스킬 찾기

执行模型量化。通过 msmodelslim quant 依据 Practice YAML 对模型进行量化。

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重采样：把已有多轮对话数据的每条 assistant 回答丢弃，用 verifier 模型/vLLM 服务逐轮重生成，产出可直接进训练的预分词样本（每行含 input_ids/loss_mask）。依赖支持 return_token_ids 的 OpenAI 兼容 chat 服务（服务需由用户提前就绪，本技能不负责拉起服务）。触发：用某模型对某个数据集做重采样/重生成（如“对这个数据集用这个模型做重采样”）、把对话回答用模型重写、生成预分词样本/on-policy/MTP 训练数据。

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Aggregate DiT inference outputs into per-dimension VBench metrics via AISBench. Run after the quant-tuning-evaluate DiT workflow produces a directory of mp4s and the user supplies a VBench-1.0-mini JSON + pre-populated cache dir. Single mode (Standard).

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量化专家经验调优库：按「L1 通用专家调优意见 → L2 结构化专家调优意见 → L3 模型专属专家调优意见」三级递进， 输出量化精度调优的完整手段（离群值抑制 / 量化方法·粒度·对称性选型 / 校准集调整 / 敏感层回退 / 模型专属策略）， 每条结论附专家原因分析与专家意见可信度等级。 本 Skill 是专家经验库，负责说明可选离群值抑制算法并询问用户选择哪些算法，以及回答「怎么调、哪些层需要回退及为什么」；不运行离群值抑制 processor，不修改 YAML、不执行量化、不做 EP 检查 / 服务化 / 任务评测。

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对 DiT（扩散/多模态生成）模型执行 W8A8 动态（data-free）或 W8A8 MXFP8（data-free）量化。覆盖 HunyuanVideo、Wan2.2-T2V/I2V/TI2V、FLUX.1-dev（已迁移）、SD3、Sana、HunyuanDiT、CogViewX 等。YAML apiversion 固定 multimodal_sd_modelslim_v1，统一 MultimodalPipelineInterface 重构路径（不再保留 LegacyMultimodalPipelineInterface）。模板与字段以 msmodelslim/model/hunyuan_video/model_adapter.py（唯一已迁移到重构路径且 lab_practice YAML 已 validated 的 DiT）为参考；其它 DiT 需按各自推理仓的 `parse_args` 调整字段集合。data-free 指不引入外部激活校准数据，spec.dataset（校准集短名，短名如 wan2_2_t2v；enable_dump: false 时不参与 dump）仍必填；精度调优通过下游经验库 L2 §7 + 直接调 `quantization-expert-experience-tuning-rules/scripts/apply_rollback.py`（整层回退）扩展 exclude 列表，闭环由 `quantization-accuracy-tuning-orchestrator` 调度。

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Use when 量化调优闭环中需要生成或修改一轮调优所需的 Practice YAML，包括敏感层分析、策略决策、写出 YAML 文件和校验。

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End-to-end automated model quantization and accuracy tuning workflow. Use when user asks for automated model quantization and accuracy tuning, e.g. "自动量化", "量化调优", "一键量化", "精度调优", etc. 当用户给出多卡（≥2 卡）卡号时，量化阶段通过 EP 并行适配（msmodelslim-ep-parallel-adaptation）保证多卡 EP 并行，调优主流程仍在本 Skill。

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在 W8A8 动态量化后，用 MindIE-SD 冒烟测试 DiT 量化权重是否可加载（可选 skill）。与 `quant-tuning-evaluate`（DiT 扩展节）的区别：本 skill 仅做"能跑通 + 权重可用"的轻量验证（4~16 条 prompt，几分钟出结果），不算分；后者产出视频集交 `quant-tuning-score-dit`（AISBench-VBench 16 维度）评分，是调优回路一环。不引入 vLLM-Ascend、不做精度指标评估（FID/CLIP-score 等）。

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当首次使用 msmodeling optix 的用户需要根据硬件、模型、负载和优化目标推荐 MindIE/vLLM 寻优参数、搜索范围、benchmark 侧字段或 config.toml 片段时使用。

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当用户提供 GitHub 文件页面链接，或希望读取某个仓库中的源码、配置、README、Markdown、docs 内容时，使用此技能。技能支持将 `github.com/<owner>/<repo>/blob/<ref>/...` 转换为 `raw.githubusercontent.com` 链接并获取内容；读取仓库 docs 时先列出仓库根目录、按真实结构定位 `docs/` 目录（语言子目录、索引），不要假设所有仓库都有固定目录或 `agent_router.md`（该文件仅当根目录确实存在时才可选参考）。

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执行msProbe数据比对并分析比对结果，定位确定性计算问题首个输入一致输出不一致的API。

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解析中文自然语言中的 AISBench 测评需求，检查 Python 与 AISBench 运行环境，通过分轮追问确认关键配置，将基准名称映射为仓库内的数据集任务，在用户最终确认后生成并执行 AISBench CLI，并返回精度指标和产物路径。适用于用户要求使用 AISBench 评测模型或运行数据集；不适用于实现新数据集或仅解释基准概念。

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当用户希望你像第一次接触项目的人一样，真实按仓库的 README、安装文档或 quick start 跑一遍，并判断“新人能不能走通”“文档是否可用”“哪里会卡住”“安装/启动说明是否对新手友好”时，使用这个 skill。它适用于 repo onboarding audit、documentation UX review、quickstart validation、README walkthrough、按文档验证安装与运行并输出问题报告的场景；即使用户只是说“按 README 试一下”“帮我检查这个仓库文档能不能跑通”“看看 quick start 为什么带不动新人”，也应触发。不要用于纯翻译、润色、摘要、风格对比、治理项检查，或只想直接修环境/修单个报错而不做完整文档体验审查的请求。

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Install and verify the msmodeling development environment. Use when the user explicitly asks to install msmodeling dependencies, set up this repository, create `myenv` with `uv`, install this repository's `requirements.txt`, set project `PYTHONPATH`, or configure `HF_ENDPOINT`; if the user only says to install an environment, ask whether they mean msmodeling dependencies before proceeding.

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专门用于 Ascend 集群 Profiling 性能数据的“快慢卡”诊断专家技能。当用户提供【集群性能数据目录/路径】并要求分析【快慢卡】、【慢节点】、【负载不均衡】或【集群瓶颈】时，必须触发此技能。该技能会自动接收集群路径，调度相关工具输出快慢卡的宏观定性与微观根因（如 Host 下发瓶颈、算子计算劣化）。

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为 verl-omni 接入或修复 MSProbe 训推一致性采集，生成打点代码、样本关联日志和诊断启动脚本。 用于 diffusion/omni 的 rollout 与 actor 数据采集、dump 缺失或配对失败；不负责精度根因分析。

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昇腾AscendC算子异常检测工具（msSanitizer）。检测内存越界、内存泄漏、数据竞争、未初始化读取、同步异常等缺陷。触发关键词：mssanitizer、sanitizer、检测工具、内存检测、竞争检测、初始化检测、同步检测

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RL 强化学习训练与推理（rollout）路径的算子差异性扫描。当用户提供训练启动脚本路径，要求对比 Megatron 训练路径与 vLLM 推理路径的算子差异（尤其是融合算子 vs 单算子不一致）时使用此 skill。典型触发词包括"训推算子扫描"、"训推差异性"、"算子差异报告"、"融合算子对比"、"train vs infer op diff"。注意：本 skill 通过运行完整 RL 训练脚本（集成 profiling）来采集真实运行时算子（非静态源码扫描，非独立分离运行）。当训练、推理使用不同脚本时禁止触发。

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提供 msModelSlim 的通用快速量化指引，包含安装、最简 YAML 配置与基础执行校验。适用于用户询问 msmodelslim 安装、快速量化、配置 yaml、linear_quant 或 minmax 基础参数时。

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分析 AscendC 算子中自实现的软同步代码，判断其所属同步语义（核间 barrier/set-wait、卡间 barrier/signal），并接入 mssanitizer 的 Sanitizer 接口（sanitizer_report.h）上报软同步语义，避免 racecheck 对软同步误报。触发：算子存在自实现软同步（GM 地址轮询、flag 计数、跨核/跨卡信号等）需要配合 mssanitizer 检测、需要上报软同步语义、需要判断某段同步代码属于哪种同步语义时。

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Ascend cluster comparison tool. Invoke when user asks to compare two cluster datasets (DB or TEXT), or to generate cluster_analysis_output from raw profiling data via msprof-analyze and then compare.

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Analyze Ascend NPU collective communication profiling data with a DB-first workflow. Use when the user provides `cluster_analysis_output/cluster_analysis.db`, rank-level `analysis.db`, rank-level `ascend_pytorch_profiler_{rank_id}.db`, together with `profiler_info.json`, and asks about HCCL or hcom communication cost, collective communication TOP ops, wait time, slow rank/straggler, Notify Wait, bandwidth, retry, relay, SDMA/RDMA/HCCS links, communication matrix, or Ascend communication fault patterns.

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MindStudio Profiler Analyze（msprof-analyze）是面向 AI 训练与推理场景的性能分析工具，基于采集得到的 profiling 数据进行统计、比对和诊断，帮助定位计算、通信、调度及集群场景下的性能瓶颈。

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昇腾AscendC算子调试工具（msDebug）技能，含两大流程：①上板调试——算子加 -g -O0 编译后由 msdebug 拉起，支持断点、单步、变量/内存打印、核切换、寄存器读取；②coredump解析——用户指定 core 文件路径后，msdebug 加载解析挂掉代码行/异常调用栈/现场变量。触发关键词：msdebug、算子调试、上板调试、断点、单步调试、打印变量、读内存、核切换、寄存器、coredump、core文件、调用栈、崩溃解析

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