CANN/cannbot-skills开发规范

CANNBot Skills 开发规范【免费下载链接】cannbot-skillsCANNBot 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可复用的 Skills 模块。项目地址: https://gitcode.com/cann/cannbot-skills通用命名规范Skills、Agents 统一采用domain 前缀命名方式{domain}-{name}命名建议使用小写字母和连字符kebab-case前缀应简短且具有描述性name 应清晰表达用途/职责避免使用缩写除非是广泛认可的Skills 开发规范Skills 分类体系分类原则Skills 按功能定位分为五大类每类技能有明确的职责边界和使用场景。知识库类定位提供领域知识和参考资料作为其他技能的知识源特点被动查询不主动执行任务提供设计参考和最佳实践通常是其他技能的依赖代表性技能技能名称用途ascendc-npu-archNPU 架构知识芯片型号、架构特性ascendc-tiling-designTiling 设计指南多核切分、Buffer规划ascendc-api-best-practicesAPI 使用最佳实践、参数限制ascendc-docs-search文档搜索本地优先、在线兜底工程模板类定位提供工程脚手架和项目模板加速项目初始化特点提供标准化的工程结构包含可复用的代码模板降低项目搭建门槛代表性技能技能名称用途ascendc-registry-invoke-template自定义算子工程模板Registry Invoke 方式ascendc-registry-invoke-to-direct-invoke注册算子直调改造模板调试与测试类定位用于问题诊断和调试帮助定位和解决问题特点主动执行调试流程提供系统化的问题排查方法包含诊断工具和脚本代表性技能技能名称用途ascendc-precision-debug精度调试数值异常、rtol/atol 不达标ascendc-runtime-debug运行时调试aclnn 错误码、Kernel 卡死/挂起测试开发类定位用于测试设计、测试开发和代码检视特点提供测试用例设计方法包含代码检视规范和方法论覆盖 UT / ST / 白盒测试代表性技能技能名称用途ascendc-st-designST 测试用例设计aclnn 接口测试ascendc-ut-developUT 开发与覆盖率增强ascendc-code-review代码检视方法论ascendc-whitebox-design白盒测试设计工具辅助类定位提供辅助工具和实用功能提升开发效率特点提供具体的功能工具可独立使用或配合其他技能包含脚本和自动化工具代表性技能技能名称用途ascendc-env-check环境检查NPU 设备、CANN 配置ascendc-task-focus任务聚焦解决长任务迷失在中间问题查看完整技能列表:ls ops/分类使用指南选择技能时需要参考资料 → 查询知识库类需要搭建工程 → 使用工程模板类遇到问题 → 使用调试与测试类需要编写测试或检视代码 → 使用测试开发类需要工具支持 → 使用工具辅助类组合使用开发流程通常需要组合多个技能知识库类作为基础模板类加速启动调试类解决问题测试开发类保障质量工具辅助类提升效率创建流程使用skill-creator技能创建和优化技能直接调用 skill-creator 技能即可它会自动处理 - 需求分析和规划 - SKILL.md 编写 - 测试和评测 - 迭代优化 - 打包发布详细流程请参考skill-creator技能SKILL.md 结构--- name: skill-name description: 技能描述包含触发条件 --- # {Skill Name} ## 工作流程 1. 步骤一 2. 步骤二 ## 脚本工具 - scripts/main.py - 主脚本 ## 参考资料 - references/guide.md - 详细指南设计原则单一职责- 每个技能专注一个明确的任务可组合性- 技能之间可以组合使用通用原则遵循 AGENTS.md 核心原则信息来源可信、渐进式披露、简洁精炼Agents 开发规范创建 Agent# agents/{agent-name}/AGENT.md --- name: agent-name description: Agent 的简短描述 mode: subagent skills: - skill-1 - skill-2 --- ## 职责范围 ### 负责 - 任务1 ### 不负责 - 任务2Agent 职责分类分类Agent 名称核心职责典型场景架构类ascendc-ops-architect需求分析、方案设计、技术选型新算子开发启动时检视类ascendc-ops-reviewer代码检视、规范检查开发完成后、上库前参考示例查看plugins-official/下各 Team 目录中的 Agent 实现ops-direct-invoke/agents/- 直调开发子 Agentarchitect / developer / reviewerpypto-op-orchestrator/agents/- PyPTO 开发子 Agentanalyst / developer / perf-tunerops-code-reviewer/agents/- 代码检视子 AgentTeams 配置示例ops-direct-invoke核心理念Spec-driven Development规格驱动开发四阶段工作流设计阶段 - 需求分析 → 方案设计 → 测试设计开发阶段 - 迭代式开发骨架→整合→全量算子代码 ST用例 UT验收阶段 - 精度验收 → 性能验收上库阶段 - 代码检视 → 开发总结详细配置见plugins-official/ops-direct-invoke/AGENTS.md代码规范遵循 PEP 8命名约定文件名:skill_loader.py(小写下划线)类名:SkillLoader(大驼峰)函数/方法:load_skill()(小写下划线)常量:MAX_RETRIES(大写下划线)目录结构规范各层级资源目录的定位和用途层级目录用途内容示例领域根目录ops/算子 Skills正式版Ascend C PyPTOAscend C / PyPTO 算子开发相关领域根目录ops-lab/算子 Skills/Agents实验/非正式版实验性技能模块领域根目录model/模型优化模型优化相关技能Skill 内references/按需加载的知识文档API 指南、最佳实践、约束说明Skill 内assets/输出时使用的静态资源模板文件、图标Skill 内scripts/可执行脚本数据生成、验证脚本Team 内workflows/teams 流程配置文件任务提示词、数据流定义、错误处理指南【免费下载链接】cannbot-skillsCANNBot 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可复用的 Skills 模块。项目地址: https://gitcode.com/cann/cannbot-skills创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考