wenyi-li Kernel Verifier Skill
验证流程
Step 1 静态代码检查 ├─ 失败 → 结束 └─ 成功 → Step 2 创建验证项目 → Step 3 执行精度验证 → Step 4 收集结果
本 skill 加载后，
<base_url>标签提供 skill 目录路径（记为$SD）。所有验证相关脚本路径基于$SD/scripts/
Step 1: 静态代码检查（快速预检）
在创建验证项目前，先对生成代码进行静态检查，快速拦截明显错误，避免浪费验证资源。
使用 bash 工具调用本 skill 的 scripts/code_check.py（使用命令模板包裹）：
python3 $SD/scripts/code_check.py \
--code_file <生成代码文件路径> \
--backend <backend> \
--dsl <dsl>
| 参数 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|
--code_file |
是 | 待检查的代码文件路径 |
--backend |
否 | 后端（cuda / ascend / cpu） |
--dsl |
否 | DSL（如 triton_cuda、triton_ascend，triton 系列会做 DSL 合规性检测） |
检查内容（纯静态分析，不调用 LLM，零额外成本）：
| 检查项 | 说明 |
|---|---|
| 语法检查 | ast.parse 检测括号不匹配、缩进错误、关键字拼写等 |
| 编译检查 | py_compile 捕获额外编译问题 |
| import 可用性 | 检测代码中引用的模块是否在当前环境可用 |
| 中文文本混入 | 检测代码 token 中连续 ≥3 汉字（注释和字符串除外） |
| DSL 合规性 | 仅 triton 系列：检测是否定义了 @triton.jit kernel、是否通过 kernel[grid](...) 调用、forward() 是否使用了 torch 高层 API 替代 kernel |
路由决策：
| 结果 | 判断 | 动作 |
|---|---|---|
| 通过 | stdout 包含 "静态检查通过"，退出码 0 |
继续 Step 2 |
| 失败 | stdout 输出检查报告，退出码 1 | 不进入 Step 2，将报告作为 verifier_error 反馈给代码生成步骤 |
Step 2: 创建验证项目
在验证目录（如 {output-path}/logs/iteration_{n}/verify/）下创建两个文件：
{op_name}_{framework}.py：复制任务文件完整内容（包含Model,get_inputs,get_init_inputs）{op_name}_{dsl}_impl.py：复制生成代码完整内容（包含ModelNew）
Step 3: 执行精度验证
必须使用 bash 工具调用本 skill 的 scripts/verify.py（使用命令模板包裹）：
python3 $SD/scripts/verify.py \
--op_name <算子名> \
--dsl <dsl> \
--backend <backend> \
--framework <framework> \
--device_id <device_id> \
--verify_dir <验证目录> \
--timeout 300
| 参数 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|
--op_name |
是 | 算子名称 |
--dsl |
是 | DSL（如 triton_cuda、triton_ascend） |
--backend |
是 | 后端（cuda / ascend / cpu） |
--framework |
否 | 框架（默认 torch） |
--device_id |
否 | 设备 ID（默认 0，-1 自动选择） |
--verify_dir |
否 | 验证目录（默认当前目录） |
--timeout |
否 | 超时秒数（默认 300） |
⛔ 禁止自己编写测试代码替代此脚本。
Step 4: 收集结果
| 结果 | 判断 |
|---|---|
| 验证通过 | stdout 包含 "验证成功"，退出码 0 |
| 验证失败 | stderr 包含错误信息，退出码非 0 |
| 超时 | stderr 包含 "验证超时"，退出码 1 |