agent-skills:基于昇腾生态的AI Agent技能管理项目

Star144
118
代码
代码
Issues12
Pull Requests22
流水线
讨论
Wiki
分析
Star144
118

agent-skills 仓库是昇腾（Ascend）社区用于AI辅助研发的核心管理仓库，专注于AI Agent技能的开发和管理，促进AI Agent技能的协同开发和创新。

分支1Tags0
文件最后提交记录最后更新时间
.claude-plugin
feat(atb-skills): consolidate conflicted PRs and refresh ATB skill pack Merge pending changes from atb/skill_v2, atb_skills_vv2, and pr/consolidated-01-rules-assets under official/Common/ascend-transformer-boost: - Add rules governance, move docs to assets/, and expand atb-skills-guide - Refactor migration workflow and designer skills with references/ - Upgrade index to v1.10.7 with ATK/golden skills and Phase 5c workflow - Copy atk/golden and skill references into official/Common paths - Expand README ATB section and marketplace pack to 10 skills - Remove legacy duplicate paths under skills/ascend-transformer-boost and empty skills/atb-csv-testcase-generator Skipped atb_skills_vv2 downgrades where master already had newer skill versions (csv-tester, debug-guide, testframework-build). Co-authored-by: ivanshan05075<shanivan260@gmail.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !134 merge pr/consolidated-all-atb-skills2 into master feat(atb-skills): refresh ATB skill pack, add golden/atk skills Created-by: ivanshan05075 Commit-by: ivanshan05075 Merged-by: ascend-robot Description: feat(atb-skills): refresh ATB skill pack, add golden/atk skills See merge request: Ascend/agent-skills!134
6 天前
.gitcode
初始化代码仓及构建工程 Co-authored-by: hejianping<hejianping7@huawei.com>
3 个月前
community
增加github探索skill Co-authored-by: wqh17101<597935261@qq.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !151 merge master into master 增加github探索skill Created-by: wqh17101 Commit-by: wqh17101 Merged-by: ascend-robot Description: 增加github探索skill See merge request: Ascend/agent-skills!151
6 天前
docs
docs: 添加微信群二维码与Triton算子开发实操教程 Co-authored-by: xutao-ascend<xutao164@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !130 merge docs/add-wechat-and-tutorial into master docs: 添加微信群二维码与Triton算子开发实操教程 Created-by: xutao-ascend Commit-by: xutao-ascend Merged-by: ascend-robot Description: docs: 添加微信群二维码与Triton算子开发实操教程 See merge request: Ascend/agent-skills!130
25 天前
official
新增ATB绑定python接口skills Co-authored-by: dovahkiiin<haorunzhe@h-partners.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !150 merge feat/atb-pybind-bindgen-skills into master 新增ATB绑定python接口skills Created-by: dovahkiiin Commit-by: dovahkiiin Merged-by: ascend-robot Description: 新增ATB-python接口自动绑定skills 验证截图： ![image.png](https://raw.gitcode.com/user-images/assets/9268344/9962aff9-7787-42f5-9d9a-2834261aa780/image.png 'image.png') See merge request: Ascend/agent-skills!150
2 天前
tests
初始化代码仓及构建工程 Co-authored-by: hejianping<hejianping7@huawei.com>
3 个月前
.gitignore
初始化代码仓及构建工程 Co-authored-by: hejianping<hejianping7@huawei.com>
3 个月前
.gitmodules
refactor: move try-L2 to official/Common Co-authored-by: xutao-ascend<xutao164@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !131 merge master into master refactor: move try-L2 to official/Common Created-by: xutao-ascend Commit-by: xutao-ascend Merged-by: ascend-robot Description: refactor: move skills to official/Common, remove MindStudio submodule (preparing for subtree) Squashed 'official/MindStudio/' content from commit 223543c Merge commit '992f8c6277f9d6b06aeb4e2cfda252fc61c98464' as 'official/MindStudio' refactor: move try-L2 to official/Common See merge request: Ascend/agent-skills!131
18 天前
LICENSE
更新文件 LICENSE Co-authored-by: hejianping<hejianping7@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !109 merge license-update into master 更新文件 LICENSE Created-by: hejianping Commit-by: hejianping Merged-by: ascend-robot Description: Fixes [#21](https://gitcode.com/Ascend/agent-skills/issues/21) 社区License升级更新，匹配社区发展 See merge request: Ascend/agent-skills!109
1 个月前
README.md
新增ATB绑定python接口skills Co-authored-by: dovahkiiin<haorunzhe@h-partners.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !150 merge feat/atb-pybind-bindgen-skills into master 新增ATB绑定python接口skills Created-by: dovahkiiin Commit-by: dovahkiiin Merged-by: ascend-robot Description: 新增ATB-python接口自动绑定skills 验证截图： ![image.png](https://raw.gitcode.com/user-images/assets/9268344/9962aff9-7787-42f5-9d9a-2834261aa780/image.png 'image.png') See merge request: Ascend/agent-skills!150
2 天前

Agent-Skills 代码仓设计文档

项目概述

项目定位

昇腾（Ascend） Agent Skills：将昇腾软件栈专家经验与能力模块化、可复用，使能用户、开发者。

在 AI 智能体（Agent）上下文中，技能（Skills）是为扩展 Agent 能力而设计的模块化功能单元。每个 Skill 封装了指令、元数据及可选资源（如可执行脚本、模板），当 Agent（比如 OpenClaw、OpenCode 等）通过意图识别匹配到相关上下文时，自动调用对应的 Skill。

Ascend Agent-Skills 是一个基于开源 Agent 能力提供 Skills 参考的核心仓库，专注于 Agent Skills for Ascend 的开发与管理，旨在促进昇腾专家 Skills 的协同开发和创新。

核心目标

  • 为开发者提供 Agent Skills 参考
  • 促进 Agent Skills 的协同开发、共享和创新

为什么使用 Agent Skills？

Agent Skills 是基于文件系统的可复用资源，旨在为 Agent 有效注入特定领域的专业知识和能力 —— 包括工作流、上下文环境和最佳实践，从而将通用型 Agent 转化为专家型 Agent。与一次性对话的提示词（Prompts）不同，Skills 支持按需加载，避免在多轮对话中重复提供相同指示。

核心优势：

  • 赋予 Agent 专精能力：为特定领域任务定制稳定的 Agent 工作流，实现领域泛化。
  • 减少重复工作：一次创建，多平台复用（OpenClaw、OpenCode、CodeBuddy、TRAE 等）。
  • 组合能力：通过整合多个 Skills 构建复杂工作流程。

目标用户

  • 昇腾社区开发者
  • 场景化应用开发者
  • 内外部合作伙伴

欢迎加入微信群

欢迎加入昇腾 Agent Skills 社区微信群，与开发者交流经验、获取最新动态、反馈问题与建议！

企业微信群二维码

扫描上方二维码即可加入群聊，期待你的参与！

SKILL 命名规范

  • SKILL.md 文件必须严格命名为 SKILL.md（区分大小写），不接受任何变体（如 SKILL.MD、skill.md）。
  • SKILL 文件夹命名必须使用烤串命名法（kebab-case），例如 ascend-inference-repos-copilot。
    • ✅ 正确示例：ascend-inference-repos-copilot
    • ❌ 错误示例：Ascend Inference Repos Copilot （含空格）
    • ❌ 错误示例：ascend_inference_repos_copilot （使用下划线）
    • ❌ 错误示例：AscendInferenceReposCopilot （使用大写）

文档存放：SKILL 文件夹内不能包含 README.md。所有文档内容内化于 SKILL.md 中，或存放于 references/ 目录下。

项目架构设计

整体架构

agent-skills/
├── official/                       # 各 Offering 提供的高质量 Skills（含 submodule/subtree）
│   ├── CANNBot/                    # [submodule] 算子开发 Skills（AscendC/Catlass/PyPTO/Triton）
│   │   ├── ops/                    # AscendC/Catlass/PyPTO/Triton 算子开发
│   │   ├── ops-lab/                # TileLang/CUDA→Ascend SIMT 迁移
│   │   ├── graph/                  # PyTorch NPU Graph 图模式
│   │   ├── model/                  # 模型推理优化
│   │   └── infra/                  # GitCode 工具链与 Skill 审查
│   ├── Common/                     # 公共技能库（基础设施、运维、开发辅助、迁移、部署、ATB）
│   ├── MindStudio/                 # [subtree] Profiler 性能分析、精度调试、量化、开发工具
│   │   └── skills/
│   ├── MindSpeed/                  # Megatron 迁移、DrivingSDK 自驾迁移、FSDP2、LLM UT
│   ├── MindSeriesSDK/              # 推荐 SDK（RecSDK 模型迁移、论文推荐）
│   ├── MindCluster/                # K8s 集群健康检查与故障修复
│   ├── vllm-ascend/                # vLLM Ascend 推理部署
│   └── verl/                       # VERL 强化学习训练
├── community/                      # 生态开发者贡献的 Skills
│   ├── Op/                         # 算子（AscendC/Catlass/Triton 全流程）
│   ├── Tools/                      # 工具类（GitHub 生态探索等）
│   ├── Infer/                      # 推理
│   ├── Train/                      # 训练
│   └── Recommend/                  # 推荐
├── docs/                           # 文档目录
│   └── design/                     # 设计文档
├── .claude-plugin/
│   └── marketplace.json            # Skills 插件市场索引
├── README.md                       # 项目说明文档
└── .gitmodules                     # Git Submodule 配置（仅 CANNBot）

Submodule / Subtree 说明

Submodule（子模块）

通过 git submodule 管理的外部仓库引用，克隆时需使用 --recurse-submodules 参数初始化。

子模块路径 来源仓库 说明
official/CANNBot https://gitcode.com/cann/cannbot-skills CANNBot 算子开发（AscendC/Catlass/PyPTO/Triton）、图模式、推理优化、基础设施 Skills

Subtree（子树）

通过 git subtree 同步的外部仓库内容，代码直接合入本仓，无需额外初始化。

子树路径 来源仓库 说明
official/MindStudio https://gitcode.com/Ascend/msagent MindStudio Profiler 分析、精度调试、量化、开发工具 Skills

official 文件夹只读不写，相关 issue 及 pr 请提交到原仓。MindStudio 通过 subtree 同步，更新时使用 git subtree pull 命令。

安装 Skills

1. 克隆仓库

本仓包含 Git Submodule（official/CANNBot），克隆时需递归拉取子模块；official/MindStudio 为 subtree 同步，已包含在仓库中，无需额外操作。

# 方式一：递归克隆（自动初始化并拉取所有 submodule）
git clone --recurse-submodules https://gitcode.com/Ascend/agent-skills.git

# 方式二：先克隆，再手动初始化 submodule
git clone https://gitcode.com/Ascend/agent-skills.git
cd agent-skills
git submodule update --init --recursive

若已克隆但未拉取 submodule，official/CANNBot 目录将为空，执行上述 git submodule update --init 即可。

2. 安装 Skills

支持以下三种方式，按需选用。

方式一：使用 Skills 管理工具（推荐）

⚠️ 本仓托管在 GitCode，不能使用 owner/repo 简写（该格式默认指向 GitHub），需使用完整 GitCode URL 或本地路径。

# 列出仓库中包含的所有 Skills
npx skills add https://gitcode.com/Ascend/agent-skills --list

# 安装指定的某个或某几个 Skills
npx skills add https://gitcode.com/Ascend/agent-skills --skill ascend-inference-repos-copilot --skill ascendc-operator-testcase-gen

# 将 Skills 安装到特定的 Agent（例如 trae 和 opencode）
npx skills add https://gitcode.com/Ascend/agent-skills -a trae -a opencode

# 非交互式安装（适合 CI/CD 场景）：安装指定 Skill 到 opencode，自动确认
npx skills add https://gitcode.com/Ascend/agent-skills --skill ascend-inference-repos-copilot -g -a opencode -y

# 安装仓库中的所有 Skills 到全部 Agents
npx skills add https://gitcode.com/Ascend/agent-skills --all

# 已克隆到本地后，直接用本地路径安装（速度更快）
npx skills add ./agent-skills --list
npx skills add ./agent-skills --skill ascendc-operator-testcase-gen -a trae -a opencode

方式二：手动复制

Skills 本质上是包含 SKILL.md 的文件夹，可直接复制到目标 Agent 的 skills 目录：

Agent Skills 目录
OpenCode .opencode/skills/
Claude Code .claude/skills/
TRAE .trae/skills/
Cursor .cursor/skills/ 
# 示例：将 ascendc-operator-testcase-gen 安装到 OpenCode
cp -r community/Op/ascendc-operator-testcase-gen .opencode/skills/

# 示例：将 CANNBot 的 AscendC Skills 安装到 Claude Code
cp -r official/CANNBot/ops/ascendc-api-best-practices .claude/skills/

3. MindStudio Subtree 更新（维护者）

如需从上游同步 MindStudio 最新内容，使用 git subtree 命令：

# 添加远端（仅需一次）
git remote add msagent https://gitcode.com/Ascend/msagent.git

# 拉取并合并最新更新
git subtree pull --prefix=official/MindStudio msagent master --squash

SKILL 索引目录

目前共收录 222 个 SKILL，分属 34 个插件包。 分类共 11 大类，便于按需快速定位。

# 分类名称 包含 SKILL 数 简述
A AscendC 算子开发 51 覆盖 AscendC 算子从工程初始化、方案设计、Host/Tiling/Kernel 代码生成，到编译调试、精度验证、框架适配与文档生成的完整开发链路，以及直调模板、API 最佳实践、SIMT 编程、性能最佳实践、A5 架构迁移等。
B Catlass 算子开发 7 面向 Catlass 算子的设计、环境导入、代码生成、端到端开发与性能调优，适合 Catlass 算子实现与优化场景。
C Triton 算子开发 20 覆盖 Triton 算子需求分析、环境配置、代码生成、代码审查、性能评估、性能优化（含 Vector 类算子优化与迁移）、精度验证与文档生成等全流程能力，以及 TileLang 算子开发。
D ATB 算子迁移 12 覆盖昇腾 Transformer 加速库（ATB）的 NNAL 安装、测试框架编译、Pybind 绑定自动生成、算子设计文档生成、CSV/ATK 测试用例生成、Golden 开发、OPS→ACLNN 算子迁移、CSV 测试执行及调试全流程，支持 910B/950 设备。
E PyPTO 算子开发 16 覆盖 PyPTO 算子从需求意图理解、API 探索、方案设计、代码实现、Golden 生成，到精度对比调试、性能分析与自动调优的完整开发链路，含多子技能编排（调优编排器、泳道图分析、精度二分对比等）。
F 训练迁移适配 21 聚焦 GPU 到昇腾 NPU 的训练场景迁移适配，包括 Megatron→MindSpeed 迁移分析与生成、MindSpeed-MM FSDP2 端到端迁移编排、DrivingSDK 自驾模型训练迁移、VERL 强化学习训练。
G 推理迁移适配 30 聚焦 GPU 到昇腾 NPU 的推理场景迁移适配，涵盖推理迁移（NPU 适配审查、模型迁移、CUDA→SIMT、Graph 图模式）、推理生态部署（模型转换、vLLM、OM Pipeline、NPU 推理优化、多流/并行/预取/精度调试/运行时诊断）与异常定位。
H 性能分析 26 聚焦训练、推理、算子性能分析与模型量化，包括确定性计算、NaN/Overflow 检测、RL 一致性、集群快慢 Rank 检测、Profiler 计算/通信/调度分析、msOpProf、MFU、msModelSlim 全流程量化与量化调优闭环。
I 环境搭建与设备管理 13 提供 Ascend 开发环境搭建、CANN 安装、npu-smi 设备管理、HCCL 通信测试、故障诊断、ModelScope 下载、大规模集群部署与 K8s 健康检查等基础设施能力。
J 自动化测试与覆盖率 9 聚焦测试生成、pytest/unittest 编写、覆盖率分析、代码理解、每日回归日志分析与 MindSpeed-LLM 测试执行，提升测试质量与自动化水平。
K 工程辅助与开发质量 17 Bug 自动修复、单元测试自动生成、Python 代码重构、安全代码审查、Skill 安全审计、操作系统适配、GitCode 工具链（PR 审查、Issue 管理、文件获取、文档 UX 审查、GitHub 生态探索、CPU 绑核、评测配置）等。

A AscendC 算子开发

相对路径 功能说明 来源
official/CANNBot/ops/ascendc-api-best-practices AscendC API 最佳实践参考 CANNBot
official/CANNBot/ops/ascendc-regbase-best-practice AscendC RegBase 最佳实践 CANNBot
official/CANNBot/ops/ascendc-blaze-best-practice AscendC Blaze 最佳实践 CANNBot
official/CANNBot/ops/ascendc-code-review AscendC 代码审查 CANNBot
official/CANNBot/ops/ascendc-direct-invoke-template AscendC 直调模板 CANNBot
official/CANNBot/ops/ascendc-docs-search AscendC 文档搜索 CANNBot
official/CANNBot/ops/ascendc-env-check AscendC 环境检查 CANNBot
official/CANNBot/ops/ascendc-precision-debug AscendC 精度调试 CANNBot
official/CANNBot/ops/ascendc-runtime-debug AscendC 运行时调试 CANNBot
official/CANNBot/ops/ascendc-crash-debug AscendC Crash 调试 CANNBot
official/CANNBot/ops/ascendc-tiling-design AscendC Tiling 设计 CANNBot
official/CANNBot/ops/ops-precision-standard 算子精度标准 CANNBot
official/CANNBot/ops/ops-profiling 算子 Profiling CANNBot
official/CANNBot/ops/torch-ascendc-op-extension Torch AscendC 算子扩展 CANNBot
official/CANNBot/ops/ascendc-docs-gen AscendC 文档生成 CANNBot
official/CANNBot/ops/ascendc-perf-optimize AscendC 性能优化 CANNBot
official/CANNBot/ops/ascendc-performance-best-practices AscendC 性能优化最佳实践库（按算子族组织） CANNBot
official/CANNBot/ops/ascendc-simt-best-practices AscendC SIMT 最佳实践 CANNBot
official/CANNBot/ops/ascendc-simt-tiling-design AscendC SIMT Tiling 设计 CANNBot
official/CANNBot/ops/ascendc-st-design AscendC ST 设计 CANNBot
official/CANNBot/ops/ascendc-task-focus AscendC Task Focus CANNBot
official/CANNBot/ops/ascendc-ut-develop AscendC UT 开发 CANNBot
official/CANNBot/ops/ascendc-whitebox-design AscendC 白盒设计 CANNBot
official/CANNBot/ops/cann-env-setup CANN 环境搭建 CANNBot
official/CANNBot/ops/ops-simulator 算子模拟器 CANNBot
official/CANNBot/ops/ops-spec-gen 算子规格生成 CANNBot
official/CANNBot/ops/torch-ops-profiler Torch 算子 Profiler CANNBot
official/CANNBot/ops/npu-arch NPU 架构参考 CANNBot
official/CANNBot/ops/aiss-tiling-solver AISS Tiling 参数自动求解 CANNBot
community/Op/ascendc-operator-project-init 初始化 AscendC 算子工程脚手架 community
community/Op/ascendc-operator-design 设计 AscendC 算子实现方案并生成设计文档 community
community/Op/ascendc-operator-code-gen 生成 AscendC 算子 Host/Kernel 代码 community
community/Op/ascendc-operator-compile-debug 编译、部署和测试 AscendC 算子 community
community/Op/ascendc-operator-dev AscendC 算子端到端开发编排器 community
community/Op/ascendc-operator-doc-gen 生成 README 和 aclnn API 接口文档 community
community/Op/ascendc-operator-doc-writer 基于 AscendC 源码生成结构化算子技术文档 community
community/Op/ascendc-operator-code-review AscendC 算子代码审查 community
community/Op/ascendc-operator-precision-eval AscendC 算子精度验证 community
community/Op/ascendc-operator-precision-debug AscendC 算子精度调试 community
community/Op/ascendc-operator-performance-eval AscendC 算子性能评估 community
community/Op/ascendc-operator-performance-optim AscendC 算子性能优化 community
community/Op/ascendc-operator-testcase-gen AscendC 算子测试用例生成 community
community/Op/ascendc-operator-mssanitizer AscendC 算子内存检测 community
community/Op/ascendc-op-doc-generator AscendC 算子文档生成器 community
community/Op/ascendc-op-doc-incremental AscendC 算子增量文档 community
community/Op/ascendc-operator-st-gen AscendC 算子ST验证工程生成 community
official/MindStudio/skills/ascendc-operator-performance-optim 基于 Profiling 数据的 AscendC 算子端到端性能优化 MindStudio
official/CANNBot/ops/ascendc-direct-invoke-to-registry-invoke AscendC 直调→注册调用转换 CANNBot
official/CANNBot/ops/ascendc-registry-invoke-template AscendC 注册调用模板 CANNBot
official/CANNBot/ops/ascendc-registry-invoke-to-direct-invoke AscendC 注册调用→直调转换 CANNBot
official/Common/ascendc-operator-A5-migration AscendC 算子 A5 架构迁移（Cube/DataCopy/SIMT） community

B Catlass 算子开发

相对路径 功能说明 来源
official/CANNBot/ops/catlass-op-design Catlass 算子设计 CANNBot
official/CANNBot/ops/catlass-op-develop Catlass 算子开发 CANNBot
official/CANNBot/ops/catlass-op-perf-tune Catlass 算子性能调优 CANNBot
community/Op/catlass-operator-design 将 Catlass 算子需求转化为设计文档 community
community/Op/catlass-operator-code-gen 根据设计文档生成 Catlass 算子代码 community
community/Op/catlass-operator-dev Catlass 算子端到端开发编排器 community
community/Op/catlass-operator-performance-optim Catlass 算子性能调优指导 community

C Triton 算子开发

相对路径 功能说明 来源
official/CANNBot/ops/triton-task-extractor Triton 算子任务提取 CANNBot
official/CANNBot/ops/triton-op-designer Triton 算子设计 CANNBot
official/CANNBot/ops/triton-op-coding Triton 算子代码生成 CANNBot
official/CANNBot/ops/triton-op-verifier Triton 算子功能验证 CANNBot
official/CANNBot/ops/triton-latency-optimizer Triton 算子延迟优化 CANNBot
community/Op/simple-vector-triton-gpu-to-npu 将简单 Vector 类 Triton 算子从 GPU 迁移到昇腾 NPU community
community/Op/vector-triton-ascend-ops-optimizer 昇腾 NPU 上 Vector 类 Triton 算子深度性能优化 community
community/Op/tilelang-vector-ascend-ops-migration TileLang Vector 算子 GPU→NPU 迁移 community
official/CANNBot/ops-lab/tilelang/skills/tilelang-api-best-practices TileLang API 最佳实践 CANNBot
official/CANNBot/ops-lab/tilelang/skills/tilelang-env-check TileLang 环境检查 CANNBot
official/CANNBot/ops-lab/tilelang/skills/tilelang-op-design TileLang 算子设计 CANNBot
official/CANNBot/ops-lab/tilelang/skills/tilelang-op-develop TileLang 算子开发 CANNBot
official/CANNBot/ops-lab/tilelang/skills/tilelang-op-test-design TileLang 算子测试设计 CANNBot
official/CANNBot/ops-lab/tilelang/skills/tilelang-perf-optimization TileLang 性能优化 CANNBot
official/CANNBot/ops-lab/tilelang/skills/tilelang-programming-model-guide TileLang 编程模型指南 CANNBot
official/CANNBot/ops-lab/tilelang/skills/tilelang-review TileLang 代码审查 CANNBot
official/CANNBot/ops-lab/tilelang/skills/tilelang-submodule-pull TileLang 子模块拉取 CANNBot
community/Op/triton-operator-design 生成 Triton 算子需求文档 community
community/Op/triton-operator-code-gen 生成 Ascend NPU Triton kernel 代码 community
community/Op/triton-operator-code-review Triton 算子静态代码检查 community

D ATB 算子迁移

相对路径 功能说明 来源
official/Common/ascend-transformer-boost/skills/atb-nnal-installer 昇腾 NPU NNAL（ATB 加速库）安装，需配合 cann-operator-env-config。安装 NNAL run 包或从 Docker 提取 NNAL 时使用 community
official/Common/ascend-transformer-boost/skills/atb-testframework-build 编译 ATB 测试框架（含 GitHub→gitcode 源替换、ABI 检测）。编译 ATB 测试框架或运行 CSV 测试前使用 community
official/Common/ascend-transformer-boost/skills/atb-aclnn-operator-replacement-designer ATB→ACLNN 算子替换设计文档生成（7 章结构化文档、参数映射分析）。撰写算子替换设计文档时使用 community
official/Common/ascend-transformer-boost/skills/atb-csv-testcase-generator ATB CSV 泛化测试用例生成（正例/反例/性能测试，覆盖 910B/950）。为 ATB 算子生成 CSV 测试用例时使用 community
official/Common/ascend-transformer-boost/skills/atb-atk-testcase-generator ATB ATK 测试用例主控技能（v2.1.5；主控 + checks/references/templates/scripts）。node.yaml/node_perf.yaml 须含 backend: atb；references/common-faq.md 含 Q9（perf / PerformanceConfig）；PagedAttention case study；Gate 3 说明 Golden 与 data_generation 对齐及 executor 输入规范化。大型 ATK 测试优先使用 community
official/Common/ascend-transformer-boost/skills/atb-aclnn-operator-migration OPS→ACLNN 算子迁移实现 v1.2.4（创建 ACLNN Runner；910B/950 检测以源码为准）。执行算子代码迁移时使用 community
official/Common/ascend-transformer-boost/skills/atb-csv-tester 运行 ATB CSV 测试用例并解析结果（v1.9.4，910B 设备；执行细则见 skill 内 references）。验证算子正确性时使用 community
official/Common/ascend-transformer-boost/skills/atb-debug-guide ATB 调试指南 v1.5.1（ABI、内存、Tensor、ACLNN 签名；ATK perf、PerformanceConfig、NPUBackend 栈见 references/atk-atb-perf-backend-stack.md）。分析 ATB 编译/测试/ATK 性能合并阶段异常时使用 community
official/Common/ascend-transformer-boost/skills/atb-golden-developer ATB Golden 开发者技能（v1.3.2；CSV DataGen 见 references/golden-developer-playbook.md；ATK execute/Golden 陷阱见 atb-atk-testcase-generator references/）。开发 ATB 算子/CSV/ATK 测试时按需选用 community
official/Common/ascend-transformer-boost/skills/atb-ops-to-aclnn-migration-workflow OPS→ACLNN 标准化迁移工作流模板（CSV 后串行 ATK 验证 + HIL Gate 机制）。启动完整迁移任务时作为流程参考 community
official/Common/ascend-transformer-boost/skills/atb-pybind-bindgen ATB torch_atb pybind 绑定自动生成（v1.3.3；skill 自带 tools/atb-bindgen + run_verify.sh 端到端 NPU Gate）。infer_op_params.h 变更或新增算子绑定时使用 community
official/Common/ascend-transformer-boost/skills/atb-pybind-test-generator ATB pybind 测试用例生成（op_param_test + bindgen golden recipe）。仅生成测试或扩展 golden 时使用 community

E PyPTO 算子开发

相对路径 功能说明 来源
official/CANNBot/ops/pypto-intent-understand PyPTO 算子需求意图理解，生成结构化 SPEC.md CANNBot
official/CANNBot/ops/pypto-api-explore 探索 PyPTO API，提供 API 映射、约束检查与 Tiling 需求分析 CANNBot
official/CANNBot/ops/pypto-op-design PyPTO 算子方案设计，生成 DESIGN.md（API 映射、精度路由、Tiling 推导、Loop 结构） CANNBot
official/CANNBot/ops/pypto-op-develop PyPTO 算子实现，基于设计方案生成完整可运行代码与配套测试 CANNBot
official/CANNBot/ops/pypto-golden-generate 生成 PyTorch golden 参考实现，作为精度验证基准 CANNBot
official/CANNBot/ops/pypto-precision-debug PyPTO 算子精度问题排查（用户代码层面语法逻辑检查与规避方法） CANNBot
official/CANNBot/ops/pypto-precision-compare PyPTO 算子精度对比（文件保存法/二分对比法），定位精度差异来源 CANNBot
official/CANNBot/ops/pypto-precision-compare/precision-verify 精度验证子技能（文件保存法，使用 pass_verify_save） CANNBot
official/CANNBot/ops/pypto-precision-compare/precision-pass 精度检查子技能（使用 pypto.pass_verify_save 与 torch.save） CANNBot
official/CANNBot/ops/pypto-precision-compare/precision-binary-search 精度二分对比子技能（使用检查点 tensor 逐步缩小范围） CANNBot
official/CANNBot/ops/pypto-op-perf-tune PyPTO 算子性能分析与自动调优（精度校验、数据采集、调优、报告） CANNBot
official/CANNBot/ops/pypto-op-perf-tune/tune-orchestrator 调优编排器子技能（驱动整体调优流程，确保步骤顺序） CANNBot
official/CANNBot/ops/pypto-op-perf-tune/tune-frontend 调优前端子技能 CANNBot
official/CANNBot/ops/pypto-op-perf-tune/tune-incore 调优 InCore 子技能 CANNBot
official/CANNBot/ops/pypto-op-perf-tune/tune-swimlane 调优泳道图分析子技能 CANNBot
official/CANNBot/ops/pypto-op-perf-tune/perf-analyzer 性能分析报告生成子技能 CANNBot

F 训练迁移适配

相对路径 功能说明 来源
official/MindSeriesSDK/RecSDK/arxiv-recommendation-npu 自动化抓取 arxiv 推荐论文，检测源码，生成待迁移任务清单 community
official/MindSpeed/megatron-commit-tracker 跟踪官方 Megatron-LM 变更，归一化输出 change-set MindSpeed
official/MindSpeed/megatron-change-analyzer 将 Megatron-LM 原始变更提升为特性演进事件 MindSpeed
official/MindSpeed/megatron-impact-mapper 将 Megatron 变更映射到 MindSpeed 候选适配点 MindSpeed
official/MindSpeed/megatron-migration-generator 基于 impact report 生成面向 MindSpeed 的迁移交付物 MindSpeed
official/MindSpeed/mindspeed-mm-fsdp2-migration/mindspeed-fsdp2-migration-main 统筹 MindSpeed-MM FSDP2 迁移全流程 MindSpeed
official/MindSpeed/mindspeed-mm-fsdp2-migration/mindspeed-fsdp2-model-migration 将源模型适配到 MindSpeed-MM FSDP2 模型注册与加载契约 MindSpeed
official/MindSpeed/mindspeed-mm-fsdp2-migration/mindspeed-fsdp2-data-migration 将源数据集适配到 MindSpeed-MM FSDP2 数据插件结构 MindSpeed
official/MindSpeed/mindspeed-mm-fsdp2-migration/mindspeed-fsdp2-config-migration 将源训练配置映射到 MindSpeed-MM FSDP2 YAML 契约 MindSpeed
official/MindSpeed/mindspeed-mm-fsdp2-migration/mindspeed-fsdp2-verification 对迁移产物执行功能与可靠性门禁验收 MindSpeed
official/MindSpeed/drivingsdk-ascend-model-migration/model-migration 基于 DrivingSDK 自动迁移传统自动驾驶模型 MindSpeed
official/MindSpeed/drivingsdk-model-migration-analysis 基于 DrivingSDK 提供自驾模型适配到昇腾 NPU 的分析报告 MindSpeed
official/MindSpeed/drivingsdk-ascend-model-migration/model-training DrivingSDK 模型 NPU 训练 MindSpeed
official/Common/ascend-verl-env-check VERL 训练环境检查 community
official/verl/ascend-verl-env-preparation VERL 强化学习训练环境准备 verl
official/verl/ascend-verl-image-list VERL 训练镜像列表 verl
official/verl/ascend-verl-model-download VERL 训练模型下载 verl
official/verl/ascend-verl-prepare-data VERL 训练数据准备 verl
official/verl/ascend-verl-training VERL 强化学习训练执行 verl
official/verl/verl-async-dapo VERL 异步 DAPO 训练 verl
official/verl/verl-feature-deploy VERL 特性部署 verl

G 推理迁移适配

相对路径 功能说明 来源
official/Common/npu-adapter-reviewer GPU 代码到昇腾 NPU 的全面适配审查专家 community
official/MindSeriesSDK/RecSDK/npu-model-migration 自动化将 PyTorch 模型迁移到华为昇腾 NPU community
official/CANNBot/ops-lab/cuda2ascend-simt CUDA→Ascend SIMT 迁移 CANNBot
official/CANNBot/graph/torch-npugraph-ex-dfx-triage PyTorch NPU Graph 问题分诊 CANNBot
official/CANNBot/graph/torch-npugraph-ex-compile-error-diagnosis PyTorch NPU Graph 编译期报错诊断 CANNBot
official/CANNBot/graph/torch-npugraph-ex-runtime-error-diagnosis PyTorch NPU Graph 运行时报错诊断 CANNBot
official/CANNBot/graph/torch-npugraph-ex-performance-diagnosis PyTorch NPU Graph 性能诊断（reinplace 冗余 tensor move） CANNBot
official/CANNBot/graph/torch-npugraph-ex-knowledge PyTorch NPU Graph 图模式知识 CANNBot
official/CANNBot/graph/torch-npugraph-ex-template PyTorch NPU Graph 代码模板 CANNBot
official/CANNBot/graph/torch-custom-ops-guide PyTorch 自定义算子入图指南 CANNBot
official/CANNBot/model/model-infer-migrator NPU 模型推理迁移 CANNBot
official/CANNBot/model/model-infer-parallel-impl NPU 模型推理并行实现 CANNBot
official/CANNBot/model/model-infer-kvcache NPU 模型推理 KVCache 优化 CANNBot
official/CANNBot/model/model-infer-fusion NPU 模型推理融合算子 CANNBot
official/CANNBot/model/model-infer-graph-mode NPU 模型推理图模式 CANNBot
official/CANNBot/model/model-infer-superkernel NPU 模型推理 SuperKernel CANNBot
official/CANNBot/model/model-infer-multi-stream NPU 模型推理多流整网优化 CANNBot
official/CANNBot/model/model-infer-parallel-analysis NPU 模型推理并行策略分析（TP/EP/DP 推荐） CANNBot
official/CANNBot/model/model-infer-precision-debug NPU 模型推理精度问题诊断（KVCache/FA） CANNBot
official/CANNBot/model/model-infer-prefetch NPU 模型推理权重预取优化 CANNBot
official/CANNBot/model/model-infer-runtime-debug NPU 模型推理运行时错误诊断与修复 CANNBot
official/Common/atc-model-converter PT→ONNX→OM 模型转换与端到端推理适配工具链 community
official/Common/ascend-inference-repos-copilot 昇腾推理生态开源仓库智能问答专家 community
official/Common/ascend-om-deployer OM 模型部署器 community
official/Common/ascend-om-pipeline-adapter OM Pipeline 适配器 community
official/Common/ascend-onnx-atc-pipeline ONNX-ATC 推理 Pipeline community
official/Common/ascend-profiling-anomaly 分析 Ascend NPU profiling 数据，发现隐藏性能异常并逆向工程模型架构 community
official/vllm-ascend/vllm-ascend-deploy vLLM Ascend 服务部署 community
official/vllm-ascend/vLLM-ascend_FAQ_Generator vLLM-ascend FAQ 生成 community
official/vllm-ascend/vllm-tests-failure-analysis vLLM 测试失败分析 community

H 性能分析

相对路径 功能说明 来源
official/MindStudio/skills/deterministic-calculation-analysis 确定性计算分析 MindStudio
official/MindStudio/skills/nan-overflow-detection NaN/Overflow 检测 MindStudio
official/MindStudio/skills/rl-consistency-analysis RL 训练推理一致性根因分析 MindStudio
official/MindStudio/skills/cluster-fast-slow-rank-detector 集群快慢 Rank 检测 MindStudio
official/MindStudio/skills/mindstudio_profiler_data_check MindStudio Profiler 数据完整性校验 MindStudio
official/MindStudio/skills/ascend-profiler-db-explorer Profiler DB 数据库探索 MindStudio
official/MindStudio/skills/ascend-computation-analysis 计算性能分析 MindStudio
official/MindStudio/skills/ascend-communication-analysis 通信性能分析 MindStudio
official/MindStudio/skills/ascend-schedule-analysis 调度性能分析 MindStudio
official/MindStudio/skills/msot-msopprof-operator-profiler msOpProf 算子 Profiler（上板/仿真） MindStudio
official/MindStudio/skills/op-mfu-calculator 算子 MFU（Machine FLOP Utilization）计算 MindStudio
official/MindStudio/skills/msprof-analyze-cli msprof-analyze CLI 性能分析 MindStudio
official/MindStudio/skills/msmodelslim-quick-quant msModelSlim 快速量化指引 MindStudio
official/MindStudio/skills/msmodelslim-model-analysis msModelSlim 模型分析 MindStudio
official/MindStudio/skills/msmodelslim-model-adapt msModelSlim 模型适配 MindStudio
official/MindStudio/skills/msmodelslim-model-dequant msModelSlim 反量化 MindStudio
official/MindStudio/skills/msmodelslim-layer-wise-quantization msModelSlim 逐层量化 MindStudio
official/MindStudio/skills/msmodelslim-adapter-verification msModelSlim 适配器验证 MindStudio
official/MindStudio/skills/quantization-accuracy-tuning-orchestrator 模型量化与精度调优端到端自动化工作流 MindStudio
official/MindStudio/skills/quant-tuning-quantize 依据 Practice YAML 执行模型量化 MindStudio
official/MindStudio/skills/quant-tuning-evaluate 依据 Evaluation YAML 执行量化模型评测 MindStudio
official/MindStudio/skills/tune-practice-cfg 生成/修改量化调优所需的 Practice YAML MindStudio
official/MindStudio/skills/msmodeling-env-installer msModeling 开发环境安装与校验 MindStudio
official/MindStudio/skills/msmodeling-device-config 设备画像（DeviceProfile）自然语言导入 MindStudio
official/MindStudio/skills/msmodeling-text-generate-executor 文本生成仿真执行与性能摘要 MindStudio
official/MindStudio/skills/msmodeling-throughput-optimizer-executor 吞吐优化仿真执行与最优并行策略推荐 MindStudio

I 环境搭建与设备管理

相对路径 功能说明 来源
official/Common/ascend-docker 创建 Ascend NPU 开发用 Docker 容器 community
official/Common/ascend-npu-driver-install 昇腾 NPU 驱动/固件安装 community
official/Common/cann-nnal-installer 昇腾 NPU CANN NNAL 安装 community
official/Common/cann-operator-env-config 昇腾 NPU 算子开发环境配置 community
official/Common/npu-smi Huawei Ascend NPU npu-smi 命令参考 community
official/Common/hccl-test HCCL 集合通信性能测试 community
official/Common/fault_diagnose 昇腾 NPU 故障诊断 community
official/Common/modelscope-cli ModelScope 模型与数据集下载 community
official/Common/large_scale_deploy 大规模集群部署 community
official/MindCluster/k8s-check-fix K8s 集群健康检查与故障修复 MindCluster
official/CANNBot/ops/cann-env-setup CANN 环境搭建 CANNBot
official/CANNBot/ops/ascendc-env-check AscendC 环境检查 CANNBot
official/Common/swanlab-setup SwanLab 实验追踪配置 community

J 自动化测试与覆盖率

相对路径 功能说明 来源
official/MindSpeed/mindspeed-llm-auto-ut-skills/skills/analyse-coverage 分析测试覆盖率盲区并生成覆盖率分析报告 MindSpeed
official/MindSpeed/mindspeed-llm-auto-ut-skills/skills/code-comprehension 多尺度代码理解与摘要 MindSpeed
official/MindSpeed/mindspeed-llm-auto-ut-skills/skills/coverage Coverage.py 工具参考与测试覆盖率模式 MindSpeed
official/MindSpeed/mindspeed-llm-auto-ut-skills/skills/generate-unit-test 为函数和类生成高质量单元测试 MindSpeed
official/MindSpeed/mindspeed-llm-auto-ut-skills/skills/pytest-writer 专业 pytest 测试用例编写助手 MindSpeed
official/MindSpeed/mindspeed-llm-auto-ut-skills/skills/run-mindspeed-llm-test 在 Docker 中执行 MindSpeed-LLM 项目测试用例 MindSpeed
official/MindSpeed/mindspeed-llm-auto-ut-skills/skills/unittest-writer Python unittest 框架测试用例编写助手 MindSpeed
official/Common/msverl-daily-regression-triage 自动读取 msverl 每日回归结果与训练日志 community
official/Common/ascend-operator-ut-gen 昇腾算子单元测试自动生成 community

K 工程辅助与开发质量

相对路径 功能说明 来源
official/Common/auto-bug-fixer Bug 自动修复 community
official/Common/auto-develop-test-gen 单元测试自动生成 community
official/Common/python-refactoring Python 代码重构 community
official/Common/security-code-review 安全代码审查 community
official/Common/skill-auditor Skill 安全审计 community
official/Common/os_adapter 操作系统适配 community
official/CANNBot/infra/cannbot-skill-reviewer CANNBot Skill 审查 CANNBot
official/CANNBot/infra/gitcode-issue-gen GitCode Issue 生成 CANNBot
official/CANNBot/infra/gitcode-issue-handler GitCode Issue 处理 CANNBot
official/CANNBot/infra/gitcode-pr-handler GitCode PR 处理 CANNBot
official/CANNBot/infra/gitcode-toolkit GitCode 工具集 CANNBot
official/MindStudio/skills/gitcode-code-reviewer GitCode PR 代码审查 MindStudio
official/MindStudio/skills/github-raw-fetch GitHub 原始文件获取 MindStudio
official/MindStudio/skills/document-ux-review 文档 UX 审查 MindStudio
official/MindStudio/skills/mindstudio-cpu-binding MindStudio CPU 绑核诊断与配置 MindStudio
official/MindStudio/skills/gen-evaluation-cfg 评测配置生成 MindStudio
community/Tools/ascend-github-explorer 昇腾 AI/NPU 生态 GitHub 信息系统化查询（vLLM/SGLang） community

项目介绍

agent-skills 仓库是昇腾（Ascend）社区用于AI辅助研发的核心管理仓库，专注于AI Agent技能的开发和管理，促进AI Agent技能的协同开发和创新。

Others Python97提交数
定制我的领域
README
规则集