نقدّم PYSKL: أداة مفتوحة المصدر لتمييز الأفعال القائمة على الهيكل العظمي باستخدام PyTorch. تدعم هذه الأداة مجموعة واسعة من خوارزميات تمييز الأفعال القائمة على الهيكل العظمي، بما في ذلك النماذج المستندة إلى الشبكات العصبية التلافيفية (GCN) والشبكات العصبية التلافيفية التقليدية (CNN). على عكس المشاريع المفتوحة المصدر الحالية التي تضم خوارزميتين أو واحدة فقط، فإن PYSKL تُنفّذ ست خوارزميات مختلفة ضمن إطار موحد، مع دمج الممارسات الحديثة والأصلية المتميزة، مما يُسهّل مقارنة الأداء والكفاءة. كما نقدّم نموذجًا مبتكرًا لتمييز الأفعال القائمة على الهيكل العظمي يستند إلى GCN يُسمّى ST-GCN++، والذي يحقق أداءً تنافسيًا في التمييز دون الحاجة إلى هياكل انتباه معقدة، ويُشكّل بذلك أساسًا قويًا للتجارب المستقبلية. في الوقت نفسه، تدعم PYSKL تدريب واختبار تسع معايير معيارية لتمييز الأفعال القائمة على الهيكل العظمي، وتُحقّق أداءً متفوّقًا على مستوى الحالة الحالية في ثمان منها. ولتسهيل الأبحاث المستقبلية في مجال تمييز الأفعال القائمة على الهيكل العظمي، نقدّم عددًا كبيرًا من النماذج المدربة مسبقًا ونتائج مفصلة للمعايير، لتوفير رؤى قيمة. تم إصدار PYSKL عبر الرابط https://github.com/kennymckormick/pyskl، وتحظى بتحديثات مستمرة. سنقوم بتحديث هذا التقرير عند إضافة ميزات جديدة أو معايير معيارية. الإصدار الحالي يتوافق مع PYSKL v0.2.