Pull Request已成功合入, 合并人@CANN-robot
（感谢 rick cheng 的贡献）
变更摘要
该 PR 主要围绕两条线展开：一是新增 af-inductor-cv-validator skill，为 Inductor CV 融合验证提供统一入口、操作手册和可执行的矩阵验证脚本；二是增强 SuperKernel 的 scope 验证与日志能力，包括新增 aclskScopeVerify 接口、引入 scope 配对校验、重构日志上下文管理并收敛 scope 相关类型定义。此外还调整了 .gitcode/workflows 下 CI 流水线的阶段划分、上传条件与参数传递。
主要改动
-
新增 Inductor CV 验证 skill 及其测试：新增
.claude/skills/af-inductor-cv-validator下的inductor_cv_guide.md、scripts/run_inductor_cv_matrix.py与tests/test_run_inductor_cv_matrix.py，测试覆盖矩阵定义、vv_only对照、mixed dtype、fragment08、env probe、matmul_v3头文件宏探测等关键行为。 -
新增
aclskScopeVerify接口及配套类型：在super_kernel.h中新增aclskScopeVerifyNodeType、aclskScopeVerifyKernelType、aclskScopeVerifyNodeInfo、aclskScopeVerifyGraphInfo、aclskScopeVerifySplitResult等枚举与结构体，并声明aclskScopeVerify；super_kernel.cpp中提供当前返回ACL_SUCCESS的桩实现。 -
图构建增加 scope 配对校验并传播失败：
SuperKernelGraph::UpdateNodeScopeBitFlags()改为返回bool，ProcessScopeEnd()同样返回bool；检测到未关闭、未匹配或重复的 scope begin/end 时返回false，InitSKGraph()据此记录错误并返回失败。 -
日志上下文
LogContextGuard重构：删除sk_resource_manager.cpp中的局部ScopedModelLogContext，将LogContextGuard扩展为支持按modelLabel路由默认日志和按handleName/filePath路由指定文件两种构造，并新增Restore()与previousModelLabel_恢复机制；异常处理在解析SkHeaderInfo后按modelIdIndex建立日志上下文。 -
scope 类型与常量定义统一：删除
sk_scope_kernel_types.h，将MAX_SCOPE_NAME_LEN、DEFAULT_SK_SCOPE_NAME、ScopeKernelArgs收敛到sk_common.h，相关.asc与测试文件改为包含sk_common.h；同时将IsScopeKernel重构为GetScopeKernelInfo，统一返回获取信息是否成功。
代码审查
我已读取完整的 .claude/skills/.gitignore 文件内容，并对照该 diff 逐条分析。
审查结论分析：
该文件采用「先 * 全部忽略，再用 ! 白名单递归放行」的策略。本次新增的 4 行：
!af-inductor-cv-validator/— 放行目录本身（配合父目录规则，目录必须被放行才能进入内部）；!af-inductor-cv-validator/**— 递归放行目录下所有内容；af-inductor-cv-validator/**/__pycache__/— 重新忽略各层级__pycache__目录；af-inductor-cv-validator/**/*.pyc— 重新忽略.pyc文件。
这些规则的顺序与语义均正确：
- 重新忽略规则（第 16、17 行）位于放行规则（第 14、15 行）之后，遵循「后匹配者生效」，能正确覆盖
__pycache__和.pyc； **/可匹配零层目录，故能同时覆盖直接子级与深层路径；- 后续的
!af-perf-modeler/**等白名单针对其它目录，与af-inductor-cv-validator无路径交集，不会产生冲突； - 白名单目录名与 PR 描述中的 skill 名
af-inductor-cv-validator完全一致，符合文件第 2 行注释约定的「!<skill-name>/与!<skill-name>/**」白名单写法。
未发现正确性、安全、规范或性能方面的问题。
Closing Summary
- 已审查文件：
.claude/skills/.gitignore—— 无问题（no issues）。 - 各优先级发现数量：P0=0，P1=0，P2=0，P3=0。
- 整体风险判断：本次变更仅是为新增 skill 目录补充
.gitignore白名单并排除 Python 缓存产物，规则顺序与语义均正确，风险极低，属于安全、低影响的配置变更。
我已完成对唯一变更文件 .claude/skills/af-inductor-cv-validator/scripts/run_inductor_cv_matrix.py（+1313 行，新增脚本）的逐段审查。
审查结论
按优先级统计：
- P0：0
- P1：0
- P2：1（
--allow-multiple-cann声明后从未使用，多 CANN 分支无条件报错，防御性开关失效） - P3：4（未使用的
STAGES/CV_KINDS死代码、--timeout零/负数边界导致所有 case 立即超时、--autofuse-prefix场景仍强制要求 in-repo 构建产物）
总体风险判断： 该脚本为自包含的 CV 矩阵验证工具，核心数值比对（tensor_metrics）、输入构造（make_inputs）、矩阵定义、环境清洗与 case 编排逻辑整体自洽，未发现会导致构建失败、数据损坏或安全暴露的 P0/P1 缺陷。主要问题集中在：一个形同虚设的 CLI 开关（P2，需修复或删除）、若干死代码与边界输入校验缺失（P3）。整体为中等偏低风险，建议合并前至少处理 --allow-multiple-cann 的失效问题。
发现 6 个问题，均为中低优先级建议。
| 类型 | 数量 |
|---|---|
| 🔴 阻塞 | 0 |
| 🟡 建议 | 1 |
💬 仅评论
描述
一、主要解决的问题
1.1 缺少统一的 Inductor CV 验证入口
Autofuse / Inductor CV 相关修改后，验证流程容易散落在临时脚本和手工命令里，缺少一个可复用、可迁移、可回归的统一 skill。
1.2 缺少针对 CV 融合的完整操作手册
在 CV 场景里，环境部署、流程验证、精度定位、性能分析、单算子对比、全量矩阵验证经常需要一起看。如果没有统一规范，后续很难快速定位问题，也不方便做回归和看护。
1.3 缺少可直接执行的矩阵验证脚本
需要一个能在不同 CANN / torchair / torch-npu 环境下运行的验证脚本，能够完成 env probe、dry-run 和正式矩阵执行，并把每个 case 的中间产物、日志和结果保存下来。
二、修改方案
af-inductor-cv-validatorskill，作为 Inductor CV 验证入口。inductor_cv_guide.md，把工作流整理为六个章节：scripts/run_inductor_cv_matrix.py，用于执行环境探测、干跑和正式矩阵验证。tests/test_run_inductor_cv_matrix.py，覆盖矩阵定义、vv_only 对照、mixed dtype、fragment08、env probe 等关键行为。.claude/skills/.gitignore白名单，确保新 skill 可被仓库跟踪。三、验证方式
python3 -m pytest .claude/skills/af-inductor-cv-validator/tests/test_run_inductor_cv_matrix.py -q四、变更类型
五、核对清单
六、补充说明