model-infer-optimize

Plugin model-infer-optimize from marketplace cannbot in catman626/cannbot-skills. Commands read from the repo's manifest — 19 days ago.

Subagents (9)

• model-infer-analyzer

  模型优化分析专家，负责模型架构分析、并行策略推荐、优化方案设计和性能/精度 Profiling 数据解读。适用于模型结构理解、部署策略决策、各优化阶段的方案评估等分析类任务。触发：模型架构分析、并行策略推荐、优化方案设计、profiling 数据解读时使用。

• model-infer-implementer

  模型优化实施专家，负责按已确认方案实施代码改造和调试修复。适用于并行切分、算子替换、模式适配等各优化阶段的代码实施和问题修复。

• model-infer-reviewer

  模型优化审查专家，负责验证代码改造的正确性、精度、性能和代码规范性，输出结构化诊断报告。适用于各优化阶段的精度验证、性能对比、策略校验、代码规范检查和仓库一致性审查。

• model-infer-sota-candidate

  优化候选发现专家，按候选来源（multi-stream DAG 拆解 / wiki / perf-insight）并行发现不限于多流的优化候选，产出候选 Plan 草案。供 model-infer-optimize 在候选发现阶段为每个来源派发。

• model-infer-sota-implementer

  NPU 推理性能优化实施专家，用主 agent 按 Plan 内容选定的单点技术 skill 实施单个优化 Plan（多流 / 融合 / 图模式 / prefetch / KVCache / SuperKernel / 并行等），保留 enable 开关并自验证。供 model-infer-optimize 在 Plan 实施/review/派生循环中派发。

• model-infer-sota-profile-analyzer

  性能数据分析专家，用 model-infer-perf-breakdown 按主 agent 敲定的拆解 spec 非交互地跑性能分析，产出时间分布 + 逐算子实测/理论 gap 报告。供 model-infer-optimize 在分析 baseline 与重采轮时派发。

• model-infer-sota-profiling-instrumenter

  NPU profiling 采集专家，用 model-infer-profiling 为已跑通的场景插桩/启用采集并产出 profile。非交互、可关闭回退，供 model-infer-optimize 在 baseline(round0) 与重采轮采集时派发。

• model-infer-sota-reviewer

  NPU 推理性能优化复核专家，只复核不改代码，验证 Plan 是否真实生效、精度与性能是否达验收口径，给出通过/淘汰/保持建议。供 model-infer-optimize 在 Plan 实施/review/派生循环中派发。

• model-infer-sota-scenario

  推理场景构造专家，负责构造可复现的推理输入、跑通精度基线、并定一把可机判的判定口径。只读不改优化代码，供 model-infer-optimize 编排流程在“构造输入并跑通精度基线”阶段派发。

Hooks (5)

• SessionStart

  "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/hooks/run-hook.cmd" session-start-model-infer

• PreToolUse

  python3 "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/hooks/pre_tool_use.py"

• PreToolUse

  python3 "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/hooks/time_reminder.py"

• PostToolUse

  python3 "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/hooks/post_tool_use.py"

• SubagentStop

  python3 "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/hooks/subagent_stop.py"

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