仕事効率化のスキル

优化域入口（L2）：拿到**已明确的瓶颈点 / 瓶颈标签**后，按标签把任务**分发**到四个优化模块 （DiT 计算 `dit-perf-opt` / DiT 通信 `dit-parallel-opt` / VAE `vae-opt` / host `host-opt`），并给出域内**最小前置集**与**域级验收口径**（性能入库口径引 `perf-gate`、精度判据引 `accuracy-gate`）。 **本技能不再承载选档与实施内容**（Step 2–4 闭环、特性档位选择、组合试验已全部归 `dit-perf-opt`）。 入口信号（任一即可触发）：① 用户或编排层已给出**瓶颈点/瓶颈标签**（"瓶颈已经明确，按这个点优化"）； ② **框架侧特性没落地**（该开的开关/特性没开，需要先判走哪个模块）。 near-miss（看似相关但不属本技能）： - **瓶颈未明**（"这个模型怎么加速""怎么跑通""采个 profile"，还要先定位）→ 先走 `model-auto-optimization`（唯一有分析权的一方），本入口**不接受未定位的任务**。 - 问"要不要开量化、开哪一档""量化/稀疏/Cache 怎么选怎么开" → `dit-perf-opt`（选档与实施在模块层）。 - 多卡并行形态 / 通信掩盖 / TP·offload → `dit-parallel-opt`；VAE·TAE 解码段 → `vae-opt`；交付搬运 / 装载预热等固定开销 → `host-opt`。 - 需要改本仓代码（pattern / 算子 / 测试 / 文档）→ `dev-workflow`。 由 model-auto-optimization 的阶段路由与用户直接声明瓶颈两条路径触发。

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对 profiling 数据（kernel_details.csv / trace_view.json / step_trace_time.csv）做统一分析： 5 层递进管道（analyze_trace.py）+ baseline/优化后 kernel diff（compare_traces.py），输出 瓶颈诊断、算子执行序、可融合候选与 P0-P2 方向建议。输入统一来自 profiling-collect。 只要用户有 profiling 产出并问"为什么慢/瓶颈在哪/优化前后差多少/往哪个方向"，都用本技能；采集走 profiling-collect，方案选档走 dit-perf-opt，实现/并行/基准走 pattern-dev/dit-parallel-opt/benchmark-dev——本技能只做诊断与方向。 由 model-auto-optimization 的 S1（融合分析）/S3（并行）阶段调用，亦由 dev-workflow 的分析阶段指引加载。 融合机会候选只做**识别**；候选的**边界与收益判定**（能不能融成一个单元、融多大、值不值）交 `fusion-scope-analyze`（本技能的辅助技能）——本技能不判融合边界。

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简化模型代码的快速验证载体：用随机权重/精简代码在 NPU 上快速验证模型架构 兼容性、算子先接入与融合可行性（产物：架构兼容性 + 基线/快验输出），无需真实权重。 已部署模型的框架侧验证见 framework-integration，环境安装见 env-install。 当用户需要确认模型能否跑通、评估参数量与显存占用、或在算子接入/融合优化前 做快速验证时使用此 skill；即使用户只提到"帮我试试这个模型能不能跑"而未说 dummy run，也应触发。由 model-auto-optimization 的 S0/S1（融合/编译快验）阶段调用， 亦由 dev-workflow 的模型验证阶段指引加载。

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远程昇腾访问工具：为部署与验证提供访问远端昇腾服务器的通用执行通道， 覆盖 SSH 连接复用、容器内命令执行、空闲卡选择与文件传输。 当需要在远端昇腾设备执行命令、查询 NPU 状态、 选择空闲卡或向远端传输文件时使用本技能； 即使用户只提到「在服务器上跑个命令」而未说明 SSH，只要目标是远端昇腾环境也应触发； 只提供远程执行通道，不负责安装/编译（env-install）与框架验证（framework-integration）。 由 env-install 的部署流程与 dev-workflow 的部署阶段调用，亦可独立使用。

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分布式并行策略选型与实测（USP / CP 通信掩盖 / CFG / TP/RSP/PP 概览；含拓扑相关选型 （按实测拓扑分域条件化：域内 bulk vs 跨域 head-parallel 翻转）与 AlltoAllV 缺陷绕过）。在 model-auto-optimization 中承担 S3：优先 USP、结合拓扑带宽差异选 CP，少量 step + 多 rank 验证特性开启与掩盖（产物：并行方案 + 多 rank 证据）。当用户需要多卡并行 策略选择、**序列并行形态抉择**（纯 Ulysses vs 复合 AllGather-KV×Ulysses：按 GQA / 跨域带宽 / 形态 plumbing 条件化定胜负）、**并行 × 稀疏叠加**（seam 契约：先汇聚后稀疏、 窗口偏移、块对齐、per-head 掩码；含「稀疏看似生效实则未生效」判定）、通信掩盖调优 （含**掩盖率上限**：1-1/n 何时成立、c/f 决定的真实上限、没生效的排查）、**并行方案 差异归因**（阶段 Δ 分解 / 集合通信按 communicator 归属 / 4→8 卡线性度），或排查多卡 跑不动 / 通信暴露大 / 换卡组 / 端口 bind / HCCL 带宽验证问题时使用；**并收编原并行作用域诊断**： 改了 SP/CP/Ulysses/AllGather-KV 后**不报错但结果没变/性能没变**、或小规模能跑大规模崩 （如 Ascend EE1003 coreDim 超限）时，用本技能证明"改动到底有没有生效"（判别量逐层收窄 + 两侧对照 + 日志≠生效，见 `references/scope-effectiveness-check.md`）； 即使用户只说 "多卡跑不动""通信暴露大""为什么没达到 6/7 的掩盖率""CP 和 USP 该选哪个""CP 叠稀疏 怎么不生效"而未说并行，也应触发。特性档位/接口事实见 `docs/zh/features/parallelism.md` /`usp.md`（仓内真源），框架侧开启见 framework-integration； 本技能承载选型决策、monkey-patch 掩盖与多卡诊断实测。 由 dev-workflow 多卡场景触发，亦由 model-auto-optimization 的 S3 阶段触发。

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Automate Bestbuy tasks via Rube MCP (Composio). Always search tools first for current schemas.

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Automate Backendless tasks via Rube MCP (Composio). Always search tools first for current schemas.

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Automate API Ninjas tasks via Rube MCP (Composio). Always search tools first for current schemas.

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Automate Apilio tasks via Rube MCP (Composio). Always search tools first for current schemas.

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Automate Atlassian tasks via Rube MCP (Composio). Always search tools first for current schemas.

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Automate Better Stack tasks via Rube MCP (Composio). Always search tools first for current schemas.

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Automate Bench tasks via Rube MCP (Composio). Always search tools first for current schemas.

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Automate Beeminder tasks via Rube MCP (Composio). Always search tools first for current schemas.

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Automate Basin tasks via Rube MCP (Composio). Always search tools first for current schemas.

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Automate Baserow tasks via Rube MCP (Composio). Always search tools first for current schemas.

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Automate Baselinker tasks via Rube MCP (Composio). Always search tools first for current schemas.

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Automate Apiflash tasks via Rube MCP (Composio). Always search tools first for current schemas.

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Automate Apiverve tasks via Rube MCP (Composio). Always search tools first for current schemas.

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Automate Bannerbear tasks via Rube MCP (Composio). Always search tools first for current schemas.

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Automate Axonaut tasks via Rube MCP (Composio). Always search tools first for current schemas.

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Automate Apex27 tasks via Rube MCP (Composio). Always search tools first for current schemas.

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Automate Apollo.io lead generation -- search organizations, discover contacts, enrich prospect data, manage contact stages, and build targeted outreach lists -- using natural language through the Composio MCP integration.

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