Mindstudio Agent Skills
1. Skill 规范
本仓库遵循 Agent Skills 的通用约定,目标是保证技能在不同 agent 间可复用、可迁移、可互操作。
1.1 目录结构
每个 skill 采用扁平、自包含的目录结构:
skill-name/
├── SKILL.md # 必需:技能定义与说明
├── references/ # 可选:参考资料
├── scripts/ # 可选:辅助脚本
└── assets/ # 可选:模板、资源
1.2 SKILL.md 规范
每个 skill 必须包含 SKILL.md,并使用 YAML frontmatter 加 Markdown 正文:
---
name: skill-name
description: 技能的详细描述,说明它做什么,以及什么时候使用。
---
遵循以下原则:
name使用小写字母、数字和连字符description同时写清“做什么”和“何时使用”scripts/放可重复执行的确定性逻辑references/放较长的背景材料和细节说明assets/放模板、图表、数据文件等静态资源
2. Skill 索引目录
2.1 性能 Skills
| Skill | 作用 | 示例 prompt |
|---|---|---|
ascend-profiler-data-validation |
检查 profiling 数据是否完整、可分析 | 帮我检查这个 profiler 目录能不能进入后续分析 |
ascend-profiler-db-explorer |
分析 Ascend profiler 数据库 | 查一下这个 db 里 TopK 算子和通信耗时 |
ascend-cluster-fast-slow-rank-detector |
做集群快慢卡分析 | 分析这个集群 profiling 目录里的快慢卡原因 |
ascend-msprof-analyze-cli |
做 Ascend 性能综合分析 | 用 msprof-analyze 看下这个性能瓶颈 |
ascend-computation-analysis |
分析计算侧瓶颈 | 看这个 rank 的计算热点和融合机会 |
ascend-communication-analysis |
分析通信侧瓶颈 | 查这个集群里通信耗时和慢卡 |
ascend-schedule-analysis |
分析调度、下发和 Host Bound 问题 | 看看下发延迟和调度卡在哪里 |
mindstudio-cpu-binding |
分析 CPU 绑核、NUMA 和 Host 侧瓶颈 | 排查这个多卡任务的 CPU binding 问题 |
2.2 精度 Skills
| Skill | 作用 | 示例 prompt |
|---|---|---|
nan-overflow-detection |
定位 NaN / overflow / gnorm 异常源头 | 帮我找出最早出现溢出的 rank 和算子 |
deterministic-calculation-analysis |
分析确定性计算问题 | 比对这批 msProbe 数据,找首个不一致 API |
rl-consistency-analysis |
做训练与推理一致性根因分析 | 分析这次训练和推理不一致的根因 |
2.3 量化 Skills
| Skill | 作用 | 示例 prompt |
|---|---|---|
quantization-accuracy-tuning-orchestrator |
自动化量化与精度调优 | 帮我跑一轮自动量化和精度调优 |
quant-tuning-quantize |
执行量化 | 按这个 Practice YAML 做量化 |
quant-tuning-evaluate |
执行量化模型评测 | 把量化后的模型跑一遍评测 |
tune-practice-cfg |
生成或修改 Practice YAML | 帮我生成这一轮调优的 YAML |
msmodelslim-quick-quant |
快速量化入门 | 给我一个最简量化方案 |
msmodelslim-layer-wise-quantization |
逐层量化 | 模型内存不够,改成逐层量化 |
msmodelslim-model-dequant |
反量化接入 | 给这个 FP8 模型补反量化能力 |
msmodelslim-model-analysis |
量化前模型分析 | 先分析这个模型适不适合做适配 |
msmodelslim-model-adapt |
模型适配 | 帮我做这个模型的适配实现 |
msmodelslim-adapter-verification |
适配器验证 | 验证这个适配器是否可用 |
gen-evaluation-cfg |
生成评测配置 | 生成一份评测 YAML |
2.4 算子 Skills
| Skill | 作用 | 示例 prompt |
|---|---|---|
ascendc-operator-performance-optim |
做 AscendC 算子性能调优 | 分析这个算子并给出优化代码 |
msot-msopprof-operator-profiler |
做 msprof op 算子分析 | 输出这个算子的瓶颈和优化建议 |
op-mfu-calculator |
计算算子 MFU | 按这个 shape 和耗时算 MFU |
2.5 文档审查 Skills
| Skill | 作用 | 示例 prompt |
|---|---|---|
document-ux-review |
按 README 真跑并审查文档可用性 | 按这个仓库的文档跑一遍,看新手能否走通 |
gitcode-code-reviewer |
审查 GitCode PR | review 这个 PR 并指出问题 |
github-raw-fetch |
拉取 GitHub 文件或 docs | 把这个 GitHub 文档页转成可读内容 |
3. Skill 使用
当用户在对话中输入任务时,Agent 会根据 prompt 的意图自动匹配并触发相应 skill。
如果已知要用哪个 skill,也可以通过 /skill 命令手动加载指定技能。
| 命令 | 说明 |
|---|---|
/skills |
打开交互式 Skill 列表,上下键浏览、回车加载。 |
/skills <skill-name> |
直接指定 Skill 名称加载,如 /skills ascend-computation-analysis。 |
/skills <skill-name> <prompt> |
加载 Skill 并传入任务执行,如 /skills ascend-computation-analysis 帮我根据性能数据分析有无计算类的瓶颈。 |

4. 自定义添加 Skill
除了内置 Skill,用户进入msagent交互界面后,可通过 /add-skill 从本地路径安装自定义 Skill,满足个性化场景需求。支持指定 Skill 目录或 SKILL.md 文件,安装后立即生效。
| 命令 | 说明 |
|---|---|
/add-skill <path> |
从本地路径安装 Skill 目录。 |
/add-skill <path> |
也可直接指定 SKILL.md 文件路径。 |

5. 安装 Skill 到其他 Agent
可按目标 Agent 支持的方式安装 Skills:
5.1 方式一:使用 npx skills 管理工具
适用于已集成 npx skills 工作流的 Agent。若目标 Agent 不支持该工具,请使用下方“手动拷贝”方式。
git clone https://gitcode.com/Ascend/msagent.git
cd msagent/skills
# 查看当前仓库包含哪些 skill
npx skills add . --list
# 安装指定的某个或某几个 Skills
npx skills add . --skill ascend-communication-analysis --skill ascend-computation-analysis
# 将 Skills 安装到特定的 Agent(例如 trae 和 opencode)
npx skills add . -a trae -a opencode
# 安装仓库中的所有 Skills 到全部 Agents
npx skills add . --all
# 安装仓库中的所有 Skills 到指定的多个 Agent
npx skills add . --skill '*' -a trae -a opencode
5.2 方式二:手动拷贝 Skill 目录
适用于支持扫描本地 skills 目录的 Agent。安装前请先确认目标 Agent 的 skills 目录约定。
git clone https://gitcode.com/Ascend/msagent.git
cd msagent/
# opencode
cp -r skills/ascend-profiler-db-explorer ~/.config/opencode/skills/
# claude
cp -r skills/ascend-profiler-db-explorer ~/.claude/skills/
# codex
cp -r skills/ascend-profiler-db-explorer ~/.codex/skills/