ascend-ai-coding
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- ▌ Ascend Docker · ascend-ai-coding bundleCreate Docker containers for Huawei Ascend NPU development with proper device mappings and volume mounts. Use when setting up Ascend development environments in Docker, running CANN applications in containers, or creating isolated NPU development workspaces. Supports privileged mode (default), basic mode, and full mode with profiling/logging. Auto-detects available NPU devices.
- ▌ Hccl Test · ascend-ai-coding bundleHCCL (Huawei Collective Communication Library) performance testing for Ascend NPU clusters. Use for testing distributed communication bandwidth, verifying HCCL functionality, and benchmarking collective operations like AllReduce, AllGather. Covers MPI installation, multi-node pre-flight checks (SSH/CANN version/NPU health), and production testing workflows.
- ▌ Atc Model Converter · ascend-ai-coding bundleComplete toolkit for Huawei Ascend NPU model conversion and end-to-end inference adaptation. Workflow 1 auto-discovers input shapes and parameters from user source code. Workflow 2 exports PyTorch models to ONNX. Workflow 3 converts ONNX to .om via ATC with multi-CANN version support. Workflow 4 adapts the user's full inference pipeline (preprocessing + model + postprocessing) to run end-to-end on NPU. Workflow 5 verifies precision between ONNX and OM outputs. Workflow 6 generates a reproducible README. Supports any standard PyTorch/ONNX model. Use when converting, testing, or deploying models on Ascend AI processors.
- ▌ AI For Science Ai4s Basic · ascend-ai-coding bundleAI for Science 通用昇腾 NPU 模型迁移 Skill，适用于将基于 PyTorch、TensorFlow、vLLM 等框架的 CUDA 项目迁移到华为 Ascend NPU，覆盖环境检查、代码分析、自动迁移、手动适配、分布式改造、第三方库替换、验证与专属 skill 沉淀全流程。
- ▌ External Cannbot Ops Ascendc Code Review · ascend-ai-coding bundleAscend C 代码检视技能。基于假设检验方法论对代码进行安全规范检视。当用户提供代码片段和检视规则描述时，可使用此技能进行代码检视，使用时必须明确提供：代码片段和检视规则描述。
- ▌ External Cannbot Ops Ascendc Crash Debug · ascend-ai-coding bundleAscend C 算子卡死/崩溃调试技能。用于处理程序无法运行完的场景：(1) 程序卡死/挂起/超时，Kernel 无响应，(2) 程序崩溃（Segmentation Fault、Abort），(3) Buffer 冲突/死锁导致的核心挂起，(4) 需要解析 plog 日志定位卡死/崩溃位置。触发关键词：卡死、挂起、超时、崩溃、hang、crash、deadlock、Segmentation Fault、Abort、Kernel hang、内存越界、plog。
- ▌ External Cannbot Ops Ascendc Docs Search · ascend-ai-coding bundleAscend C 开发资源检索技能。通过本地 API 文档索引、示例代码映射和在线文档兜底搜索定位开发资料，优先查本地、缺失时再查在线。当需要查询 API 用法、示例代码、兼容性信息、官方资料入口或定位文档来源时使用。
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- ▌ AI For Science Oligoformer · ascend-ai-coding bundleOligoFormer 昇腾 NPU 迁移 Skill，适用于将基于 PyTorch Transformer 的 siRNA 效能预测模型迁移到华为 Ascend NPU，覆盖环境搭建、RNA-FM 依赖安装、代码适配、推理验证与可选训练流程。
- ▌ AI For Science Proteinbert · ascend-ai-coding bundleProteinBERT 昇腾 NPU 部署与迁移 Skill，适用于将 TensorFlow 或 Keras 版 ProteinBERT 转成基于 PyTorch 与 torch_npu 的实现，覆盖权重转换、embedding 提取、微调训练、注意力可视化和 GPU 与 NPU 精度验证。
- ▌ Training Mfu Calculator · ascend-ai-coding bundle大模型训练MFU (Model FLOPs Utilization) 计算工具。在用户需要计算MFU、评估训练效率、分析模型性能、或提到FLOPs、吞吐量、硬件利用率时自动应用。支持Dense和MoE模型，提供详细的性能分析报告。
- ▌ External Cannbot Model Model Infer Fusion · ascend-ai-coding bundle基于 PyTorch 框架的昇腾 NPU 模型推理融合算子优化技能。分析模型代码，识别可替换为 torch_npu 融合算子的计算模式，生成替换方案。触发场景：torch_npu 融合算子替换、MoE/Attention/FFN/Norm 等模块的推理算子适配、torch_npu API 使用咨询。基于仓库已有模型的融合算子经验，按计算语义推荐最佳方案。
- ▌ External Mindstudio Gitcode Code Reviewer · ascend-ai-coding bundle用于审查 GitCode PR，并结合 PR metadata、diff 与整个代码仓上下文生成深度审查结论或发布逐行评论。当用户希望 review GitCode PR、检查某个 GitCode PR 链接、分析变更风险、或将审查意见发布到 GitCode PR 时使用。典型触发方式包括“review this PR”“检视这个 PR”“检查 PR”，或直接提供 GitCode PR 链接，例如 https://gitcode.com/owner/repo/pull/123 。
- ▌ External Cannbot Model Model Infer Kvcache · ascend-ai-coding bundle基于 PyTorch 框架的昇腾 NPU 模型推理 KVCache 优化技能。分析和优化 LLM 文本推理模型中的 KVCache 实现，包括连续缓存、分页注意力（Paged Attention）配合 FA 融合算子、MLA 压缩缓存。触发场景包括：KVCache 管理实现、paged attention、KV 压缩、FA 融合算子、OOM/性能问题、block_table/slot_mapping 构造。基于本仓库已有模型的 KVCache 实现经验，按模型类型和场景推荐最佳方案。
- ▌ External Cannbot Ops Ascendc Runtime Debug · ascend-ai-coding bundleAscend C 算子运行时错误调试技能。用于处理算子运行时问题：(1) aclnn 返回错误码（161xxx/361xxx/561xxx，包括环境配置、Tiling、Kernel 查找等错误），(2) 需要解析 plog 日志定位问题。触发关键词：运行时错误、错误码、Tiling错误、Kernel查找失败、环境变量、plog。
- ▌ External Cannbot Ops Ascendc Tiling Design · ascend-ai-coding bundleAscend C 算子 Tiling 设计指南。提供算子分类体系和 Tiling 核心要素（多核切分、UB切分、Buffer规划、分支覆盖）的详细设计方法。触发：算子设计阶段、设计 Tiling 策略（多核切分/UB切分）、规划 Buffer 分配、查阅某类算子的 Tiling 方法论时。
- ▌ External Cannbot Ops Pypto Golden Generate · ascend-ai-coding bundle当需要生成 golden 参考实现时使用此 skill。基于算子规格信息，生成纯 PyTorch golden 参考实现 `{op}_golden.py`，导出 `{op}_golden()` 函数，作为精度验证基准。触发词：生成 golden、生成参考实现、写 golden 函数、golden script、golden reference、reference implementation、generate golden、torch 参考、验证基准、baseline implementation、写验证代码、'帮我写 golden'、golden.py、参考代码。
- ▌ External Cannbot Ops Pypto Precision Debug · ascend-ai-codingPyPTO 算子精度问题排查技能。专注于用户代码层面的语法逻辑检查和规避方法尝试。当算子精度验证失败、输出结果异常、计算错误、数值偏差、或任何与精度相关的问题时使用此技能。
- ▌ External Cannbot Ops Triton Task Extractor · ascend-ai-coding bundle从用户 PyTorch/Python 代码中提取算子实现，构建为算子任务格式的标准化 任务文件。支持两种模式：单 case（单一自包含 .py，get_inputs 返回单组）和 多 case（.py + 同名 .json 配对，get_input_groups 返回多组）。 触发：当用户需要将 PyTorch/Python 代码提取并转换为标准化算子任务文件时使用。
- ▌ External Gitcode Ascend Atb Nnal Installer · ascend-ai-coding昇腾 NPU NNAL（ATB 加速库）安装技能。依赖 cann-operator-env-config 提供 Toolkit+Kernels 环境，本技能仅负责 NNAL 包的安装、环境变量配置与验证。
- ▌ External Gitcode Ascend Code Comprehension · ascend-ai-coding在多个尺度上理解和总结代码功能，从函数级到模块级到系统级，帮助快速掌握陌生代码库。特别适用于大语言模型训练框架、分布式训练系统、深度学习框架等复杂代码库的分析。
- ▌ External Gitcode Ascend Large Scale Deploy · ascend-ai-coding自动化大规模集群安装部署工具，用于 ascend-deployer 组件批量部署。当用户需要跨集群部署组件或执行批量安装操作时调用。
- ▌ External Gitcode Ascend Python Refactoring · ascend-ai-coding bundlePython 代码重构技能，覆盖代码坏味道识别、设计模式应用、可读性改进和实战经验。当用户要求"重构代码"、"refactor"、"代码优化"、"改善代码质量"、"code smell review"、"应用设计模式"、"提升可读性"，或提交代码审查请求时使用此技能。支持在重构完成后输出结构化重构文档（"输出重构文档"、"生成重构报告"）。包含基于 vllm-ascend 仓库 20+ 个真实重构 PR 提炼的实战模式。
- ▌ External Gitcode Ascend Vllm Ascend Deploy · ascend-ai-coding bundle昇腾 NPU 平台 vLLM 大模型推理服务一键部署。触发：用户说'部署 模型名'、'NPU 部署模型'、'vllm serve'。流程：SSH检查 → NPU检查 → 配置发现(必须验证) → 用户确认 → 部署 → cron监控 → 验证。约束：(1) 配置必须从官方文档验证，禁止猜测；(2) 后台启动必须用cron监控，禁止手动轮询。支持 Qwen/Qwen3.5、GLM、DeepSeek、Kimi。
- ▌ Ascend Migration Analysis · ascend-ai-coding bundle通用 PyTorch 项目 Ascend NPU 迁移可行性分析。系统化扫描代码库中的 CUDA/GPU 依赖，按 7 大域分类评估（设备层、注意力机制、自定义算子、分布式通信、精度策略、第三方依赖、编译加速），并基于 Wan2.2 实际迁移经验提供逐项替代方案。适用于评估任何 DiT/Transformer 类模型（视频生成、LLM、多模态等）在昇腾 NPU 上的运行可行性与迁移工作量估算。
- ▌ External Cannbot Model Model Infer Migrator · ascend-ai-coding bundle基于 PyTorch 框架的昇腾 NPU 模型推理适配与部署基线技能。从 HF 链接或本地模型代码出发，按 cann-recipes-infer 仓库规范适配到 ModelRunner 推理框架，输出可运行的标准模型目录和性能基线数据。触发场景：新模型适配到昇腾 NPU 推理框架、已有模型的部署基线采集、模型迁移和初始跑通验证。
- ▌ External Cannbot Model Model Infer Prefetch · ascend-ai-coding基于 PyTorch 框架的昇腾 NPU 模型推理权重预取优化技能。为模型添加 torch_npu.npu_prefetch 特性以优化推理性能。触发场景：profiling 显示 MatMul/QBMM/GMM 算子存在 memory-bound 热点、需要为模型添加权重预取、将 prefetch 模式迁移到新模型。
- ▌ External Cannbot Ops Ops Precision Standard · ascend-ai-coding bundle算子精度标准。描述 Ascend C 算子各种 dtype 输出对应的精度比对标准（atol/rtol）。当需要（1）评估算子精度是否达标，（2）编写 ST 测试验证精度，（3）处理 FP16/FP32/BF16 等不同数据类型精度问题，（4）确认算子精度验收标准时触发。
- ▌ External Gitcode Ascend Cann Nnal Installer · ascend-ai-coding昇腾NPU CANN Toolkit+Kernels+NNAL安装部署技能。支持从官网下载run包安装和从Docker镜像提取两种方式，覆盖驱动检查、包下载、安装、环境变量配置与验证全流程。当用户需要安装CANN全套组件或指定版本CANN到自定义路径时调用。
- ▌ External Gitcode Ascend Npu Model Migration · ascend-ai-coding bundle自动化将 PyTorch 模型迁移到华为昇腾 NPU。Use when: 用户请求将模型迁移到 NPU、适配 NPU、在 NPU 上跑通模型、迁移到昇腾。
- ▌ External Gitcode Ascend Triton Operator Dev · ascend-ai-coding昇腾 Triton 算子全流程开发编排。当用户需要从零开发 Triton 算子、进行端到端开发流程、或不确定该用哪个子 skill 时使用。自动编排：环境配置→需求设计→代码生成→静态检视→精度验证→性能评估→性能优化。关键词：全流程、开发编排、端到端、workflow orchestration。
- ▌ External Gitcode Ascend Verl Feature Deploy · ascend-ai-coding bundleVerl 分布式训练服务一键拉起与配置。触发场景：(1) 用户要启动 Verl 训练任务或部署 RLHF/DAPO 训练环境 (2) 在 NPU 集群上拉起 Verl 训练容器 (3) 配置 Ray 集群和 SwanLab 监控 (4) 根据 7 位二进制掩码灵活配置加速特性。支持 Qwen3-8B 等 Megatron 模型的 DAPO 训练全流程。
- ▌ External Mindstudio Msmodelslim Model Adapt · ascend-ai-coding bundle为 msModelSlim 创建基础 Transformers 模型适配器（Model Adapter）。 包含创建适配器、实现必需接口及四步验证流程。 适用：Decoder-only LLM、理解类 VLM（仅 LLM/text 部分）。 不适用：多模态生成模型（图像/视频/语音生成）、Encoder-only、非 Transformers 架构。
- ▌ AI For Science Deepfri Tf Npu · ascend-ai-coding bundleDeepFRI TensorFlow 原生昇腾 NPU 迁移 Skill，适用于不做 TF 到 PyTorch 转换、而是直接使用 TensorFlow 2.6.5 与 npu_device 在华为 Ascend 上运行 DeepFRI 的场景，覆盖源码编译、tfplugin 安装、代码适配、推理与 CPU 对比验证。
- ▌ External Cannbot Ops Ascendc Precision Debug · ascend-ai-coding bundleAscend C 算子精度调试技能，提供精度问题诊断和解决方法。触发：输出异常（全为0、随机值、未初始化）、精度验证失败（rtol/atol 不达标）、FP16 精度差于预期、Cast 后数据错误、需要排查流水线同步（EnQue/DeQue）或 DataCopy 对齐问题。
- ▌ External Cannbot Ops Pypto Intent Understand · ascend-ai-coding bundlePyPTO 算子需求意图理解。将用户的自然语言算子描述转化为结构化需求文档。当用户描述要开发、实现、创建某个算子时触发，例如：'开发一个 sinh 算子'、'实现 GELU'、'参考 PyTorch 的 F.scaled_dot_product_attention'、'根据论文实现算子'、'创建自定义算子'
- ▌ External Cannbot Ops Pypto Precision Compare · ascend-ai-coding bundlePyPTO 算子精度问题调试技能。提供两种精度对比方法：文件保存方法（使用 pypto.pass_verify_save 和 torch.save）和二分对比方法（使用检查点 tensor）。当需要调试 PyPTO 算子精度、定位精度差异来源、进行中间结果对比时使用此技能。
- ▌ External Gitcode Ascend Ascendc Operator Dev · ascend-ai-codingAscendC算子端到端开发编排器。当用户需要开发新算子、实现自定义算子、或完成从需求到测试的完整流程时使用。关键词：算子开发、operator development、端到端、完整流程、工作流编排、新建算子。
- ▌ External Gitcode Ascend Catlass Operator Dev · ascend-ai-codingCatlass 算子端到端开发编排器。基于 ascend-kernel（csrc/ops），串联 catlass 设计、catlass-operator-code-gen 与 ascendc 子 skill，完成从工程初始化到文档、精度、性能的闭环。关键词：Catlass、端到端、ascend-kernel、算子开发、工作流编排。
- ▌ External Gitcode Ascend Npu Adapter Reviewer · ascend-ai-coding bundleGPU代码到昇腾NPU适配审查专家。当用户需要将GPU上的代码（特别是深度学习、模型推理相关）迁移到华为昇腾NPU时，必须使用此skill进行全面审查。此skill能识别GPU到NPU迁移的堵点、编写适配脚本、生成验证方案，并输出完整的Markdown审查报告。触发场景包括：用户提到"NPU适配"、"昇腾迁移"、"GPU转NPU"、"Ascend"、"CANN"、"模型迁移"、"算子适配"等关键词，或者用户要求对GPU代码仓库进行审查并迁移到NPU平台。
- ▌ External Gitcode Ascend Security Code Review · ascend-ai-coding bundle多语言安全代码审查 (Security Code Review)。对 Python、C++、Shell、Markdown 文件进行系统性安全漏洞检测与修复指导。覆盖 OWASP Top 10、CWE Top 25、CERT 安全编码标准。当用户提及以下内容时，务必使用此技能：安全审查、安全代码审查、security review、code review 中的安全检查、漏洞扫描、安全合规检查（CWE/CERT/OWASP）、编写安全代码、检查代码安全性、推理服务安全审计、多模态 Token 安全校验、JSON 嵌套深度攻击防护。即使用户没有明确说'安全审查'，只要涉及代码安全性评估、漏洞检测、安全最佳实践，都应触发此技能。
- ▌ Mindspeed Mm Train Profiler · ascend-ai-coding bundle指导并自动化完成昇腾 NPU 上 MindSpeed-MM 模型训练的 Profiling 数据采集。通过识别训练脚本，自动找到配置文件并启用内置 Profiler，支持静态采集（指定起止 step）和动态采集（运行时动态开关），支持 Megatron 引擎（tools.json）和独立 FSDP2 引擎（YAML）两种配置方式。生成的 Profiling 数据可用 MindStudio Insight 进行性能分析。当用户需要在多模态模型训练中采集 Profiling 数据、进行训练性能分析、或执行 性能数据采集/Profiling采集 时触发。触发关键词：profiling、性能分析、性能数据采集、Profiling采集、多模态训练profiling、MindSpeed-MM profiling。
- ▌ External Cannbot Graph Torch Custom Ops Guide · ascend-ai-coding自定义算子入图完整指南。覆盖从零开发、Eager 算子适配 npugraph_ex 图模式（torch.library.custom_op / torch.library.Library）、Meta 推导函数编写等全流程。适用于两种纯 Python 自定义算子注册场景。关键词：custom_op、torch.library.Library、register_fake、meta、mutates_args。
- ▌ External Cannbot Model Model Infer Graph Mode · ascend-ai-coding bundle基于 PyTorch 框架的昇腾 NPU 模型推理图模式适配技能。将模型适配到 torch.compile 图模式以加速推理性能。触发场景：npugraph_ex 或 GE 图模式适配、torch.compile 在昇腾 NPU 上的使用、图中断（Graph Break）修复、aclgraph 图编译问题。LLM 模型的图模式适配优先阅读 LLM 模型改造指南。
- ▌ External Cannbot Ops Triton Latency Optimizer · ascend-ai-coding bundle擅长在 Ascend NPU 平台上编写高效 Triton 算子的性能优化专家。 按照严格的顺序逐步优化 Triton 代码，每次只尝试一个优化点， 确保优化前后功能一致、精度一致。 ⚠️ 只能使用本 skill 规定的优化方式，禁止使用任何超出本 skill 之外的优化方式。 触发：当用户需要对 Ascend NPU 上的 Triton 算子代码进行性能优化、降低时延、提升吞吐时使用。
- ▌ External Gitcode Ascend Auto Develop Test Gen · ascend-ai-coding开发者测试自动补全技能 - 为函数和类生成高质量单元测试，分析覆盖率盲区并生成高价值补充测试，提升有效覆盖率。
- ▌ Mindspeed LLM Train Profiler · ascend-ai-coding bundle指导并自动化完成昇腾 NPU 上 MindSpeed-LLM 训练的 Profiling 数据采集。支持配置并运行带 Profiling 的模型训练，包括 CPU 采集、内存采集、不同采集级别（level0/level1/level2）和自定义 step 范围。生成的 Profiling 数据可用 MindStudio Insight 进行性能分析。当用户需要在模型训练中采集 Profiling 数据、进行训练性能分析、或执行 性能数据采集/Profiling采集 时触发。触发关键词：profiling、性能分析、性能数据采集、Profiling采集、训练框架profiling、MindSpeed-LLM profiling。
- ▌ Pytorch Profiling Collection · ascend-ai-coding bundle使用 torch_npu.profiler 在非 MindSpeed-LLM 与非 MindSpeed-MM 的训练/推理脚本中采集 Ascend NPU Profiling 数据。覆盖 level0/level1/level2 采集级别、训练循环/单次推理/指定代码段三种方式，支持 .py 和 .sh 脚本路径。当用户需要性能采集、性能分析、查看算子耗时、定位训练瓶颈时使用。触发关键词：profiling、性能采集、性能分析、算子耗时、瓶颈定位、torch_npu.profiler。
- ▌ Mindspeed Mm Vlm · ascend-ai-coding bundleUniversal VLM (vision-language understanding model) training guide for Huawei Ascend NPU using MindSpeed-MM. Covers all three framework patterns (Megatron, FSDP2, Custom trainers), weight conversion, dataset preparation (MLLM JSON format), fine-tuning, inference, and evaluation. Supports Qwen2.5VL, Qwen2VL, Qwen3VL, InternVL2.5/3/3.5, GLM4.1V, GLM4.5V, DeepSeekVL2, DeepSeekOCR, Ming, and more. Use when training or fine-tuning any multimodal understanding model on Ascend NPU.
- ▌ External Cannbot Model Model Infer Superkernel · ascend-ai-coding bundle基于 PyTorch 框架的昇腾 NPU 模型推理 SuperKernel 适配技能。当用户需要启用 SuperKernel 算子二进制融合技术优化昇腾 NPU 推理性能时使用此技能。触发场景包括：用户询问 SuperKernel、算子融合、二进制融合、启用 superkernel、superkernel_scope、减少任务调度开销、优化 decode 性能等。SuperKernel 仅支持 ge_graph 模式、Atlas A3 硬件，且仅在 decode 阶段生效。
- ▌ External Gitcode Ascend Megatron Impact Mapper · ascend-ai-coding bundleMap migration-relevant Megatron changes onto the official MindSpeed repository by resolving branch alignment, locating affected subsystems, and identifying concrete adaptation points. Use when Codex has structured Megatron change events and needs to decide whether MindSpeed already covers them, which MindSpeed files are likely affected, and whether patch generation is safe.
- ▌ External Gitcode Ascend Run Mindspeed LLM Test · ascend-ai-coding运行MindSpeed-LLM项目的测试用例。当需要运行测试用例、扫描项目代码覆盖率时调用此技能
- ▌ External Gitcode Ascend Triton Operator Design · ascend-ai-coding bundle生成适用于 Ascend NPU 的 Triton 算子需求文档。当用户需要设计新的 Triton 算子、编写算子需求文档、进行算子性能优化设计时使用。核心产出：功能定义、API 接口、Tiling 策略、Kernel 实现方案。
- ▌ External Mindstudio Msmodelslim Model Analysis · ascend-ai-coding bundle在实现适配器前对候选模型做分析。确定模型实现来源（transformers 或模型目录）、结构特征、是否需逐层加载及 MoE 融合权重风险。适用于用户询问模型适配可行性或做适配前分析时使用。
- ▌ Vllm Daily Pr Issue Tracker · ascend-ai-coding bundleTrack daily PRs and Issues from vllm-project/vllm and vllm-project/vllm-ascend, filter by model (DeepSeek/Qwen/GLM/MiniMax/Kimi) and tech topics (PD disaggregation, MTP, quantization, graph mode, performance), analyze with LLM, and generate a Markdown report. Use when user wants vllm daily tracker, PR/Issue digest, or Ascend inference ecosystem monitoring.
- ▌ Msmodelslim Quant · ascend-ai-coding bundle华为昇腾 NPU 服务器模型quant工具技能，专为在昇腾 NPU 卡上进行大语言模型quant加速，聚焦于msmodelslim已验证模型的快速量化流程，支持量化流程和量化配置的轻微修改。支持 INT4/INT8/INT16 quant，提供完整的quant工作流，包括环境检查、动态方案query、容器deployment、quant执行等。
- ▌ External Cannbot Model Model Infer Multi Stream · ascend-ai-coding bundle基于 PyTorch 框架的昇腾 NPU 模型推理多流整网优化技能。用于分析和实施模型的多流优化、双流、stream overlap、控核与 TorchAir 多流改造。先做整网模块 DAG 与模块间并行性分析，再做每个模块的算子级分析、开发调试和验收。触发场景包括：多流优化、双流、stream overlap、控核、整网 DAG、模块拆解、NPU 多流、TorchAir 多流、limit_core_num、多流改造调试。
- ▌ External Cannbot Ops Ascendc API Best Practices · ascend-ai-coding bundleAscend C API 使用最佳实践。提供算术、归约、数据搬运、Buffer管理、精度转换等 API 的正确用法和限制说明。触发：用户询问具体 API 用法（如"DataCopy 怎么用"）、遇到 API 参数错误或限制报错（如 repeatTimes、对齐问题）、需要查看 API 最佳实践或避坑指南时。
- ▌ External Cannbot Ops Torch Ascendc Op Extension · ascend-ai-coding bundle将已有 Ascend C <<<>>> 直调工程通过 TORCH_LIBRARY 对接到 PyTorch，实现 torch.ops.npu.xxx() 调用。触发：用户提到 TORCH_LIBRARY、.asc 对接 PyTorch、Python 调用 Ascend C 算子、注册到 torch、算子接入 PyTorch dispatch、PyTorch binding、torch extension、或想在 Python 中用 torch.ops.xxx() 调用已有 Ascend C kernel。不适用：从零建工程（用 ascendc-direct-invoke-template）；注册调用转直调（用 ascendc-registry-invoke-to-direct-invoke）。
- ▌ External Gitcode Ascend Ascendc Operator Design · ascend-ai-coding bundle完成AscendC算子设计 - 帮助用户完成算子的架构设计、接口定义和性能规划。当用户提到算子设计、算子开发、tiling策略、内存规划、AscendC kernel设计、两级tiling、核间切分、核内切分时，使用此skill。
- ▌ External Gitcode Ascend Atb Testframework Build · ascend-ai-coding编译 ATB (Ascend Transformer Boost) 测试框架。当用户需要编译 ATB 测试框架、 运行 CSV 测试、或构建 atb_test_framework 时调用。支持全量编译（含第三方依赖克隆与源替换） 和增量编译两种模式。需在 Docker 容器内配合 CANN 环境执行。
- ▌ External Gitcode Ascend Catlass Operator Design · ascend-ai-coding bundle将用户基于CATLASS开发算子的需求转变为具体的设计文档
- ▌ External Gitcode Ascend Megatron Commit Tracker · ascend-ai-coding bundleTrack and normalize change requests against the official Megatron-LM repository by branch, PR, commit, commit range, or time window. Use when Codex needs to collect the exact upstream change set before deeper analysis, especially for branch-aware Megatron and MindSpeed migration work, daily/periodic tracking, or preparing inputs for change analysis and migration generation.
- ▌ External Gitcode Ascend Triton Operator Doc Gen · ascend-ai-coding bundle为昇腾 NPU Triton 算子生成标准化接口文档。当用户需要为算子创建 README、生成 API 文档、编写产品支持表、整理参数说明时使用。关键词：文档生成、doc generation、README、接口文档、API documentation。
- ▌ External Mindstudio Ascend Profiler DB Explorer · ascend-ai-coding bundle面向 Ascend PyTorch Profiler / msprof DB（如 ascend_pytorch_profiler*.db、msprof_*.db）的 SQL 分析技能。将自然语言问题（算子耗时、通信、下发、调度、schema/table 查询）转为安全可执行 SQL，并按需从官方文档提取表结构详情。
- ▌ External Cannbot Model Model Infer Parallel Impl · ascend-ai-coding bundle基于 PyTorch 框架的昇腾 NPU 模型推理并行切分实施技能。根据已确认的 parallel_config，实施模型代码的并行化改造，包括并行线性层替换、MoE 并行模式适配、通信组创建、Embedding/LMHead 并行、YAML 配置生成和权重转换。触发场景：model-infer-parallel-analysis 完成后需要实施改造、现有模型需要支持新的并行配置。
- ▌ External Cannbot Model Model Infer Runtime Debug · ascend-ai-coding基于 PyTorch 框架的昇腾 NPU 模型推理运行时错误诊断与修复技能。系统化排查模型加载、初始化、推理执行全链路的运行时错误，包括 aicore timeout、HCCL 通信错误、OOM、算子约束违反、推理卡住等。触发场景：NPU 运行时错误（RuntimeError、aicore timeout 507014、HCCL timeout、device synchronize 失败、kernel crash、EZ9999/EE9999 错误码）、推理过程卡住不返回、权重加载阶段 crash、模型加载成功但 forward 失败、分布式推理某些 rank 挂死等。
- ▌ External Cannbot Ops Ascendc Blaze Best Practice · ascend-ai-coding bundleMatmul/Cube/GEMM/BMM 单算子直调生成（Blaze/tensor_api 路径）。当用户提到 Blaze 时必须使用此 skill。覆盖纯AIC/StreamK/FixpOpti 三模板选型、改造、Tiling 及排错。不适用 Vector 逐元素/归约算子或非 Blaze 路径。
- ▌ External Gitcode Ascend Arxiv Recommendation Npu · ascend-ai-coding bundle自动化推荐系统论文发现流水线。抓取 arxiv 推荐论文，检测源码，生成待迁移任务清单，由 npu-model-migration skill 完成 NPU 适配。
- ▌ External Gitcode Ascend Ascend Profiling Anomaly · ascend-ai-coding bundleAnalyze Huawei Ascend NPU profiling data to discover hidden performance anomalies and produce a detailed model architecture report reverse-engineered from profiling. Trigger on Ascend profiling traces, NPU bottlenecks, device idle gaps, host-device issues, kernel_details.csv / trace_view.json / op_summary / communication.json. Also trigger on "profiling", "step time", "device bubble", "underfeed", "host bound", "device bound", "AICPU", "wait anchor", "kernel gap", "Ascend performance", "model architecture", "layer structure", "forward pass", "model structure". Runs anomaly discovery (bubble detection, wait-anchor, AICPU exposure) alongside model architecture analysis (layer classification, per-layer sub-structure, communication pipeline). Outputs a separate Markdown architecture report alongside anomaly analysis.
- ▌ External Gitcode Ascend Ascend Transformer Boost · ascend-ai-coding bundle昇腾 Transformer 加速库（ATB）核心技能集索引（Index Skill）。 整合 8 大核心技能：CANN 安装部署、ATB 测试框架编译、 ATB→ACLNN 算子替换设计文档生成、ATB→ACLNN 算子迁移，覆盖昇腾 NPU 开发全链路。
- ▌ External Gitcode Ascend Ascendc Operator Doc Gen · ascend-ai-coding为AscendC算子生成PyTorch风格的接口文档（README.md）。触发场景：编译调试通过后需要生成接口文档，或用户提到"生成算子文档"、"创建README"、"文档化算子"、"帮我写文档"（算子上下文）、"算子文档"时使用。
- ▌ External Gitcode Ascend Cann Operator Env Config · ascend-ai-coding bundle提供昇腾NPU的CANN安装指导。当用户需要安装CANN、配置昇腾环境或解决安装问题时调用。
- ▌ External Gitcode Ascend Megatron Change Analyzer · ascend-ai-coding bundleAnalyze official Megatron-LM commits, PRs, and branch change sets to identify feature evolution, candidate breaking changes, and migration-relevant events. Use when Codex already has a normalized Megatron change set and needs to explain what changed, which new features matter, and which changes should flow into MindSpeed adaptation work.
- ▌ External Gitcode Ascend Triton Operator Code Gen · ascend-ai-coding bundle根据 Ascend NPU 算子设计文档（或直接需求）生成 Triton kernel 代码。当用户需要实现 Triton 算子、将设计文档转为可执行代码时使用。核心产出：kernel 代码 + 基本正确性测试。关键词：Triton kernel、算子实现、代码生成、code generation。
- ▌ AI For Science Tf To Pytorch · ascend-ai-coding bundleTensorFlow 或 Keras 模型改写到 PyTorch 的通用 Skill，适用于在华为 Ascend NPU 或其他依赖 PyTorch 生态的平台上完成层级映射、权重转换、逐层数值验证和端到端精度对比，尤其适合 ProteinBERT、DeepFRI 这类科学模型的跨框架迁移。
- ▌ External Cannbot Graph Torch Npugraph Ex Template · ascend-ai-codingnpugraph_ex 模式的 MRE（最小可复现示例）代码模板。包含标准 npugraph_ex 编译模板和 npugraph_ex 编译缓存（cache_compile）模板。触发：当用户需要从零生成 npugraph_ex 模式代码、做概念解释、对比分析或配置指导时加载。
- ▌ External Gitcode Ascend Ascend Npu Driver Install · ascend-ai-coding bundle能完成昇腾NPU驱动和固件安装部署，实现安装包正则匹配提取、按需添加可执行权限、Python+Shell双重包校验、系统依赖先验后装、适配CentOS/RHEL/Ubuntu/Debian系统，适用于昇腾NPU驱动和固件安装部署。
- ▌ External Gitcode Ascend Ascendc Operator Code Gen · ascend-ai-coding bundle根据设计文档生成 AscendC 算子完整代码实现并完成框架适配。TRIGGER when: 设计文档已完成，需要生成 op_host/op_kernel 代码、注册到 PyTorch 框架、编译测试。关键词：代码生成、op_host、op_kernel、tiling、kernel、框架适配、算子注册。
- ▌ External Gitcode Ascend Catlass Operator Code Gen · ascend-ai-coding bundle根据CATLASS算子设计文档生成算子工程交付件
- ▌ External Gitcode Ascend Vllm Ascend Faq Generator · ascend-ai-coding为 vLLM-ascend 项目构建自动化工作流，处理已关闭的Issue并生成Debug FAQ。Use when users want to process closed issues from vLLM-ascend repository, generate debug FAQ, categorize issues, or analyze issue patterns.
- ▌ Migration Ascend Torchnpu Skills · ascend-ai-codingGuides migration of traditional models from CPU/GPU to Ascend NPU. Invoke when user needs to adapt PyTorch code for Ascend devices, set up NPU environment, or verify migration correctness.
- ▌ External Cannbot Graph Torch Npugraph Ex Knowledge · ascend-ai-codingnpugraph_ex（aclgraph）模式使用指南。采用 Capture & Replay 方式将算子任务下沉至 Device 执行，减少 Host 调度开销，适用于固定 shape 在线推理低延迟场景。涵盖模式配置、FX Pass、编译缓存、多流并行、内存复用、静态 Kernel 编译、限核、性能优化、调试定位、自定义算子入图等。关键词：npugraph_ex、aclgraph、backend="npugraph_ex"、capture、replay、reduce-overhead、config.aclgraph_config。
- ▌ External Cannbot Model Model Infer Precision Debug · ascend-ai-coding bundle基于 PyTorch 框架的昇腾 NPU 模型推理精度问题诊断技能。当前主要覆盖 KVCache / FlashAttention 相关精度问题，包括 Prefill/Decode 对齐、cache 更新错误、slot/block mapping 错误、attention 路径切换后的精度异常等。触发场景：优化改造后精度验证未通过、模型输出与基线存在显著偏差、Prefill 和 Decode 精度表现不一致、出现 NaN/Inf、量化模式下精度异常放大等。
- ▌ External Cannbot Ops Ascendc Regbase Best Practice · ascend-ai-coding bundle当需要为 DAV_3510 RegBase 算子确认 API 约束、实现结构、排查常见陷阱或选择真实参考算子时使用。
- ▌ External Gitcode Ascend Ascend Mmlab Install Suite · ascend-ai-coding bundleExternal Gitcode Ascend Ascend Mmlab Install Suite
- ▌ External Gitcode Ascend Atb CSV Testcase Generator · ascend-ai-codingATB CSV 测试用例生成技能。当用户需要为 ATB 算子创建 CSV 格式的泛化测试用例时调用此技能。 覆盖：正例设计、反例设计、性能测试用例、CSV 格式规范。
- ▌ External Gitcode Ascend Triton Operator Env Config · ascend-ai-coding bundle在 Ascend 昇腾平台上校验并构建triton算子开发所需环境,包括CANN、Python/torch/torch_npu/triton-ascend依赖和PATH环境变量等设置。当用户需要配置triton算子开发环境、检查CANN/torch/triton-ascend安装、验证环境是否可用时使用。
- ▌ External Mindstudio Mindstudio Profiler Data Check · ascend-ai-coding bundle当用户提供 MindStudio profiler 采集的性能数据（框架 profiler、msprof 命令行）时，对数据完整性、采集状态及关键配置进行校验，确保后续分析工具能正常运行。
- ▌ Mindspeed Mm Pipeline · ascend-ai-coding bundleMindSpeed-MM skill router and model index for Huawei Ascend NPU. Use when the user is uncertain which MindSpeed-MM skill to use, needs to choose between understanding/generative/omni/audio model categories, or wants an overview of the full training pipeline. Routes to the appropriate leaf skill based on model type.
- ▌ External Cannbot Graph Torch Npugraph Ex Dfx Triage · ascend-ai-codingPyTorch 昇腾 NPU npugraph_ex DFX 问题分诊入口。统一执行首轮全量日志收集与最少闭环信息核对，按报错栈和现象将问题路由到 compile-error / runtime-error / accuracy / performance 四个专科 sub-skill。本 skill 不输出最终诊断结论，只完成「采集 + 分类 + 加载下游 skill」。触发：当用户报告 npugraph_ex 相关报错、断图、精度差异或性能回退、需要 debug/dump 定位时加载。关键词：问题定位、报错、断图、精度、性能、debug、dump、aot_eager。
- ▌ External Cannbot Ops Ascendc Direct Invoke Template · ascend-ai-coding bundleKernel直调工程模板，用于创建 Ascend C Kernel 直调工程项目。提供经过验证的 Vector 样例工程（add_custom）和 mxfp8 matmul+eltwise 融合工程，含清晰的修改指南。触发：当用户需要创建 Kernel 直调工程、学习 Ascend C 编程、快速原型验证、或提及"Kernel直调"、"<<<>>>内核调用"、"mxfp8 融合"时使用本 skill。
- ▌ External Cannbot Ops Pypto Op Perf Tune Tune Incore · ascend-ai-codingPyPTO 算子核内性能调优技能。通过分析单 task 的实现指令及 operation，完成核内的性能调优，包括指令级优化、核内流水优化、特殊 Shape 处理等。当用户需要进行核内性能调优、单 task 耗时分析、指令级优化时使用此技能。触发词：核内性能调优、单 task 优化、指令级优化、核内流水、Operation 实现优化。
- ▌ External Gitcode Ascend Ascendc Operator Doc Writer · ascend-ai-coding bundleWrite README-style technical documentation for AscendC custom operators by reading local source files and adapting an existing template. Use when Codex needs to document an AscendC operator, compare a target operator repo against a reference README, turn `op_host` and `op_kernel` implementations into structured docs, or generate per-operator documentation from code with the model instead of a parser script.
- ▌ External Gitcode Ascend Triton Operator Code Review · ascend-ai-coding bundle静态检视 Triton 算子代码质量（Host+Device 侧），面向 Ascend NPU。发现潜在 bug、API 误用和性能隐患。仅关注静态代码分析。关键词：code review、代码检视、静态分析。
- ▌ External Gitcode Ascend Vllm Tests Failure Analysis · ascend-ai-coding bundleAnalyze and debug upstream vLLM test failures on Ascend NPUs. Adapt test cases from `vllm/tests/` for the vllm-ascend plugin, and identify tests that are compatible with the `vllm-ascend` continuous integration (CI) pipeline. This skill should be used to analyze whether upstream vLLM mainline test cases can run successfully on Ascend NPUs, to port upstream tests, to perform compatibility checks, to triage CI tests, and to validate mainline compatibility on the Ascend hardware.
- ▌ External Mindstudio Cluster Fast Slow Rank Detector · ascend-ai-coding bundle专门用于 Ascend 集群 Profiling 性能数据的“快慢卡”诊断专家技能。当用户提供【集群性能数据目录/路径】并要求分析【快慢卡】、【慢节点】、【负载不均衡】或【集群瓶颈】时，必须触发此技能。该技能会自动接收集群路径，调度相关工具输出快慢卡的宏观定性与微观根因（如 Host 下发瓶颈、算子计算劣化）。
- ▌ Mindspeed Mm Env Setup · ascend-ai-coding bundleMindSpeed-MM multimodal model suite environment setup guide for Huawei Ascend NPU. Covers CANN activation, PyTorch + torch_npu installation, MindSpeed acceleration library, Megatron-LM core module integration, and MindSpeed-MM installation. Use when setting up MindSpeed-MM multimodal training environment on Ascend NPU.
- ▌ External Cannbot Model Model Infer Parallel Analysis · ascend-ai-coding bundle基于 PyTorch 框架的昇腾 NPU 模型推理并行策略分析技能。分析模型架构参数和昇腾硬件规格，推荐最优的 TP/EP/DP 并行配置（parallel_config）。触发场景：新模型需要确定并行策略、现有配置需要优化、部署卡数或硬件变更后需要重新评估。输出为结构化的 parallel_config 推荐及定量依据。
- ▌ External Gitcode Ascend Ascendc Operator Code Review · ascend-ai-coding bundleAscend C 代码检视技能。基于假设检验方法论对代码进行安全规范检视。调用时必须明确提供：代码片段和检视规则描述。TRIGGER when: 用户要求代码检视、代码review、询问代码安全问题、检查编码规范、或需要检查特定代码问题（如内存泄漏、整数溢出、空指针等）。关键词：Ascend C、代码检视、代码review、安全规范、内存、指针、溢出、泄漏、编码规范。