CANNBot 是面向 CANN 开发的用于提升开发效率的系列智能体，本仓库为其提供plugin、harness等应用模块。
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feat(model-train-precision-diagnose):新增训练精度异常诊断plugin Co-authored-by: MissingPompeii<guohao120@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !28 merge feat/model_train_plugin into master feat(model-train-precision-diagnose):新增训练精度异常诊断plugin Created-by: MissingPompeii Commit-by: MissingPompeii Merged-by: cann-robot Description: ### 当前PR是否有AI参与: [ ] 否 [x] 是 __1. AI Agent 平台: Codex __2. AI 模型: GPT-5 __3. Prompt上下文: 使用 Codex 协助分析训练精度诊断工作流、实现社区 Plugin、完善评测，并执行代码审查与验证。+ ### PR功能描述 / 为什么需要这个合入**: 新增 model-train-precision-diagnose 社区 Plugin，为 PyTorch on Ascend NPU 训练精度问题提供端到端、证据驱动的诊断工作流。 主要能力包括： - 按首发症状路由 E01 正向有限值偏差、E02 反向有限值偏差、E04 NaN/Inf/Overflow 和 E08 确定性异常。 - 由 Primary 统一完成 Intake、症状路由和实际训练环境 Preflight。 - 强制经过 Scope Reducer 缩小 Node、Rank、Step、模型及运行条件范围。 - 调用独立训练精度 Skills 完成症状专项定位，并由 Reviewer 复核证据闭环。 - 提供集群作业执行与产物汇集、Dump 完整性与症状复现、工具版本与语义确认、实验授权及回退等共享规则。 - 支持证据触发、用户授权的特征值检测与 Ascend DMI AICORE 诊断。 - 支持 npm 包和源码项目级安装，适配 OpenCode、Codex、Claude Code、TRAE 和 DSH。 该 Plugin 用于解决训练精度诊断过程中症状入口不明确、运行环境未对齐、缩圈步骤被跳过、Dump 产物不可代表原症状以及工具结果被过度解释等问题，使最终结论能够追溯到可复现条件、单变量实验和修复/回退证据。 ### 该PR关联的issue https://gitcode.com/cann/cannbot/issues/10 ## 改动类型 / Change Type - [ ] Bug 修复 / Bug Fix - [x] 新功能 / New Feature - [ ] 性能优化 / Performance - [ ] 代码重构 / Refactoring - [x] 文档更新 / Documentation - [ ] 测试相关 / Test - [ ] 其它 / Other ## 测试信息 / Testing <!-- 简要测试说明或关键结果 / Brief test description or key results --> - [x] 单元测试通过 / UT passed - [x] 集成测试通过 / ST passed - [x] 人工验证通过 / Manual verified ## 检查清单 / Checklist - [x] 代码符合规范 / Code follows style guide - [x] 测试添加并通过 / Tests added and passed - [x] 文档已更新 / Docs updated if needed - [x] 无硬编码敏感信息 / No secrets hardcoded - [x] 提交信息符合规范 / Commit message follows convention See merge request: cann/cannbot!28 | 1 个月前 | |
action上线适配：checkout改allow-unsafe-pr-checkout，revise-img改comment+TESTTOKEN Co-authored-by: wangyunxiang<wangyunxiang6@h-partners.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !17 merge master into master action上线适配：checkout改allow-unsafe-pr-checkout，revise-img改comment+TESTTOKEN Created-by: wangyunxiang1 Commit-by: wangyunxiang Merged-by: cann-robot Description: 统一迁移 .gitcode/workflows 中两类插件参数： 1. process_checkout：token(secrets.GIT_TOKEN) 改为 allow-unsafe-pr-checkout: true 2. revise_image：repo_url(vars.CI_PATH) 改为 comment(atomgit.event.comment.body) + token(secrets.TESTTOKEN) See merge request: cann/cannbot!17 | 1 个月前 | |
docs(figures): 仓群框图更新为应用场景组+独立评测/观测分区版 Co-authored-by: jon_jin<jinjiong@hisilicon.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !18 merge docs/update-repo-map-figure into master docs(figures): 仓群框图更新为应用场景组+独立评测/观测分区版 Created-by: jon_jin Commit-by: jon_jin Merged-by: cann-robot Description: #11 合入时带的是两排式旧版框图，本次仅更新图片为最新版： - 左侧「应用场景」组：cannbot（应用仓，高亮）+ skills/knowledge/dsl - 右侧独立：cann-bench（评测）、cannbot-sentry（观测） README 文字无需变更（#11 合入的已是最终版）。 See merge request: cann/cannbot!18 | 1 个月前 | |
feat(orchestrator): verify失败原因回灌到executor重试提示词 Co-authored-by: OpSphere<shenmin3@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !29 merge orchestrator into master feat(orchestrator): verify失败原因回灌到executor重试提示词 Created-by: OpSphere Commit-by: OpSphere Merged-by: cann-robot Description: ## 变更内容 - executor 重试（execute 阶段）时读取任务最近一次 fail 裁决的 reason，以 Previous-Verification-Failure: 注入提示词 - 新增 read_verdict_failure_reason：仅接受 verdict=fail 且 reason 非空；裁决文件缺失/损坏时静默返回 None - verify 阶段提示词不受影响 ## 测试 - 新增 3 个单测：fail 原因注入 execute 提示词、verify 提示词不注入、缺失/pass/非法 JSON 场景返回 None ## 关联 issue close #11 See merge request: cann/cannbot!29 | 1 个月前 | |
feat(model-train-precision-diagnose):新增训练精度异常诊断plugin Co-authored-by: MissingPompeii<guohao120@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !28 merge feat/model_train_plugin into master feat(model-train-precision-diagnose):新增训练精度异常诊断plugin Created-by: MissingPompeii Commit-by: MissingPompeii Merged-by: cann-robot Description: ### 当前PR是否有AI参与: [ ] 否 [x] 是 __1. AI Agent 平台: Codex __2. AI 模型: GPT-5 __3. Prompt上下文: 使用 Codex 协助分析训练精度诊断工作流、实现社区 Plugin、完善评测，并执行代码审查与验证。+ ### PR功能描述 / 为什么需要这个合入**: 新增 model-train-precision-diagnose 社区 Plugin，为 PyTorch on Ascend NPU 训练精度问题提供端到端、证据驱动的诊断工作流。 主要能力包括： - 按首发症状路由 E01 正向有限值偏差、E02 反向有限值偏差、E04 NaN/Inf/Overflow 和 E08 确定性异常。 - 由 Primary 统一完成 Intake、症状路由和实际训练环境 Preflight。 - 强制经过 Scope Reducer 缩小 Node、Rank、Step、模型及运行条件范围。 - 调用独立训练精度 Skills 完成症状专项定位，并由 Reviewer 复核证据闭环。 - 提供集群作业执行与产物汇集、Dump 完整性与症状复现、工具版本与语义确认、实验授权及回退等共享规则。 - 支持证据触发、用户授权的特征值检测与 Ascend DMI AICORE 诊断。 - 支持 npm 包和源码项目级安装，适配 OpenCode、Codex、Claude Code、TRAE 和 DSH。 该 Plugin 用于解决训练精度诊断过程中症状入口不明确、运行环境未对齐、缩圈步骤被跳过、Dump 产物不可代表原症状以及工具结果被过度解释等问题，使最终结论能够追溯到可复现条件、单变量实验和修复/回退证据。 ### 该PR关联的issue https://gitcode.com/cann/cannbot/issues/10 ## 改动类型 / Change Type - [ ] Bug 修复 / Bug Fix - [x] 新功能 / New Feature - [ ] 性能优化 / Performance - [ ] 代码重构 / Refactoring - [x] 文档更新 / Documentation - [ ] 测试相关 / Test - [ ] 其它 / Other ## 测试信息 / Testing <!-- 简要测试说明或关键结果 / Brief test description or key results --> - [x] 单元测试通过 / UT passed - [x] 集成测试通过 / ST passed - [x] 人工验证通过 / Manual verified ## 检查清单 / Checklist - [x] 代码符合规范 / Code follows style guide - [x] 测试添加并通过 / Tests added and passed - [x] 文档已更新 / Docs updated if needed - [x] 无硬编码敏感信息 / No secrets hardcoded - [x] 提交信息符合规范 / Commit message follows convention See merge request: cann/cannbot!28 | 1 个月前 | |
重构 ops-direct-invoke：替换官方插件并动态生成工作流引导 Co-authored-by: xutianze<xutianze2@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !34 merge direct-invoke-harness-followup into master 重构 ops-direct-invoke：替换官方插件并动态生成工作流引导 Created-by: xutianze Commit-by: xutianze Merged-by: cann-robot Description: 将 harness 驱动的直调算子工作流作为 ops-direct-invoke 3.0.0 放入官方插件目录，替换原实现并删除社区目录副本。源码与 npm 安装继续使用统一安装器。 - 按 tasks/ascendc、workflows/ascendc 组织任务和流程，文档模板平铺到 templates；删除暂不使用的目录，清理任务未使用的变量及模板绑定。 - 工作流模板第二行通过 use_when 声明适用场景。新增引导生成脚本，启动前扫描模板并生成文件名/调用时机清单，替代手工维护的 registry.csv；组装后不向 harness 传递引导元数据。 - 同步入口说明、插件清单、安装测试和打包 smoke。适配最新主线的验收裁决命令与失败原因回传，将返工约定集中到角色，删除各 task 的重复提示；失败摘要与完整报告路径由 harness 自动回传，详细证据保留在报告中。更新黑盒测试和说明，不修改 harness 或 Skill 子仓。 验证： - 工作流 UT：28 项通过。 - npm --prefix script test：67 项通过。 - npm --prefix script run pack:smoke：真实 tgz 安装与运行检查通过。 - git diff --check 通过；已 rebase 到主线 ade7fa0，仅包含本次重构提交。 测试覆盖组装、安装和模拟执行，未进行真实模型或 NPU 算子开发验证。原来从社区路径安装的工作区需重新执行初始化。 See merge request: cann/cannbot!34 | 1 个月前 | |
feat(model-train-precision-diagnose):新增训练精度异常诊断plugin Co-authored-by: MissingPompeii<guohao120@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !28 merge feat/model_train_plugin into master feat(model-train-precision-diagnose):新增训练精度异常诊断plugin Created-by: MissingPompeii Commit-by: MissingPompeii Merged-by: cann-robot Description: ### 当前PR是否有AI参与: [ ] 否 [x] 是 __1. AI Agent 平台: Codex __2. AI 模型: GPT-5 __3. Prompt上下文: 使用 Codex 协助分析训练精度诊断工作流、实现社区 Plugin、完善评测，并执行代码审查与验证。+ ### PR功能描述 / 为什么需要这个合入**: 新增 model-train-precision-diagnose 社区 Plugin，为 PyTorch on Ascend NPU 训练精度问题提供端到端、证据驱动的诊断工作流。 主要能力包括： - 按首发症状路由 E01 正向有限值偏差、E02 反向有限值偏差、E04 NaN/Inf/Overflow 和 E08 确定性异常。 - 由 Primary 统一完成 Intake、症状路由和实际训练环境 Preflight。 - 强制经过 Scope Reducer 缩小 Node、Rank、Step、模型及运行条件范围。 - 调用独立训练精度 Skills 完成症状专项定位，并由 Reviewer 复核证据闭环。 - 提供集群作业执行与产物汇集、Dump 完整性与症状复现、工具版本与语义确认、实验授权及回退等共享规则。 - 支持证据触发、用户授权的特征值检测与 Ascend DMI AICORE 诊断。 - 支持 npm 包和源码项目级安装，适配 OpenCode、Codex、Claude Code、TRAE 和 DSH。 该 Plugin 用于解决训练精度诊断过程中症状入口不明确、运行环境未对齐、缩圈步骤被跳过、Dump 产物不可代表原症状以及工具结果被过度解释等问题，使最终结论能够追溯到可复现条件、单变量实验和修复/回退证据。 ### 该PR关联的issue https://gitcode.com/cann/cannbot/issues/10 ## 改动类型 / Change Type - [ ] Bug 修复 / Bug Fix - [x] 新功能 / New Feature - [ ] 性能优化 / Performance - [ ] 代码重构 / Refactoring - [x] 文档更新 / Documentation - [ ] 测试相关 / Test - [ ] 其它 / Other ## 测试信息 / Testing <!-- 简要测试说明或关键结果 / Brief test description or key results --> - [x] 单元测试通过 / UT passed - [x] 集成测试通过 / ST passed - [x] 人工验证通过 / Manual verified ## 检查清单 / Checklist - [x] 代码符合规范 / Code follows style guide - [x] 测试添加并通过 / Tests added and passed - [x] 文档已更新 / Docs updated if needed - [x] 无硬编码敏感信息 / No secrets hardcoded - [x] 提交信息符合规范 / Commit message follows convention See merge request: cann/cannbot!28 | 1 个月前 | |
feat(model-train-precision-diagnose):新增训练精度异常诊断plugin Co-authored-by: MissingPompeii<guohao120@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !28 merge feat/model_train_plugin into master feat(model-train-precision-diagnose):新增训练精度异常诊断plugin Created-by: MissingPompeii Commit-by: MissingPompeii Merged-by: cann-robot Description: ### 当前PR是否有AI参与: [ ] 否 [x] 是 __1. AI Agent 平台: Codex __2. AI 模型: GPT-5 __3. Prompt上下文: 使用 Codex 协助分析训练精度诊断工作流、实现社区 Plugin、完善评测，并执行代码审查与验证。+ ### PR功能描述 / 为什么需要这个合入**: 新增 model-train-precision-diagnose 社区 Plugin，为 PyTorch on Ascend NPU 训练精度问题提供端到端、证据驱动的诊断工作流。 主要能力包括： - 按首发症状路由 E01 正向有限值偏差、E02 反向有限值偏差、E04 NaN/Inf/Overflow 和 E08 确定性异常。 - 由 Primary 统一完成 Intake、症状路由和实际训练环境 Preflight。 - 强制经过 Scope Reducer 缩小 Node、Rank、Step、模型及运行条件范围。 - 调用独立训练精度 Skills 完成症状专项定位，并由 Reviewer 复核证据闭环。 - 提供集群作业执行与产物汇集、Dump 完整性与症状复现、工具版本与语义确认、实验授权及回退等共享规则。 - 支持证据触发、用户授权的特征值检测与 Ascend DMI AICORE 诊断。 - 支持 npm 包和源码项目级安装，适配 OpenCode、Codex、Claude Code、TRAE 和 DSH。 该 Plugin 用于解决训练精度诊断过程中症状入口不明确、运行环境未对齐、缩圈步骤被跳过、Dump 产物不可代表原症状以及工具结果被过度解释等问题，使最终结论能够追溯到可复现条件、单变量实验和修复/回退证据。 ### 该PR关联的issue https://gitcode.com/cann/cannbot/issues/10 ## 改动类型 / Change Type - [ ] Bug 修复 / Bug Fix - [x] 新功能 / New Feature - [ ] 性能优化 / Performance - [ ] 代码重构 / Refactoring - [x] 文档更新 / Documentation - [ ] 测试相关 / Test - [ ] 其它 / Other ## 测试信息 / Testing <!-- 简要测试说明或关键结果 / Brief test description or key results --> - [x] 单元测试通过 / UT passed - [x] 集成测试通过 / ST passed - [x] 人工验证通过 / Manual verified ## 检查清单 / Checklist - [x] 代码符合规范 / Code follows style guide - [x] 测试添加并通过 / Tests added and passed - [x] 文档已更新 / Docs updated if needed - [x] 无硬编码敏感信息 / No secrets hardcoded - [x] 提交信息符合规范 / Commit message follows convention See merge request: cann/cannbot!28 | 1 个月前 | |
迁移 CANNBot 插件编排与交付仓库 Co-authored-by: chendunyang<chendunyang1@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !1 merge migration/import-cannbot-test into master 迁移 CANNBot 插件编排与交付仓库 Created-by: qq_37913898 Commit-by: chendunyang Merged-by: cann-robot Description: ## 迁移说明 将 CANNBot 插件编排、交付能力和静态插件门户迁移至 cann/cannbot。 ## 主要内容 - 导入官方插件、统一安装器和 npm 发布工程； - 将算子测试插件切换为 ascendc-st-design，对应 ops/ascendc-st-design Skill，支持参数定义、测试因子、约束分析及 L0/L1/L2 ST 用例与覆盖报告； - 引入 vendor/cannbot-skills submodule，通过 gitlink 锁定可复现的 Skill 版本； - 支持同一项目安装多个官方插件，独立管理指令区块和安装记录； - 为组装包和安装目标随附插件与 Skills 许可证，明确 npm 混合许可证边界； - 增加发布前完整测试和实际 tgz/npm-bin smoke test； - 补齐 npm 新仓元数据、Skills 显式更新命令、HTTPS 插件链接和发布文档； - 纳入静态网站，更新算子测试卡片、插件文档、中英文文案和五客户端安装命令； - 已发布 npm 1.3.2，后续从 cann/cannbot 发布和维护； - 将全部迁移内容整理为基于目标仓 master 的单个提交。 ## 验证 - cd script && npm test：40 项测试全部通过； - cd script && npm run pack:check：npm dry-run 打包通过； - cd script && npm run pack:smoke：实际 tgz 安装和 cannbot npm bin 验证通过； - cd script && npm run prepublishOnly：完整发布前门禁通过； - 从公共 npm registry 全新下载 1.3.0，OpenCode、Codex、Claude Code、TRAE、DSH 五种安装目标全部通过； - 公共包内 ascendc-st-design Python 生成脚本可启动； - 网站已部署至 https://cann.cannbot.cn，首页、ascendc-st-design 插件直达页和静态资源公网验收通过； - GitCode 服务端 Hooks 检查通过。 See merge request: cann/cannbot!1 | 2 个月前 | |
harness编排器用户提示优化,提供安装agent配置功能 Co-authored-by: zhouqilong<zhouqilong2@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !14 merge workflow-orchestrator into master harness编排器用户提示优化,提供安装agent配置功能 Created-by: zhou-qilong Commit-by: zhouqilong Merged-by: cann-robot Description: <!-- 感谢您的合入申请! --> ### 当前PR是否有AI参与: [x ] 否 [] 是 - AI Agent 平台: - AI 模型: - Prompt 上下文: ### PR功能描述 / 为什么需要这个合入: 本 PR 优化 workflow-orchestrator 的输入确认和 Agent 配置准备流程： - 将 workflow.yaml、work_dir、provider、prompt 作为四项必需输入，并在执行前通过一次 question-tool 提交完成确认。 - 为缺少 work_dir 的任务提供通用建议：在 Agent 启动的项目目录下使用任务或项目标识名的 snake_case 目录。 - 正确识别当前使用的 Agent CLI，支持 codex、opencode 和 cannbot，避免 CANNBot 会话被误判为 OpenCode。 - 新增 link_agent_config.py，将当前 Agent 项目的适配配置链接到 work_dir；已有文件、目录或软链接会保留并跳过。 - 在启动编排器前记录 start_dir、work_dir 和链接结果。脚本通过标准输出提供日志，由 shell 追加到 orchestrator.log，不会覆盖既有日志。 - 将工作流编排器日志改为追加写入，保留配置准备阶段的记录。 - 为软链接创建、重复执行、冲突目标、悬空链接、路径空格、日志重定向和错误输入补充测试。 ### 该PR关联的issue 无 ## 改动类型 / Change Type - [ ] Bug 修复 / Bug Fix - [x] 新功能 / New Feature - [ ] 性能优化 / Performance - [ ] 代码重构 / Refactoring - [x] 文档更新 / Documentation - [x] 测试相关 / Test - [ ] 其它 / Other ## 测试信息 / Testing - 执行命令：python3 -m unittest discover -s harness/workflow-orchestrator/tests - 结果：62 项测试全部通过（OK） - 额外通过 Python 编译检查和 git diff --check - [x] 单元测试通过 / UT passed - [ ] 集成测试通过 / ST passed - [x] 人工验证通过 / Manual verified ## 检查清单 / Checklist - [x] 代码符合规范 / Code follows style guide - [x] 测试添加并通过 / Tests added and passed - [x] 文档已更新 / Docs updated if needed - [x] 无硬编码敏感信息 / No secrets hardcoded - [x] 提交信息符合规范 / Commit message follows convention See merge request: cann/cannbot!14 | 1 个月前 | |
迁移 CANNBot 插件编排与交付仓库 Co-authored-by: chendunyang<chendunyang1@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !1 merge migration/import-cannbot-test into master 迁移 CANNBot 插件编排与交付仓库 Created-by: qq_37913898 Commit-by: chendunyang Merged-by: cann-robot Description: ## 迁移说明 将 CANNBot 插件编排、交付能力和静态插件门户迁移至 cann/cannbot。 ## 主要内容 - 导入官方插件、统一安装器和 npm 发布工程； - 将算子测试插件切换为 ascendc-st-design，对应 ops/ascendc-st-design Skill，支持参数定义、测试因子、约束分析及 L0/L1/L2 ST 用例与覆盖报告； - 引入 vendor/cannbot-skills submodule，通过 gitlink 锁定可复现的 Skill 版本； - 支持同一项目安装多个官方插件，独立管理指令区块和安装记录； - 为组装包和安装目标随附插件与 Skills 许可证，明确 npm 混合许可证边界； - 增加发布前完整测试和实际 tgz/npm-bin smoke test； - 补齐 npm 新仓元数据、Skills 显式更新命令、HTTPS 插件链接和发布文档； - 纳入静态网站，更新算子测试卡片、插件文档、中英文文案和五客户端安装命令； - 已发布 npm 1.3.2，后续从 cann/cannbot 发布和维护； - 将全部迁移内容整理为基于目标仓 master 的单个提交。 ## 验证 - cd script && npm test：40 项测试全部通过； - cd script && npm run pack:check：npm dry-run 打包通过； - cd script && npm run pack:smoke：实际 tgz 安装和 cannbot npm bin 验证通过； - cd script && npm run prepublishOnly：完整发布前门禁通过； - 从公共 npm registry 全新下载 1.3.0，OpenCode、Codex、Claude Code、TRAE、DSH 五种安装目标全部通过； - 公共包内 ascendc-st-design Python 生成脚本可启动； - 网站已部署至 https://cann.cannbot.cn，首页、ascendc-st-design 插件直达页和静态资源公网验收通过； - GitCode 服务端 Hooks 检查通过。 See merge request: cann/cannbot!1 | 2 个月前 | |
迁移 CANNBot 插件编排与交付仓库 Co-authored-by: chendunyang<chendunyang1@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !1 merge migration/import-cannbot-test into master 迁移 CANNBot 插件编排与交付仓库 Created-by: qq_37913898 Commit-by: chendunyang Merged-by: cann-robot Description: ## 迁移说明 将 CANNBot 插件编排、交付能力和静态插件门户迁移至 cann/cannbot。 ## 主要内容 - 导入官方插件、统一安装器和 npm 发布工程； - 将算子测试插件切换为 ascendc-st-design，对应 ops/ascendc-st-design Skill，支持参数定义、测试因子、约束分析及 L0/L1/L2 ST 用例与覆盖报告； - 引入 vendor/cannbot-skills submodule，通过 gitlink 锁定可复现的 Skill 版本； - 支持同一项目安装多个官方插件，独立管理指令区块和安装记录； - 为组装包和安装目标随附插件与 Skills 许可证，明确 npm 混合许可证边界； - 增加发布前完整测试和实际 tgz/npm-bin smoke test； - 补齐 npm 新仓元数据、Skills 显式更新命令、HTTPS 插件链接和发布文档； - 纳入静态网站，更新算子测试卡片、插件文档、中英文文案和五客户端安装命令； - 已发布 npm 1.3.2，后续从 cann/cannbot 发布和维护； - 将全部迁移内容整理为基于目标仓 master 的单个提交。 ## 验证 - cd script && npm test：40 项测试全部通过； - cd script && npm run pack:check：npm dry-run 打包通过； - cd script && npm run pack:smoke：实际 tgz 安装和 cannbot npm bin 验证通过； - cd script && npm run prepublishOnly：完整发布前门禁通过； - 从公共 npm registry 全新下载 1.3.0，OpenCode、Codex、Claude Code、TRAE、DSH 五种安装目标全部通过； - 公共包内 ascendc-st-design Python 生成脚本可启动； - 网站已部署至 https://cann.cannbot.cn，首页、ascendc-st-design 插件直达页和静态资源公网验收通过； - GitCode 服务端 Hooks 检查通过。 See merge request: cann/cannbot!1 | 2 个月前 | |
迁移 CANNBot 插件编排与交付仓库 Co-authored-by: chendunyang<chendunyang1@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !1 merge migration/import-cannbot-test into master 迁移 CANNBot 插件编排与交付仓库 Created-by: qq_37913898 Commit-by: chendunyang Merged-by: cann-robot Description: ## 迁移说明 将 CANNBot 插件编排、交付能力和静态插件门户迁移至 cann/cannbot。 ## 主要内容 - 导入官方插件、统一安装器和 npm 发布工程； - 将算子测试插件切换为 ascendc-st-design，对应 ops/ascendc-st-design Skill，支持参数定义、测试因子、约束分析及 L0/L1/L2 ST 用例与覆盖报告； - 引入 vendor/cannbot-skills submodule，通过 gitlink 锁定可复现的 Skill 版本； - 支持同一项目安装多个官方插件，独立管理指令区块和安装记录； - 为组装包和安装目标随附插件与 Skills 许可证，明确 npm 混合许可证边界； - 增加发布前完整测试和实际 tgz/npm-bin smoke test； - 补齐 npm 新仓元数据、Skills 显式更新命令、HTTPS 插件链接和发布文档； - 纳入静态网站，更新算子测试卡片、插件文档、中英文文案和五客户端安装命令； - 已发布 npm 1.3.2，后续从 cann/cannbot 发布和维护； - 将全部迁移内容整理为基于目标仓 master 的单个提交。 ## 验证 - cd script && npm test：40 项测试全部通过； - cd script && npm run pack:check：npm dry-run 打包通过； - cd script && npm run pack:smoke：实际 tgz 安装和 cannbot npm bin 验证通过； - cd script && npm run prepublishOnly：完整发布前门禁通过； - 从公共 npm registry 全新下载 1.3.0，OpenCode、Codex、Claude Code、TRAE、DSH 五种安装目标全部通过； - 公共包内 ascendc-st-design Python 生成脚本可启动； - 网站已部署至 https://cann.cannbot.cn，首页、ascendc-st-design 插件直达页和静态资源公网验收通过； - GitCode 服务端 Hooks 检查通过。 See merge request: cann/cannbot!1 | 2 个月前 | |
迁移 CANNBot 插件编排与交付仓库 Co-authored-by: chendunyang<chendunyang1@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !1 merge migration/import-cannbot-test into master 迁移 CANNBot 插件编排与交付仓库 Created-by: qq_37913898 Commit-by: chendunyang Merged-by: cann-robot Description: ## 迁移说明 将 CANNBot 插件编排、交付能力和静态插件门户迁移至 cann/cannbot。 ## 主要内容 - 导入官方插件、统一安装器和 npm 发布工程； - 将算子测试插件切换为 ascendc-st-design，对应 ops/ascendc-st-design Skill，支持参数定义、测试因子、约束分析及 L0/L1/L2 ST 用例与覆盖报告； - 引入 vendor/cannbot-skills submodule，通过 gitlink 锁定可复现的 Skill 版本； - 支持同一项目安装多个官方插件，独立管理指令区块和安装记录； - 为组装包和安装目标随附插件与 Skills 许可证，明确 npm 混合许可证边界； - 增加发布前完整测试和实际 tgz/npm-bin smoke test； - 补齐 npm 新仓元数据、Skills 显式更新命令、HTTPS 插件链接和发布文档； - 纳入静态网站，更新算子测试卡片、插件文档、中英文文案和五客户端安装命令； - 已发布 npm 1.3.2，后续从 cann/cannbot 发布和维护； - 将全部迁移内容整理为基于目标仓 master 的单个提交。 ## 验证 - cd script && npm test：40 项测试全部通过； - cd script && npm run pack:check：npm dry-run 打包通过； - cd script && npm run pack:smoke：实际 tgz 安装和 cannbot npm bin 验证通过； - cd script && npm run prepublishOnly：完整发布前门禁通过； - 从公共 npm registry 全新下载 1.3.0，OpenCode、Codex、Claude Code、TRAE、DSH 五种安装目标全部通过； - 公共包内 ascendc-st-design Python 生成脚本可启动； - 网站已部署至 https://cann.cannbot.cn，首页、ascendc-st-design 插件直达页和静态资源公网验收通过； - GitCode 服务端 Hooks 检查通过。 See merge request: cann/cannbot!1 | 2 个月前 | |
feat(model-train-precision-diagnose):新增训练精度异常诊断plugin Co-authored-by: MissingPompeii<guohao120@huawei.com> # message auto-generated for no-merge-commit merge: !28 merge feat/model_train_plugin into master feat(model-train-precision-diagnose):新增训练精度异常诊断plugin Created-by: MissingPompeii Commit-by: MissingPompeii Merged-by: cann-robot Description: ### 当前PR是否有AI参与: [ ] 否 [x] 是 __1. AI Agent 平台: Codex __2. AI 模型: GPT-5 __3. Prompt上下文: 使用 Codex 协助分析训练精度诊断工作流、实现社区 Plugin、完善评测，并执行代码审查与验证。+ ### PR功能描述 / 为什么需要这个合入**: 新增 model-train-precision-diagnose 社区 Plugin，为 PyTorch on Ascend NPU 训练精度问题提供端到端、证据驱动的诊断工作流。 主要能力包括： - 按首发症状路由 E01 正向有限值偏差、E02 反向有限值偏差、E04 NaN/Inf/Overflow 和 E08 确定性异常。 - 由 Primary 统一完成 Intake、症状路由和实际训练环境 Preflight。 - 强制经过 Scope Reducer 缩小 Node、Rank、Step、模型及运行条件范围。 - 调用独立训练精度 Skills 完成症状专项定位，并由 Reviewer 复核证据闭环。 - 提供集群作业执行与产物汇集、Dump 完整性与症状复现、工具版本与语义确认、实验授权及回退等共享规则。 - 支持证据触发、用户授权的特征值检测与 Ascend DMI AICORE 诊断。 - 支持 npm 包和源码项目级安装，适配 OpenCode、Codex、Claude Code、TRAE 和 DSH。 该 Plugin 用于解决训练精度诊断过程中症状入口不明确、运行环境未对齐、缩圈步骤被跳过、Dump 产物不可代表原症状以及工具结果被过度解释等问题，使最终结论能够追溯到可复现条件、单变量实验和修复/回退证据。 ### 该PR关联的issue https://gitcode.com/cann/cannbot/issues/10 ## 改动类型 / Change Type - [ ] Bug 修复 / Bug Fix - [x] 新功能 / New Feature - [ ] 性能优化 / Performance - [ ] 代码重构 / Refactoring - [x] 文档更新 / Documentation - [ ] 测试相关 / Test - [ ] 其它 / Other ## 测试信息 / Testing <!-- 简要测试说明或关键结果 / Brief test description or key results --> - [x] 单元测试通过 / UT passed - [x] 集成测试通过 / ST passed - [x] 人工验证通过 / Manual verified ## 检查清单 / Checklist - [x] 代码符合规范 / Code follows style guide - [x] 测试添加并通过 / Tests added and passed - [x] 文档已更新 / Docs updated if needed - [x] 无硬编码敏感信息 / No secrets hardcoded - [x] 提交信息符合规范 / Commit message follows convention See merge request: cann/cannbot!28 | 1 个月前 |
CANNBot
🚀 概述
CANNBot 是 CANN 社区的 Infra 智能体层，用 Agent 完成 AscendC/PyPTO/TileLang/Triton 等各类语言的算子开发、模型迁移与推理优化，并延伸至图模式、Runtime 等更多 CANN 开发场景。
本仓（cannbot）是其应用仓与用户入口，提供工作流编排与场景插件；仓群还包括 cannbot-skills、cannbot-knowledge、cannbot-dsl、cann-bench、cannbot-sentry 等仓库，结构如下。
⚡ 快速开始
npm 安装
npx @cannbot-plugin/cannbot@latest install ${plugin} --tool opencode
源码安装
git clone --recurse-submodules --shallow-submodules https://gitcode.com/cann/cannbot.git
cd cannbot/plugins/${plugin}
bash init.sh
${plugin}：插件名称，见官方插件，例如 ops-direct-invoke。
📦 官方插件
| 插件 | 能力 |
|---|---|
ops-direct-invoke |
基于 harness 的 Ascend C 直调算子开发工作流，支持技术穿刺、执行与验收、仓库知识覆写 |
ascendc-st-design |
Ascend C 算子 L0/L1/L2 ST 用例设计 |
model-infer-optimize |
NPU 模型迁移、精度对齐与推理性能优化 |
ops-registry-invoke |
ACLNN算子开发工作流 |
🧩 社区插件
| 插件 | 能力 |
|---|---|
model-train-precision-diagnose |
PyTorch on Ascend NPU 训练有限值偏差、NaN/Inf/Overflow 与确定性异常诊断 |