为 msModelSlim 适配器实现逐层量化（按层加载/懒加载）能力。仅在用户明确要求逐层量化或基础适配因 CPU 内存不足无法全量加载权重时使用。该特性为高阶可选项，不是基础适配必需项。
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설치 방법 보기설치하기 전에 에이전트에게 전달되는 지시 내용을 확인할 수 있습니다.
用于在基础适配完成后，为超大模型增加“逐层量化（按层加载）”能力，以降低 CPU 内存峰值。
model.safetensors.index.json，且可按层定位权重。get_weight_map（缓存 model.safetensors.index.json）get_state_dict(module, prefix)（只读取当前层所需权重）load_decoder_if_not_exist(model, name, idx)generate_decoder_layer(model) 按 num_hidden_layers 逐层 yield。generate_model_visit 与 generate_model_forward 统一使用逐层遍历器，保持严格同序。generate_decoder_layer 能完整遍历全部层。generate_model_visit 与 generate_model_forward 无层序错位。아직 리뷰가 없습니다. 사용해 본 소감을 남겨 주세요.
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当用户直接要求进行数据集压缩测评，或在量化调优过程中需要使用 AISBench 评测工具输出数据集精度等场景时使用。 本 Skill 负责：使用 AISBench 数据集压缩代码、用 RBF Kernel Herding 算法生成压缩后的数据子集（coreset），并按用户目标交付两种产物之一： ① 接入量化调优主流程：产出独立的 coreset 数据集配置（不覆盖原始数据），回传「全集 config_name + coreset config_name」给编排层，供 evaluation.yaml 切换； ② 仅数据集压缩测评（不做量化调优）：基于 example 模板生成「全集测试脚本」和「子集测试脚本」两份 shell 脚本。 暂时支持 AIME 2025 和 GPQA，其他数据集需要再结合 aisbench tools目录下 herding_coreset_selector 源码进行分析。
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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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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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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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Analyze Ascend NPU computation-side profiling data for single-card runs or a selected rank from multi-card runs. Use this skill when the user asks to diagnose computation bottlenecks, AI Core / AI Vector / AICPU hotspots, dynamic shape overhead, block dim issues, redundant TransData/Transpose/Cast, cross-stream waits, frequency/runtime-state issues, or fusion opportunities.
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针对昇腾 NPU 上的 PyTorch 模型，识别可做融合算子替换的代码段、替换为 torch_npu 融合算子并做性能/精度验证。当用户提到融合算子、NPU 算子替换、RMSNorm/SwiGLU/RoPE/Attention 融合、torch_npu 亲和算子等关键词是，使用本 Skill。
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