cann-robotfix(ops): rename reference/ to references/ to comply with STANDARDS.md

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.claude-plugin	feat: add cannbot knowledge plugin Co-authored-by: qq_41667743<wangchao725@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !569 merge master into master feat: add cannbot knowledge plugin Created-by: qq_41667743 Commit-by: qq_41667743 Merged-by: cann-robot Description: ## 描述 ### 新特性 cannbot knowledge 给cannbot新增知识库插件，提供ops知识编译、知识治理和知识检索三类skill。并预留拓展接口给社区贡献知识编译等skill。 ### 知识编译流程知识编译流程由ops-knowledge-ingest skill进行触发，它会根据不同知识来源路由到不同的ingest skill上进行知识的编译，目前已有官方文档 / golden 算子源码仓 / 开发轨迹等三类源知识ingest skill。从官方文档中主要提炼如下知识： - AscendC API 文档； - 算子开发指南； - Profiling 指南； - 平台和架构说明； - dtype、精度和能力约束； - 实践样例和说明； - 术语和概念解释。从golden 算子源码仓（ops-math、ops-nn、ops-transformer、ops-cv）中提炼出算子的设计知识，包括： - 算子的源码位置和固定 commit - 支持的平台、dtype 和 shape 范围 - 算子包含哪些计算模板 - TilingData 包含哪些关键字段 - Host 侧 tiling 如何计算 - Kernel 侧计算流程如何组织 - UB 内存如何划分 - 中间数据如何复用 - 不同模板之间有什么差异 - 哪些边界条件下方案会失效 - 该算子体现了哪些可复用优化模式 - 该实现中有哪些不应照搬的反模式从历史轨迹中提炼以下知识： - 性能优化经验 - 编译精度报错debug ### 知识接入方法执行下面这段脚本，把知识检索的skill安装到对应项目路径（也可以选择全局安装，建议安装到项目路径）下 `bash bash init.sh project claude /path/to/project --profile consumer --knowledge-root /path/to/knowledge-base` 这段脚本会做如下三件事 1. 把知识检索的skill安装到对应路径(/path/to/project)下 2. 把知识库绝对路径(/path/to/knowledge-base)写入到.config/cannbot/knowledge.env下，知识检索skill会读取这个路径 3. 把知识库检索skill触发条件写入到AGENTS.md里面，让agent知道在什么时候触发知识库检索流程安装完成后，在算子开发的过程中，agent会在算子设计、代码开发、代码调试等各个阶段根据需要调用知识检索的skill去知识库中进行知识的查询 ## 关联的Issue https://gitcode.com/cann/cannbot-skills/issues/381 ## 测试 <!--描述进行了哪些测试来验证你的改动。--> ## 文档更新 <!--如果这个PR包含文档的更新，请在这里指出。例如：更新了README.md文件。--> ## 类型标签 <!-- [x] 表示选中 --> - [x] 🌟 新特性 - [ ] ✨ 特性增强 - [ ] 🐛 Bug 修复 - [ ] ⚡ 性能优化 - [ ] 🧪 测试用例 - [ ] 📦 构建 / CI - [ ] 📝 文档更新 - [ ] 🔧 配置变更 - [ ] ⬆️ 依赖升级 - [ ] 🔒 安全修复 - [ ] ♻️ 代码重构 - [ ] 🧹 代码清理 - [ ] ❓ 其他，请描述： ## 知识库效果展示 ### 接入ops-direct-invoke-flash工作流使用cann-bench的apply_rotary_pos_emb算子测试，不叠加知识库，使用ops-direct-invoke-flash工作流的cann-bench的评分是55分，将知识库接入工作流后提升至77分。注：我们在将知识库接入ops-direct-invoke-flash（commit id: d60aab6a）工作流中，主要改动的点如下： 1. 在工作流里面显示增加了知识检索skill的调用逻辑和调用节点 2. 为了适配cann-bench的测试流程，对算子的工程项目文件进行修改 3. 在state.md里面增加设计优先的流程，强化了先完成设计文档再去开发实现这一流程，并在设计文档增加性能优化的设计 4. 新增性能优化state，并添加成硬门禁（我们对比的baseline也是对比修改后的工作流，变量只是是否增加知识库检索流程，其他的保持不变） ### 接入ops-registry-invoke工作流在 softplus_v2_grad 算子的 950 开发过程中，未接入知识库时，Agent 会因无法动态获取属性值等问题出现开发中断。将知识库接入工作流后，Agent 能够主动检索到相关知识，快速解决上述问题及其对应的开发断点，从而稳定完成该算子的开发与验证。注：我们在将知识库接入ops-registry-invoke工作流中，主要改动的点如下： 1. 在工作流里面显示增加了知识检索skill的调用逻辑和调用节点 See merge request: cann/cannbot-skills!569	14 天前
skills	fix(ops): rename reference/ to references/ to comply with STANDARDS.md Co-authored-by: yanhf<yanhaifeng5@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !646 merge fix/skill-references-dir-naming into master fix(ops): rename reference/ to references/ to comply with STANDARDS.md Created-by: yanhf Commit-by: yanhf Merged-by: cann-robot Description: ## 描述本 PR 落实 `docs/STANDARDS.md` 关于 Skill 参考目录须使用复数 `references/` 的规范，将不符合规范的 4 个 skill 的 `reference/` 目录统一重命名为 `references/`，并新增测试看护防止回退。 `docs/STANDARDS.md` 规定 Skill 内参考目录名为 `references/`（复数），但以下 4 个 skill 使用了单数形式 `reference/`，不符合规范。本次统一重命名并同步更新内部链接： \| Skill \| 原目录 \| 新目录 \| 重命名文件数 \| SKILL.md 链接更新 \| \|------\|--------\|--------\|------------\|------------------\| \| `ops/ascendc-performance-best-practices` \| `reference/` \| `references/` \| 66 \| 20 处 \| \| `ops/cann-env-setup` \| `reference/` \| `references/` \| 1 \| 3 处 \| \| `ops/ops-precision-standard` \| `reference/` \| `references/` \| 7 \| 7 处 \| \| `plugins-community/cannbot-knowledge/skills/ops-knowledge-ingest` \| `reference/` \| `references/` \| 3 \| 7 处 \| 共 85 个文件重命名（`git mv`，保留文件历史），4 个 SKILL.md 同步更新内部链接。其中 `ops-knowledge-ingest` 为主线新增 skill，同样使用了单数形式；重命名时保留知识库 `reference/` 概念树名称不变（仅重命名本地参考目录，知识库树名是另一语义）。 ### 测试看护 `tests/lib/skill_validator.py` — 新增 3 条结构规则： - S-STR-19（error）：禁止单数 `reference/` 目录，须为 `references/`（同时检查 `asset/`→`assets/`、`script/`→`scripts/`） - S-STR-20（warn）：`evals/` 目录结构检查（兼容主线 evals.md→evals.json 迁移，降级为 warn） - S-STR-21（warn）：`scripts/.sh` 须可执行 `tests/behavior/install/test-init-behavior.sh`* — 新增 git 分支保护守卫：测试前记录当前分支，测试后检测并恢复被 init.sh 误切换的分支，防止测试污染开发者工作区。同时为 fake repo 初始化真实 git 仓，避免 init.sh 的 git 操作穿透到父仓。 `tests/unit/skills/test-structure.sh` + `tests/README.md` — 同步 3 条新规则文档。 ## 关联的Issue 无特定 Issue。本 PR 落实 `docs/STANDARDS.md` 第 265 行关于 `references/` 目录命名的规范要求。 ## 测试 - `tests/unit/skills/test-structure.sh`：PASSED - 结构检查：166/166 通过 - SKILL.md 链接：166/166 通过 - Skill 名称唯一性：通过 - `git diff --check`：通过（无空白错误） ## 文档更新 - 4 个 skill 的 `SKILL.md` 内部链接同步更新为 `references/` 路径 - `tests/README.md`：补充 S-STR-19/20/21 规则说明 ## 类型标签 - [ ] 🌟 新特性 - [ ] ✨ 特性增强 - [x] 🐛 Bug 修复 - [ ] ⚡ 性能优化 - [x] 🧪 测试用例 - [ ] 📦 构建 / CI - [x] 📝 文档更新 - [ ] 🔧 配置变更 - [ ] ⬆️ 依赖升级 - [ ] 🔒 安全修复 - [x] ♻️ 代码重构 - [ ] 🧹 代码清理 - [ ] ❓ 其他，请描述： ## 流水线故障排查 <!-- 如果下方的流水线检查未通过，可参考以下指引进行自助修复 --> > UT_Test 未通过？ > 请在下方流水线表格的 UT_Test 行，点击右侧的 `>>>>>` 下载 CANNBot-skills UT 测试报告（HTML 格式）。 > 打开报告后，展开页面中的「UT Test 失败修复指南」，复制其中的提示词并粘贴给 Agent，Agent 将根据日志自动定位并修复问题。 > > 示例： > ![UT_Test下载示例](pipeline-ut-test-download-link.png) See merge request: cann/cannbot-skills!646	8 天前
.gitignore	feat: add cannbot knowledge plugin Co-authored-by: qq_41667743<wangchao725@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !569 merge master into master feat: add cannbot knowledge plugin Created-by: qq_41667743 Commit-by: qq_41667743 Merged-by: cann-robot Description: ## 描述 ### 新特性 cannbot knowledge 给cannbot新增知识库插件，提供ops知识编译、知识治理和知识检索三类skill。并预留拓展接口给社区贡献知识编译等skill。 ### 知识编译流程知识编译流程由ops-knowledge-ingest skill进行触发，它会根据不同知识来源路由到不同的ingest skill上进行知识的编译，目前已有官方文档 / golden 算子源码仓 / 开发轨迹等三类源知识ingest skill。从官方文档中主要提炼如下知识： - AscendC API 文档； - 算子开发指南； - Profiling 指南； - 平台和架构说明； - dtype、精度和能力约束； - 实践样例和说明； - 术语和概念解释。从golden 算子源码仓（ops-math、ops-nn、ops-transformer、ops-cv）中提炼出算子的设计知识，包括： - 算子的源码位置和固定 commit - 支持的平台、dtype 和 shape 范围 - 算子包含哪些计算模板 - TilingData 包含哪些关键字段 - Host 侧 tiling 如何计算 - Kernel 侧计算流程如何组织 - UB 内存如何划分 - 中间数据如何复用 - 不同模板之间有什么差异 - 哪些边界条件下方案会失效 - 该算子体现了哪些可复用优化模式 - 该实现中有哪些不应照搬的反模式从历史轨迹中提炼以下知识： - 性能优化经验 - 编译精度报错debug ### 知识接入方法执行下面这段脚本，把知识检索的skill安装到对应项目路径（也可以选择全局安装，建议安装到项目路径）下 `bash bash init.sh project claude /path/to/project --profile consumer --knowledge-root /path/to/knowledge-base` 这段脚本会做如下三件事 1. 把知识检索的skill安装到对应路径(/path/to/project)下 2. 把知识库绝对路径(/path/to/knowledge-base)写入到.config/cannbot/knowledge.env下，知识检索skill会读取这个路径 3. 把知识库检索skill触发条件写入到AGENTS.md里面，让agent知道在什么时候触发知识库检索流程安装完成后，在算子开发的过程中，agent会在算子设计、代码开发、代码调试等各个阶段根据需要调用知识检索的skill去知识库中进行知识的查询 ## 关联的Issue https://gitcode.com/cann/cannbot-skills/issues/381 ## 测试 <!--描述进行了哪些测试来验证你的改动。--> ## 文档更新 <!--如果这个PR包含文档的更新，请在这里指出。例如：更新了README.md文件。--> ## 类型标签 <!-- [x] 表示选中 --> - [x] 🌟 新特性 - [ ] ✨ 特性增强 - [ ] 🐛 Bug 修复 - [ ] ⚡ 性能优化 - [ ] 🧪 测试用例 - [ ] 📦 构建 / CI - [ ] 📝 文档更新 - [ ] 🔧 配置变更 - [ ] ⬆️ 依赖升级 - [ ] 🔒 安全修复 - [ ] ♻️ 代码重构 - [ ] 🧹 代码清理 - [ ] ❓ 其他，请描述： ## 知识库效果展示 ### 接入ops-direct-invoke-flash工作流使用cann-bench的apply_rotary_pos_emb算子测试，不叠加知识库，使用ops-direct-invoke-flash工作流的cann-bench的评分是55分，将知识库接入工作流后提升至77分。注：我们在将知识库接入ops-direct-invoke-flash（commit id: d60aab6a）工作流中，主要改动的点如下： 1. 在工作流里面显示增加了知识检索skill的调用逻辑和调用节点 2. 为了适配cann-bench的测试流程，对算子的工程项目文件进行修改 3. 在state.md里面增加设计优先的流程，强化了先完成设计文档再去开发实现这一流程，并在设计文档增加性能优化的设计 4. 新增性能优化state，并添加成硬门禁（我们对比的baseline也是对比修改后的工作流，变量只是是否增加知识库检索流程，其他的保持不变） ### 接入ops-registry-invoke工作流在 softplus_v2_grad 算子的 950 开发过程中，未接入知识库时，Agent 会因无法动态获取属性值等问题出现开发中断。将知识库接入工作流后，Agent 能够主动检索到相关知识，快速解决上述问题及其对应的开发断点，从而稳定完成该算子的开发与验证。注：我们在将知识库接入ops-registry-invoke工作流中，主要改动的点如下： 1. 在工作流里面显示增加了知识检索skill的调用逻辑和调用节点 See merge request: cann/cannbot-skills!569	14 天前
AGENTS.md	feat: add cannbot knowledge plugin Co-authored-by: qq_41667743<wangchao725@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !569 merge master into master feat: add cannbot knowledge plugin Created-by: qq_41667743 Commit-by: qq_41667743 Merged-by: cann-robot Description: ## 描述 ### 新特性 cannbot knowledge 给cannbot新增知识库插件，提供ops知识编译、知识治理和知识检索三类skill。并预留拓展接口给社区贡献知识编译等skill。 ### 知识编译流程知识编译流程由ops-knowledge-ingest skill进行触发，它会根据不同知识来源路由到不同的ingest skill上进行知识的编译，目前已有官方文档 / golden 算子源码仓 / 开发轨迹等三类源知识ingest skill。从官方文档中主要提炼如下知识： - AscendC API 文档； - 算子开发指南； - Profiling 指南； - 平台和架构说明； - dtype、精度和能力约束； - 实践样例和说明； - 术语和概念解释。从golden 算子源码仓（ops-math、ops-nn、ops-transformer、ops-cv）中提炼出算子的设计知识，包括： - 算子的源码位置和固定 commit - 支持的平台、dtype 和 shape 范围 - 算子包含哪些计算模板 - TilingData 包含哪些关键字段 - Host 侧 tiling 如何计算 - Kernel 侧计算流程如何组织 - UB 内存如何划分 - 中间数据如何复用 - 不同模板之间有什么差异 - 哪些边界条件下方案会失效 - 该算子体现了哪些可复用优化模式 - 该实现中有哪些不应照搬的反模式从历史轨迹中提炼以下知识： - 性能优化经验 - 编译精度报错debug ### 知识接入方法执行下面这段脚本，把知识检索的skill安装到对应项目路径（也可以选择全局安装，建议安装到项目路径）下 `bash bash init.sh project claude /path/to/project --profile consumer --knowledge-root /path/to/knowledge-base` 这段脚本会做如下三件事 1. 把知识检索的skill安装到对应路径(/path/to/project)下 2. 把知识库绝对路径(/path/to/knowledge-base)写入到.config/cannbot/knowledge.env下，知识检索skill会读取这个路径 3. 把知识库检索skill触发条件写入到AGENTS.md里面，让agent知道在什么时候触发知识库检索流程安装完成后，在算子开发的过程中，agent会在算子设计、代码开发、代码调试等各个阶段根据需要调用知识检索的skill去知识库中进行知识的查询 ## 关联的Issue https://gitcode.com/cann/cannbot-skills/issues/381 ## 测试 <!--描述进行了哪些测试来验证你的改动。--> ## 文档更新 <!--如果这个PR包含文档的更新，请在这里指出。例如：更新了README.md文件。--> ## 类型标签 <!-- [x] 表示选中 --> - [x] 🌟 新特性 - [ ] ✨ 特性增强 - [ ] 🐛 Bug 修复 - [ ] ⚡ 性能优化 - [ ] 🧪 测试用例 - [ ] 📦 构建 / CI - [ ] 📝 文档更新 - [ ] 🔧 配置变更 - [ ] ⬆️ 依赖升级 - [ ] 🔒 安全修复 - [ ] ♻️ 代码重构 - [ ] 🧹 代码清理 - [ ] ❓ 其他，请描述： ## 知识库效果展示 ### 接入ops-direct-invoke-flash工作流使用cann-bench的apply_rotary_pos_emb算子测试，不叠加知识库，使用ops-direct-invoke-flash工作流的cann-bench的评分是55分，将知识库接入工作流后提升至77分。注：我们在将知识库接入ops-direct-invoke-flash（commit id: d60aab6a）工作流中，主要改动的点如下： 1. 在工作流里面显示增加了知识检索skill的调用逻辑和调用节点 2. 为了适配cann-bench的测试流程，对算子的工程项目文件进行修改 3. 在state.md里面增加设计优先的流程，强化了先完成设计文档再去开发实现这一流程，并在设计文档增加性能优化的设计 4. 新增性能优化state，并添加成硬门禁（我们对比的baseline也是对比修改后的工作流，变量只是是否增加知识库检索流程，其他的保持不变） ### 接入ops-registry-invoke工作流在 softplus_v2_grad 算子的 950 开发过程中，未接入知识库时，Agent 会因无法动态获取属性值等问题出现开发中断。将知识库接入工作流后，Agent 能够主动检索到相关知识，快速解决上述问题及其对应的开发断点，从而稳定完成该算子的开发与验证。注：我们在将知识库接入ops-registry-invoke工作流中，主要改动的点如下： 1. 在工作流里面显示增加了知识检索skill的调用逻辑和调用节点 See merge request: cann/cannbot-skills!569	14 天前
CONTRIBUTING.md	feat: add cannbot knowledge plugin Co-authored-by: qq_41667743<wangchao725@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !569 merge master into master feat: add cannbot knowledge plugin Created-by: qq_41667743 Commit-by: qq_41667743 Merged-by: cann-robot Description: ## 描述 ### 新特性 cannbot knowledge 给cannbot新增知识库插件，提供ops知识编译、知识治理和知识检索三类skill。并预留拓展接口给社区贡献知识编译等skill。 ### 知识编译流程知识编译流程由ops-knowledge-ingest skill进行触发，它会根据不同知识来源路由到不同的ingest skill上进行知识的编译，目前已有官方文档 / golden 算子源码仓 / 开发轨迹等三类源知识ingest skill。从官方文档中主要提炼如下知识： - AscendC API 文档； - 算子开发指南； - Profiling 指南； - 平台和架构说明； - dtype、精度和能力约束； - 实践样例和说明； - 术语和概念解释。从golden 算子源码仓（ops-math、ops-nn、ops-transformer、ops-cv）中提炼出算子的设计知识，包括： - 算子的源码位置和固定 commit - 支持的平台、dtype 和 shape 范围 - 算子包含哪些计算模板 - TilingData 包含哪些关键字段 - Host 侧 tiling 如何计算 - Kernel 侧计算流程如何组织 - UB 内存如何划分 - 中间数据如何复用 - 不同模板之间有什么差异 - 哪些边界条件下方案会失效 - 该算子体现了哪些可复用优化模式 - 该实现中有哪些不应照搬的反模式从历史轨迹中提炼以下知识： - 性能优化经验 - 编译精度报错debug ### 知识接入方法执行下面这段脚本，把知识检索的skill安装到对应项目路径（也可以选择全局安装，建议安装到项目路径）下 `bash bash init.sh project claude /path/to/project --profile consumer --knowledge-root /path/to/knowledge-base` 这段脚本会做如下三件事 1. 把知识检索的skill安装到对应路径(/path/to/project)下 2. 把知识库绝对路径(/path/to/knowledge-base)写入到.config/cannbot/knowledge.env下，知识检索skill会读取这个路径 3. 把知识库检索skill触发条件写入到AGENTS.md里面，让agent知道在什么时候触发知识库检索流程安装完成后，在算子开发的过程中，agent会在算子设计、代码开发、代码调试等各个阶段根据需要调用知识检索的skill去知识库中进行知识的查询 ## 关联的Issue https://gitcode.com/cann/cannbot-skills/issues/381 ## 测试 <!--描述进行了哪些测试来验证你的改动。--> ## 文档更新 <!--如果这个PR包含文档的更新，请在这里指出。例如：更新了README.md文件。--> ## 类型标签 <!-- [x] 表示选中 --> - [x] 🌟 新特性 - [ ] ✨ 特性增强 - [ ] 🐛 Bug 修复 - [ ] ⚡ 性能优化 - [ ] 🧪 测试用例 - [ ] 📦 构建 / CI - [ ] 📝 文档更新 - [ ] 🔧 配置变更 - [ ] ⬆️ 依赖升级 - [ ] 🔒 安全修复 - [ ] ♻️ 代码重构 - [ ] 🧹 代码清理 - [ ] ❓ 其他，请描述： ## 知识库效果展示 ### 接入ops-direct-invoke-flash工作流使用cann-bench的apply_rotary_pos_emb算子测试，不叠加知识库，使用ops-direct-invoke-flash工作流的cann-bench的评分是55分，将知识库接入工作流后提升至77分。注：我们在将知识库接入ops-direct-invoke-flash（commit id: d60aab6a）工作流中，主要改动的点如下： 1. 在工作流里面显示增加了知识检索skill的调用逻辑和调用节点 2. 为了适配cann-bench的测试流程，对算子的工程项目文件进行修改 3. 在state.md里面增加设计优先的流程，强化了先完成设计文档再去开发实现这一流程，并在设计文档增加性能优化的设计 4. 新增性能优化state，并添加成硬门禁（我们对比的baseline也是对比修改后的工作流，变量只是是否增加知识库检索流程，其他的保持不变） ### 接入ops-registry-invoke工作流在 softplus_v2_grad 算子的 950 开发过程中，未接入知识库时，Agent 会因无法动态获取属性值等问题出现开发中断。将知识库接入工作流后，Agent 能够主动检索到相关知识，快速解决上述问题及其对应的开发断点，从而稳定完成该算子的开发与验证。注：我们在将知识库接入ops-registry-invoke工作流中，主要改动的点如下： 1. 在工作流里面显示增加了知识检索skill的调用逻辑和调用节点 See merge request: cann/cannbot-skills!569	14 天前
README.md	feat: add cannbot knowledge plugin Co-authored-by: qq_41667743<wangchao725@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !569 merge master into master feat: add cannbot knowledge plugin Created-by: qq_41667743 Commit-by: qq_41667743 Merged-by: cann-robot Description: ## 描述 ### 新特性 cannbot knowledge 给cannbot新增知识库插件，提供ops知识编译、知识治理和知识检索三类skill。并预留拓展接口给社区贡献知识编译等skill。 ### 知识编译流程知识编译流程由ops-knowledge-ingest skill进行触发，它会根据不同知识来源路由到不同的ingest skill上进行知识的编译，目前已有官方文档 / golden 算子源码仓 / 开发轨迹等三类源知识ingest skill。从官方文档中主要提炼如下知识： - AscendC API 文档； - 算子开发指南； - Profiling 指南； - 平台和架构说明； - dtype、精度和能力约束； - 实践样例和说明； - 术语和概念解释。从golden 算子源码仓（ops-math、ops-nn、ops-transformer、ops-cv）中提炼出算子的设计知识，包括： - 算子的源码位置和固定 commit - 支持的平台、dtype 和 shape 范围 - 算子包含哪些计算模板 - TilingData 包含哪些关键字段 - Host 侧 tiling 如何计算 - Kernel 侧计算流程如何组织 - UB 内存如何划分 - 中间数据如何复用 - 不同模板之间有什么差异 - 哪些边界条件下方案会失效 - 该算子体现了哪些可复用优化模式 - 该实现中有哪些不应照搬的反模式从历史轨迹中提炼以下知识： - 性能优化经验 - 编译精度报错debug ### 知识接入方法执行下面这段脚本，把知识检索的skill安装到对应项目路径（也可以选择全局安装，建议安装到项目路径）下 `bash bash init.sh project claude /path/to/project --profile consumer --knowledge-root /path/to/knowledge-base` 这段脚本会做如下三件事 1. 把知识检索的skill安装到对应路径(/path/to/project)下 2. 把知识库绝对路径(/path/to/knowledge-base)写入到.config/cannbot/knowledge.env下，知识检索skill会读取这个路径 3. 把知识库检索skill触发条件写入到AGENTS.md里面，让agent知道在什么时候触发知识库检索流程安装完成后，在算子开发的过程中，agent会在算子设计、代码开发、代码调试等各个阶段根据需要调用知识检索的skill去知识库中进行知识的查询 ## 关联的Issue https://gitcode.com/cann/cannbot-skills/issues/381 ## 测试 <!--描述进行了哪些测试来验证你的改动。--> ## 文档更新 <!--如果这个PR包含文档的更新，请在这里指出。例如：更新了README.md文件。--> ## 类型标签 <!-- [x] 表示选中 --> - [x] 🌟 新特性 - [ ] ✨ 特性增强 - [ ] 🐛 Bug 修复 - [ ] ⚡ 性能优化 - [ ] 🧪 测试用例 - [ ] 📦 构建 / CI - [ ] 📝 文档更新 - [ ] 🔧 配置变更 - [ ] ⬆️ 依赖升级 - [ ] 🔒 安全修复 - [ ] ♻️ 代码重构 - [ ] 🧹 代码清理 - [ ] ❓ 其他，请描述： ## 知识库效果展示 ### 接入ops-direct-invoke-flash工作流使用cann-bench的apply_rotary_pos_emb算子测试，不叠加知识库，使用ops-direct-invoke-flash工作流的cann-bench的评分是55分，将知识库接入工作流后提升至77分。注：我们在将知识库接入ops-direct-invoke-flash（commit id: d60aab6a）工作流中，主要改动的点如下： 1. 在工作流里面显示增加了知识检索skill的调用逻辑和调用节点 2. 为了适配cann-bench的测试流程，对算子的工程项目文件进行修改 3. 在state.md里面增加设计优先的流程，强化了先完成设计文档再去开发实现这一流程，并在设计文档增加性能优化的设计 4. 新增性能优化state，并添加成硬门禁（我们对比的baseline也是对比修改后的工作流，变量只是是否增加知识库检索流程，其他的保持不变） ### 接入ops-registry-invoke工作流在 softplus_v2_grad 算子的 950 开发过程中，未接入知识库时，Agent 会因无法动态获取属性值等问题出现开发中断。将知识库接入工作流后，Agent 能够主动检索到相关知识，快速解决上述问题及其对应的开发断点，从而稳定完成该算子的开发与验证。注：我们在将知识库接入ops-registry-invoke工作流中，主要改动的点如下： 1. 在工作流里面显示增加了知识检索skill的调用逻辑和调用节点 See merge request: cann/cannbot-skills!569	14 天前
init.sh	feat: add cannbot knowledge plugin Co-authored-by: qq_41667743<wangchao725@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !569 merge master into master feat: add cannbot knowledge plugin Created-by: qq_41667743 Commit-by: qq_41667743 Merged-by: cann-robot Description: ## 描述 ### 新特性 cannbot knowledge 给cannbot新增知识库插件，提供ops知识编译、知识治理和知识检索三类skill。并预留拓展接口给社区贡献知识编译等skill。 ### 知识编译流程知识编译流程由ops-knowledge-ingest skill进行触发，它会根据不同知识来源路由到不同的ingest skill上进行知识的编译，目前已有官方文档 / golden 算子源码仓 / 开发轨迹等三类源知识ingest skill。从官方文档中主要提炼如下知识： - AscendC API 文档； - 算子开发指南； - Profiling 指南； - 平台和架构说明； - dtype、精度和能力约束； - 实践样例和说明； - 术语和概念解释。从golden 算子源码仓（ops-math、ops-nn、ops-transformer、ops-cv）中提炼出算子的设计知识，包括： - 算子的源码位置和固定 commit - 支持的平台、dtype 和 shape 范围 - 算子包含哪些计算模板 - TilingData 包含哪些关键字段 - Host 侧 tiling 如何计算 - Kernel 侧计算流程如何组织 - UB 内存如何划分 - 中间数据如何复用 - 不同模板之间有什么差异 - 哪些边界条件下方案会失效 - 该算子体现了哪些可复用优化模式 - 该实现中有哪些不应照搬的反模式从历史轨迹中提炼以下知识： - 性能优化经验 - 编译精度报错debug ### 知识接入方法执行下面这段脚本，把知识检索的skill安装到对应项目路径（也可以选择全局安装，建议安装到项目路径）下 `bash bash init.sh project claude /path/to/project --profile consumer --knowledge-root /path/to/knowledge-base` 这段脚本会做如下三件事 1. 把知识检索的skill安装到对应路径(/path/to/project)下 2. 把知识库绝对路径(/path/to/knowledge-base)写入到.config/cannbot/knowledge.env下，知识检索skill会读取这个路径 3. 把知识库检索skill触发条件写入到AGENTS.md里面，让agent知道在什么时候触发知识库检索流程安装完成后，在算子开发的过程中，agent会在算子设计、代码开发、代码调试等各个阶段根据需要调用知识检索的skill去知识库中进行知识的查询 ## 关联的Issue https://gitcode.com/cann/cannbot-skills/issues/381 ## 测试 <!--描述进行了哪些测试来验证你的改动。--> ## 文档更新 <!--如果这个PR包含文档的更新，请在这里指出。例如：更新了README.md文件。--> ## 类型标签 <!-- [x] 表示选中 --> - [x] 🌟 新特性 - [ ] ✨ 特性增强 - [ ] 🐛 Bug 修复 - [ ] ⚡ 性能优化 - [ ] 🧪 测试用例 - [ ] 📦 构建 / CI - [ ] 📝 文档更新 - [ ] 🔧 配置变更 - [ ] ⬆️ 依赖升级 - [ ] 🔒 安全修复 - [ ] ♻️ 代码重构 - [ ] 🧹 代码清理 - [ ] ❓ 其他，请描述： ## 知识库效果展示 ### 接入ops-direct-invoke-flash工作流使用cann-bench的apply_rotary_pos_emb算子测试，不叠加知识库，使用ops-direct-invoke-flash工作流的cann-bench的评分是55分，将知识库接入工作流后提升至77分。注：我们在将知识库接入ops-direct-invoke-flash（commit id: d60aab6a）工作流中，主要改动的点如下： 1. 在工作流里面显示增加了知识检索skill的调用逻辑和调用节点 2. 为了适配cann-bench的测试流程，对算子的工程项目文件进行修改 3. 在state.md里面增加设计优先的流程，强化了先完成设计文档再去开发实现这一流程，并在设计文档增加性能优化的设计 4. 新增性能优化state，并添加成硬门禁（我们对比的baseline也是对比修改后的工作流，变量只是是否增加知识库检索流程，其他的保持不变） ### 接入ops-registry-invoke工作流在 softplus_v2_grad 算子的 950 开发过程中，未接入知识库时，Agent 会因无法动态获取属性值等问题出现开发中断。将知识库接入工作流后，Agent 能够主动检索到相关知识，快速解决上述问题及其对应的开发断点，从而稳定完成该算子的开发与验证。注：我们在将知识库接入ops-registry-invoke工作流中，主要改动的点如下： 1. 在工作流里面显示增加了知识检索skill的调用逻辑和调用节点 See merge request: cann/cannbot-skills!569	14 天前
quickstart.md	feat: add cannbot knowledge plugin Co-authored-by: qq_41667743<wangchao725@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !569 merge master into master feat: add cannbot knowledge plugin Created-by: qq_41667743 Commit-by: qq_41667743 Merged-by: cann-robot Description: ## 描述 ### 新特性 cannbot knowledge 给cannbot新增知识库插件，提供ops知识编译、知识治理和知识检索三类skill。并预留拓展接口给社区贡献知识编译等skill。 ### 知识编译流程知识编译流程由ops-knowledge-ingest skill进行触发，它会根据不同知识来源路由到不同的ingest skill上进行知识的编译，目前已有官方文档 / golden 算子源码仓 / 开发轨迹等三类源知识ingest skill。从官方文档中主要提炼如下知识： - AscendC API 文档； - 算子开发指南； - Profiling 指南； - 平台和架构说明； - dtype、精度和能力约束； - 实践样例和说明； - 术语和概念解释。从golden 算子源码仓（ops-math、ops-nn、ops-transformer、ops-cv）中提炼出算子的设计知识，包括： - 算子的源码位置和固定 commit - 支持的平台、dtype 和 shape 范围 - 算子包含哪些计算模板 - TilingData 包含哪些关键字段 - Host 侧 tiling 如何计算 - Kernel 侧计算流程如何组织 - UB 内存如何划分 - 中间数据如何复用 - 不同模板之间有什么差异 - 哪些边界条件下方案会失效 - 该算子体现了哪些可复用优化模式 - 该实现中有哪些不应照搬的反模式从历史轨迹中提炼以下知识： - 性能优化经验 - 编译精度报错debug ### 知识接入方法执行下面这段脚本，把知识检索的skill安装到对应项目路径（也可以选择全局安装，建议安装到项目路径）下 `bash bash init.sh project claude /path/to/project --profile consumer --knowledge-root /path/to/knowledge-base` 这段脚本会做如下三件事 1. 把知识检索的skill安装到对应路径(/path/to/project)下 2. 把知识库绝对路径(/path/to/knowledge-base)写入到.config/cannbot/knowledge.env下，知识检索skill会读取这个路径 3. 把知识库检索skill触发条件写入到AGENTS.md里面，让agent知道在什么时候触发知识库检索流程安装完成后，在算子开发的过程中，agent会在算子设计、代码开发、代码调试等各个阶段根据需要调用知识检索的skill去知识库中进行知识的查询 ## 关联的Issue https://gitcode.com/cann/cannbot-skills/issues/381 ## 测试 <!--描述进行了哪些测试来验证你的改动。--> ## 文档更新 <!--如果这个PR包含文档的更新，请在这里指出。例如：更新了README.md文件。--> ## 类型标签 <!-- [x] 表示选中 --> - [x] 🌟 新特性 - [ ] ✨ 特性增强 - [ ] 🐛 Bug 修复 - [ ] ⚡ 性能优化 - [ ] 🧪 测试用例 - [ ] 📦 构建 / CI - [ ] 📝 文档更新 - [ ] 🔧 配置变更 - [ ] ⬆️ 依赖升级 - [ ] 🔒 安全修复 - [ ] ♻️ 代码重构 - [ ] 🧹 代码清理 - [ ] ❓ 其他，请描述： ## 知识库效果展示 ### 接入ops-direct-invoke-flash工作流使用cann-bench的apply_rotary_pos_emb算子测试，不叠加知识库，使用ops-direct-invoke-flash工作流的cann-bench的评分是55分，将知识库接入工作流后提升至77分。注：我们在将知识库接入ops-direct-invoke-flash（commit id: d60aab6a）工作流中，主要改动的点如下： 1. 在工作流里面显示增加了知识检索skill的调用逻辑和调用节点 2. 为了适配cann-bench的测试流程，对算子的工程项目文件进行修改 3. 在state.md里面增加设计优先的流程，强化了先完成设计文档再去开发实现这一流程，并在设计文档增加性能优化的设计 4. 新增性能优化state，并添加成硬门禁（我们对比的baseline也是对比修改后的工作流，变量只是是否增加知识库检索流程，其他的保持不变） ### 接入ops-registry-invoke工作流在 softplus_v2_grad 算子的 950 开发过程中，未接入知识库时，Agent 会因无法动态获取属性值等问题出现开发中断。将知识库接入工作流后，Agent 能够主动检索到相关知识，快速解决上述问题及其对应的开发断点，从而稳定完成该算子的开发与验证。注：我们在将知识库接入ops-registry-invoke工作流中，主要改动的点如下： 1. 在工作流里面显示增加了知识检索skill的调用逻辑和调用节点 See merge request: cann/cannbot-skills!569	14 天前

cannbot-knowledge

cannbot-knowledge 是面向 AscendC / 昇腾 NPU 算子开发知识库的社区插件。它提供知识编译、治理、检索、Issue 材料整理和勘误流程；真实知识内容维护在独立知识库仓库中。

内容边界

本插件包含：

skills/：知识编译、治理、检索相关 skills。
skills/*/scripts/：随对应 Skill 安装的唯一脚本入口；生产脚本统一接受 --knowledge-root <path>，knowledge-query 还会读取安装时持久化的 root 配置。
CONTRIBUTING.md：外部贡献和勘误合入规则。

本插件不包含：

真实 reference/、ops/、runbooks/ 知识正文。
真实 graph/ 判定缓存和 log/ 审计日志。
私有轨迹、密钥、内网路径或不可公开日志。

快速使用

bash init.sh project claude /path/to/project --profile consumer --knowledge-root /path/to/knowledge-base
python3 skills/knowledge-query/scripts/knowledge_query.py discover
python3 skills/knowledge-query/scripts/knowledge_query.py search --query "DataCopyPad 对齐"

安装 profile：

consumer：只安装 knowledge-query，用于只读检索和知识消费。
issue：只安装 knowledge-issue-report，用于提交 Issue、整理 needs-info 和复现附件。
contributor / all：安装全部 7 个 skill，用于知识编译、治理、检索、Issue 和贡献门禁。
--skills knowledge-query,knowledge-issue-report：高级用法，精确安装指定 skill 子集。

如果通过 Claude Code Plugin marketplace 安装，可以直接选择对应包：

/plugin install cannbot-knowledge-consumer-skills@cannbot：只读检索。
/plugin install cannbot-knowledge-issue-skills@cannbot：Issue 提交材料整理。
/plugin install cannbot-knowledge@cannbot：完整贡献者 Team，依赖全量 skills。

更多流程见 quickstart.md 和 CONTRIBUTING.md。

安装时传入 --knowledge-root /path/to/knowledge-base 后，插件会把 root 持久化为：

CANNBOT_KNOWLEDGE_ROOT
CANNBOT_KNOWLEDGE_ROOTS
OKF_KNOWLEDGE_ROOT
OKF_KNOWLEDGE_ROOTS

skills/knowledge-query/scripts/knowledge_query.py 会按以下顺序解析上述变量（优先级从高到低）：

--knowledge-root / --knowledge-roots 参数
CANNBOT_KNOWLEDGE_ROOT、CANNBOT_KNOWLEDGE_ROOTS、OKF_KNOWLEDGE_ROOT、OKF_KNOWLEDGE_ROOTS
~/.config/cannbot/knowledge.env
有限目录结构自动探测