1. 分布式算子流程重构迁移

任务：

• 将存量分布式算子从_with_layout_infer迁移至_dispatch_new新流程，新旧流程通过是否使用preprocess方法区分。
  #94
  https://gitcode.com/david-he91/docs/blob/main/HyperParallel/op_dispatch_refactor_v2.md

2. 分布式算子开发

任务：

• 当前各网络还缺失部分分布式算子实现未完成，需要继续补齐。
  #124

3. 分布式算子UT覆盖补齐

任务：

• 当前分布式算子覆盖率不够，需要补齐覆盖
  https://repo.mindspore.cn/mindspore/hyper-parallel/version/202605/20260519/master_20260519103111_51c236bd893d04e7d4325c38d1682b062ab5b78d/coverage/htmlcov

完成情况：

• #159 已合入

4. 分布式算子ST用例整改

任务：

• 对torch平台添加gloo cpu后端用例，补充CI对于基础标准算子的接口功能/精度的基础覆盖
• 探索mindspore平台dryrun跑分布式算子用例，补充CI对于mindspore算子接口功能分布式逻辑的覆盖
• 梳理ST用例编写规则，尽可能少的使用卡，shard_size最大是2等规则重构用例。引入AI对入参覆盖进行分析，增加覆盖，减少重复/无效用例。

完成情况：

• #122 #158

5. 分布式算子实现逻辑重构（探索）

任务：

• 参考torch分布式算子的OpSchema，当前分布式算子逻辑抽象的不够，写法较为复杂，性能可能较低。
• Inplace类算子当前的分布式逻辑，注册在ElementWiseDistributedOp上，实际上是冗余且存在潜在风险的。
• ElementWiseDistributedOp分布式逻辑当前实现应用于单元/二元算子，部分涉及广播等场景实现逻辑复杂，可能存在冗余。
• 当前yaml注册中存在无效/未被使用的参数。

6. AI辅助流程完善

任务：

• 分布式算子skill，基于新流程整体重写，当前skill过于厚重，约束太多。
• ascend-test skill，告知如何跑通用例，提供相关约束。后续可以跑CPU的用例之后，可以在plan步骤之后，将人从dev-test-debug的loop中排除。
  https://gitcode.com/david-he91/docs/blob/main/HyperParallel/RotaryPositionEmbedding_claude_session.md