序号	项目名	文档名	问题描述(搜示例)	原文片段（同步修改cpp文件）	规则名称	问题类别	严重程度	修改建议
367	nn仓	aclnnDequantSwigluQuantV2.md	2.5 示例中 weightScale 创建后未做返回值检查：相邻 tensor 创建均有 CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret); 唯独 weightScale 行后直接进入注释与下一次赋值，错误被静默覆盖。	ret = CreateAclTensor(weightScaleData, weightScaleShape, &weightScaleDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &weightScale); // 创建activationScale	文档易用性评估-claude-skill-glm5.2	文档易用性-正确性	一般	在 weightScale 创建行后补 CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, return ret);，与其他 tensor 创建保持一致。
368	nn仓	aclnnDequantSwigluQuantV2.md	2.5 示例中多个 Tensor 的 host 数据元素个数与声明的 shape 不一致：weightScaleData={1.0}（1 个）但 weightScaleShape={1,64}（64 个）；biasData={1.0} 但 biasShape={1,64}；scaleHostData={1} 但 scaleShape={1,32}；activationScaleData={1.0} 但 activationScaleShape={2}；outHostData 32 个但 outShape={2,32}=64。CreateAclTensor 内 aclrtMemcpy 的 size 按 shape 计算，会越界读取 host 内存。	std::vector weightScaleData = {1.0};	文档易用性评估-claude-skill-glm5.2	文档易用性-正确性	一般	将各 host 数据的元素个数补齐至与 shape 一致（如 weightScaleData 至少 64 个、outHostData 至少 64 个），或在 aclrtMemcpy 前对 host 数据做 resize/填充。
369	nn仓	aclnnDequantSwigluQuantV2.md	2.5 调用示例中 gluAlpha 与 gluBias 赋值与文档描述的默认值互换：参数表称 gluAlpha 默认值为 1.702、gluBias 默认值为 1.0，但示例中 gluAlpha=1.0、gluBias=1.702，与文档不一致。	float clampLimit = 7.0; float gluAlpha = 1.0; float gluBias = 1.702;	文档易用性评估-claude-skill-glm5.2	文档易用性-正确性	一般	按文档默认值改为 gluAlpha = 1.702; gluBias = 1.0; 或在注释中显式说明此处为非默认测试值，避免与默认值描述混淆。
427	nn仓	aclnnSwiGluQuantV2.md	[2.5 示例代码可执行性 FAIL] 示例中 x 的 host 数据为 std::vector，但创建 aclTensor 时数据类型为 ACL_BF16。aclrtMemcpy 按字节复制后，BF16 张量按 2 字节重解释 float 字节，会得到 [0,0,0,1,0,2,0,3,...] 这种偶数位为 0 的错误数值。	ret = CreateAclTensor(xHostData, xShape, &xDeviceAddr, aclDataType::ACL_BF16, &x);	文档易用性评估-claude-skill-glm5.2	文档易用性-正确性	一般	将 xHostData 改为 BF16 类型 host 数据并按 2 字节存储，或调用 float→BF16 转换；亦可将 tensor 类型改为 ACL_FLOAT 以匹配 host 数据。
429	nn仓	aclnnSwiGluQuantV2.md	[2.5 示例代码可执行性 FAIL] 示例中 groupIndex 的 host 数据为 std::vector，但创建 aclTensor 时数据类型为 ACL_INT32。aclrtMemcpy 按字节复制不会做数值转换，float 1.0 的字节 0x3F800000 重解释为 int32 得 1065353216 而非 1。	ret = CreateAclTensor(groupIndexHostData, groupIndexShape, &groupIndexDeviceAddr, aclDataType::ACL_INT32, &groupIndex);	文档易用性评估-claude-skill-glm5.2	文档易用性-正确性	一般	将 groupIndexHostData 改为 std::vector<int32_t>，并使 CreateAclTensor 模板以 int32_t 实例化。
430	nn仓	aclnnSwiGluQuantV2.md	[2.3 多余空格/标点] 示例代码 aclrtMemcpy 行中 outDeviceAddr 与 size 之间逗号后缺少空格。	ret = aclrtMemcpy(resultData.data(), resultData.size() * sizeof(resultData[0]), outDeviceAddr,size * sizeof(resultData[0]), ACL_MEMCPY_DEVICE_TO_HOST);	文档易用性评估-claude-skill-glm5.2	文档易用性-正确性	一般	在 outDeviceAddr, size 之间补一个空格，即 outDeviceAddr, size。
476	nn仓	aclnnSwiGluQuant.md	2.5 示例代码注释错误：第390行注释为「// 创建scale aclTensor」，但该行实际创建的是smoothScales张量（CreateAclTensor(smoothScalesHostData, smoothScalesShape, &smoothScalesDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &smoothScales)），注释与代码不符。	// 创建scale aclTensor ret = CreateAclTensor(smoothScalesHostData, smoothScalesShape, &smoothScalesDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &smoothScales);	文档易用性评估-claude-skill-glm5.2	文档易用性-正确性	一般	将注释修改为「// 创建smoothScales aclTensor」，与实际创建的变量保持一致。
513	nn仓	aclnnDequantSwigluQuant.md	代码示例中xHostData为float类型，但创建Tensor时指定为ACL_FLOAT16，数据类型不匹配将导致数据解析错误。	ret = CreateAclTensor(xHostData, xShape, &xDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT16, &x);	文档检测-综合	代码错误	致命	ret = CreateAclTensor(xHostData, xShape, &xDeviceAddr, aclDataType::ACL_FLOAT, &x);
2087	nn仓	aclnnErfinv&aclnnInplaceErfinv.md	【2.5 命令行/示例代码可执行性 FAIL】调用示例的输入数据 selfHostData 中包含 303.45、40009、-50.1234、60.666、-7.6543、8000、-9.009、1024、-11.23345、12、1356、-14.99、-15.34023 等明显超出 erfinv 数学定义域 [-1,1] 的值。erfinv 在 \|x\|>1 时返回 NaN/Inf，示例运行将得到大量非法结果，误导用户认为算子行为异常。	std::vector selfHostData = {0, 1.123, -2.001, 303.45, 40009, -50.1234, 60.666, -7.6543, 8000, -9.009, 1024, -11.23345, 12, 1356, -14.99, -15.34023};	文档易用性评估-claude-skill-glm5.2	文档易用性-正确性	一般	将 selfHostData 替换为落在 [-1,1] 内的典型值(如 {-0.95, -0.5, -0.1, 0.0, 0.1, 0.3, 0.5, 0.7, 0.9, 0.99, -0.3, 0.25, -0.8, 0.6, -0.2, 0.45})，或在示例注释中显式提醒输入须在定义域内。
2430	nn仓	aclnnSquaredRelu.md	调用示例代码中PrintInResult函数的日志消息用词错误：第256行LOG_PRINT输出'mean input'，该函数用于打印输入张量数据，并非计算均值，'mean'一词使用不当。	LOG_PRINT("mean input[%ld] is: %f\n", i, resultData[i]);	claude-qwen36-platform-静态代码检测	C4-01代码内容错误	一般	将'mean input'修改为'input'，改为LOG_PRINT("input[%ld] is: %f\n", i, resultData[i]);
2431	nn仓	aclnnSquaredRelu.md	调用示例代码中workspaceSize初始化为硬编码值：第325行将workspaceSize初始化为1610241024（16MB），但文档说明workspace大小应由第一段接口aclnnSquaredReluGetWorkspaceSize计算得出。硬编码初始值与文档说明不一致，容易误导读者认为workspaceSize需要手动设定。	uint64_t workspaceSize = 16 * 1024 * 1024;	claude-qwen36-platform-静态代码检测	C4-01代码内容错误	一般	将workspaceSize初始化为0，改为uint64_t workspaceSize = 0;，后续由aclnnSquaredReluGetWorkspaceSize接口返回实际值。
2443	nn仓	aclnnHardswishBackwardV2.md	代码示例中CHECK_RET宏调用存在多余分号，第333行`return ret;);`中分号位置错误，应为`return ret);`。	CHECK_RET(ret == ACL_SUCCESS, LOG_PRINT("allocate workspace failed. ERROR: %d\n", ret); return ret;);	claude-qwen36-platform-静态代码检测	C4-01代码内容错误	一般	将`return ret;);`修改为`return ret);`，去掉return语句末尾多余的分号。
2684	nn仓	aclnnHardShrink.md	示例代码中lambd变量类型为double，但接口要求传入aclScalar*指针，类型不匹配将导致编译失败。	double lambd = 0.5; // 3. 调用 aclnnHardShrink 第一段接口 uint64_t workspaceSize = 0; aclOpExecutor* executor = nullptr; ret = aclnnHardShrinkGetWorkspaceSize(self, lambd, out, &workspaceSize, &executor);	文档检测-综合	代码错误	严重	// lambd 标量参数 double lambdVal = 0.5; aclTensor lambdTensor = nullptr; aclCreateScalar(&lambdTensor, &lambdVal, aclDataType::ACL_FLOAT); // 3. 调用 aclnnHardShrink 第一段接口 uint64_t workspaceSize = 0; aclOpExecutor executor = nullptr; ret = aclnnHardShrinkGetWorkspaceSize(self, lambdTensor, out, &workspaceSize, &executor);
2685	nn仓	aclnnHardShrink.md	2.5 命令行/示例代码可执行性 FAIL（关键违规）：函数原型第二参数为 const aclScalar lambd（行 33-34），但示例代码第 287 行声明 double lambd = 0.5;，第 292 行直接 aclnnHardShrinkGetWorkspaceSize(self, lambd, out, &workspaceSize, &executor) 传 double 给 aclScalar，类型不匹配会导致 C++ 编译失败；文档亦未说明如何由 double 构造 aclScalar*（如 aclCreateScalar）。	// lambd 标量参数（double 类型） double lambd = 0.5; // 3. 调用 aclnnHardShrink 第一段接口 uint64_t workspaceSize = 0; aclOpExecutor* executor = nullptr; ret = aclnnHardShrinkGetWorkspaceSize(self, lambd, out, &workspaceSize, &executor);	文档易用性评估-claude-skill-glm5.2	文档易用性-正确性	一般	在示例代码中先 aclCreateScalar(0.5, ACL_FLOAT) 创建 aclScalar* 再传入，并在「调用示例」补充由 double/float 构造 aclScalar 的步骤说明；或修改函数原型/参数表使 lambd 支持原生数值类型。