我看 skills/examples/as_strided/run_test.py 时发现，测试脚本现在好像没有真正测到自己编译的算子。

run_as_strided_npu 里：

• stride 非负时直接调用 torch.as_strided(input_tensor, size, stride, storage_offset)；
• stride 为负时直接调用 as_strided_golden(input_x, size, stride, storage_offset)。

主函数虽然在 143～149 行加载了 libcust_opapi.so 和 libcust_opmaster_rt2.0.so，但是 run_as_strided_npu 里没有看到 torch.ops 或 torch.classes 的自定义算子调用。

我把这个文件的调用顺了一遍，正 stride 走的是 PyTorch 自带的 torch.as_strided，负 stride 走的是 CPU golden，编译出来的 so 只是被加载，没有参与计算。这样即使 custom op 的 kernel 写错，测试也可能显示 PASS。

是不是应该让测试真正调用注册的自定义算子，再用 as_strided_golden 做结果对比？