tilelang2ascend-ops-developer-skills

Plugin tilelang2ascend-ops-developer-skills from marketplace cannbot in jieran-zhang/cannbot-skills. Commands read from the repo's manifest — 1 month ago.

Skills (6)

• tilelang2ascend-case-simplifier

  测试用例精简专家 Skill。读取 `{output_dir}` 中与算子对应的 `.json` 文件， 对其中的输入 cases（JSON Lines 格式，每行一个 `{"inputs": [...]}` 对象）进行精简， 使 case 数量尽量不超过 10 个，同时保证覆盖度。 当测试用例数量过多需要精简时，使用此 skill。 输入：output_dir 目录路径。 输出：精简后的 cases 已更新到对应的 `.json` 文件中。

• tilelang2ascend-operator-project-init

  初始化 AscendC 算子工程并创建可编译的算子骨架。触发场景：(1) 用户要求创建新算子；(2) 关键词：ascendc算子、新建算子、算子目录、算子初始化；(3) 需要基于 ascend-kernel 模板快速落地。本 skill 不只建目录，还输出“可继续开发”的标准文件与检查清单。

• tilelang2ascend-precision-tuning

  用于DumpTensor进行AscendC算子精度的调试。 Use when: - AscendC kernel / 算子精度失败，结果不对，数值错误，部分位置错误，或 NaN/Inf - 需要用 DumpTensor / dumptensor / dump tensor 看中间结果、GM/UB/Workspace 数据 - 需要分段定位 `Cube输入/中间/输出`、`Vector输入/中间/输出` 哪一段出问题

• tilelang2ascend-tilelang-designer

  TileLang kernel 设计与实现专家 Skill。为 PyTorch Model 设计并实现自定义 TileLang kernel： 完成 block-level 设计、tile-level 设计，并生成 model_new_tilelang.py 调用自定义 TileLang kernel。 当需要为复杂算子设计 TileLang kernel 时，使用此 skill。 输入：output_dir 目录路径（包含 model.py）。 输出：block_level/ 设计、tile_level/ 设计、model_new_tilelang.py 实现。

• tilelang2ascend-trace-recorder

  执行 trace 记录员 Skill。在算子任务完成后，回顾整个执行过程， 生成结构化的 trace 记录供 meta-agent 优化使用。 当算子任务完成后需要记录执行过程时，使用此 skill。 输入：output_dir 目录路径、各阶段执行结果信息。 输出：{output_dir}/trace.md 结构化执行记录。

• tilelang2ascend-translator

  AscendC kernel 转译与实现专家 Skill。将 TileLang 设计转译为 AscendC kernel， 并生成 model_new_ascendc.py 调用 AscendC kernel。 当 TileLang 设计完成需要转译为 AscendC kernel 时，使用此 skill。 输入：output_dir 目录路径（包含 tile_level/ 和 model_new_tilelang.py）。 输出：kernel/ 下的 AscendC 实现、model_new_ascendc.py。

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