户确认关键输入（如数据路径、模型端点）、验证环境、运行随附示例，并根据具体任务分发到相应的参考文档（如场景规划、cookbook编写、提示词编写、流水线迁移等），以生成视频或图像数据的自动标注。该技能支持视频数据增强、事件和人物属性搜索、事件验证推理等场景，旨在帮助用户快速上手PAIDF自动标注并高效地构建自定义标注流水线。关键词：PAIDF、自动标注、物理AI、数据工厂、视频标注、cookbook、工作流编排、VLM/LLM提示词、场景规划、流水线迁移、视频数据增强、视觉标注。

本技能用于运行DEFT嵌入-然后-挖掘工作流，针对VCN AOI迭代。它嵌入差距分析目标parquet与源池，并挖掘最近邻源图像，为下游训练生成增强数据。同时提供了一系列确定性容器化命令、配置规范、报告模板和常见问题处理。关键词：TAO、DEFT、嵌入、挖掘、最近邻、VCN、AOI、数据增强、图像挖掘、parquet。

该技能用于将VCN差距分析得到的最弱样本（parquet）依据各增强模块的标签支持情况拆分为k-NN挖掘和AnomalyGen可用的子集，并输出带标签级路由决策的可审计总结，供缺陷检测数据合成流水线使用。关键词：VCN、AOI、缺陷检测、差距分析、k-NN挖掘、AnomalyGen、数据合成、样本路由、标签筛选、parquet。

基于视觉语言模型（VLM）的两步图像接地标注流水线，从图像与文本描述对中提取指代表达式并生成像素级边界框。用于自动生成短语接地的训练数据，支持图像自动标注、短语定位、目标检测数据标注等场景。关键词：图像接地、短语接地、指代表达式、边界框、自动标注、VLM、视觉语言模型、图像理解、数据标注、TAO工具包。

本技能用于将原始视频转换为思维链（Chain-of-Thought）训练数据，自动生成多层次字幕、结构化描述和带推理过程的问答对，支持多领域视频理解模型训练。关键词：视频标注、思维链、视频问答、视频字幕、自动标注、VLM/LLM蒸馏、视频训练数据生成

用于通过视觉语言模型（VLM）自动标注机器人任务回合数据集（HDF5），判断每个回合是否成功，并支持筛选成功数据用于微调。关键词：数据集标注、VLM、成功判定、HDF5过滤、机器人工作流、i4h、视觉语言模型、自动化标注。