willneverusegit/ground-truth-pipeline
.claude/skills/ground-truth-pipeline/SKILL.md
Orchestriert den kompletten Ground-Truth-Workflow — von Kamera-Aufnahme ueber interaktive Annotation bis zur Validierung und Batch-Test. Fuehrt die 4 Schritte in der richtigen Reihenfolge aus.
testing
Updated Apr 16, 2026
$ install --global
skillsauthnpx skillsauth add willneverusegit/dart-vision-claude ground-truth-pipelineInstall this skill globally with one command. Works with Claude Code, Cursor, and Windsurf.
Security Scan Results
3 of 9 scanners reported clean
Some scanners were skipped, did not run, or reported a non-clean status. Review each row below.
3
Scanners Passed
9
Scanners in report
Clean
TrivyContainer and dependency vulnerability scanner
95%
Clean
SemgrepStatic code analysis for vulnerabilities
95%
Clean
mcp-scan (Snyk)Model Context Protocol security validation
95%
Skipped
Snyk (dep)Open source security scanning
50%
Skipped
Socket.devSupply chain security analysis
50%
Skipped
VirusTotalMulti-engine malware detection
50%
Skipped
CrowdStrikeAdvanced threat intelligence
50%
Skipped
OSV-ScannerOpen Source Vulnerability database check
50%
Skipped
OWASP Dep-Check
50%
Last scanned: Apr 16, 2026, 5:43 PM30.4s1 file scanned
SKILL.md
- name:
- ground-truth-pipeline
- description:
- Orchestriert den kompletten Ground-Truth-Workflow — von Kamera-Aufnahme ueber interaktive Annotation bis zur Validierung und Batch-Test. Fuehrt die 4 Schritte in der richtigen Reihenfolge aus.
- disable-model-invocation:
- true
Ground Truth Pipeline
Orchestriert den 4-Schritt Ground-Truth-Workflow fuer Dart-Detection-Validierung.
Schritte
1. Video aufnehmen (optional — ueberspringe wenn Video schon vorhanden)
python scripts/record_camera.py --duration 30 --show
Ergebnis: Neues Video in testvids/ Verzeichnis.
2. Ground-Truth annotieren
python scripts/add_ground_truth.py testvids/<video>.mp4
Interaktiver Modus: Fuer jeden Dart-Wurf im Video die tatsaechliche Position markieren.
Ergebnis: Eintraege in testvids/ground_truth.yaml.
3. Ground-Truth validieren
python scripts/validate_ground_truth.py
Prueft ob alle Eintraege in ground_truth.yaml konsistent sind (gueltige Segmente, korrekte Formate).
4. Batch-Test gegen Detection
python scripts/test_all_videos.py --marker-size 100 --marker-spacing 365
Vergleicht Detection-Ergebnisse mit Ground-Truth. Gibt Accuracy-Report aus.
Workflow-Hinweise
- Schritt 1 braucht eine angeschlossene Kamera
- Schritt 2 ist interaktiv (User muss Dart-Positionen klicken)
- Schritte 3-4 sind automatisiert
- Videos (
*.mp4) NICHT committen — nurground_truth.yaml - Bei fehlenden Codecs (Linux-VM) schlagen Video-Tests fehl — das ist bekannt und kein Code-Bug
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