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运行程序采集 Profiling 数据，再用 msprof-analyze 分析TFLOPS 与 MFU。

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分析 msProbe compare 精度比对结果文件（CSV/XLSX），定位整网精度问题与数值差异。支持统计量模式，输出分析报告。支持辅助信息协助定位：辅助信息（历史结论/已知根因/已排除算子/嫌疑区域等）建议在请求中附带（不依赖交互工具）。若请求中未附带且运行环境无 AskUserQuestion，则跳过辅助信息收集、照常完成分析，报告中省略辅助信息章节并注明原因。

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为 msModelSlim 适配流程注入反量化能力。先识别模型权重是否可反量化，再实现反量化脚本并接入 model_adapter。当前仅覆盖 FP8 的 per-block 与 per-channel 两类；若格式不确定或无公开反量化规则，要求用户提供反量化脚本或浮点权重。

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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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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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多卡分布式训练中的 loss/gnorm 精度溢出检测与根因追溯。基于 MSProbe dump 数据，先跨 rank 定位首次出现 NaN 的源卡，再在源卡上追溯具体的溢出根因算子。 当用户需要：(1) 多卡分布式训练场景下的 NaN/Inf 溢出检测 (2) 找出首先出现 NaN 的源卡 (3) 追溯根因计算算子 (4) loss/gnorm NaN 问题定位 时使用此 skill。

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在遇到模型精度问题，需要分析定位时使用。典型的精度问题包括回复输出中有乱码或重复、精度测评不达标等。

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训练与推理数据不一致的端到端根因分析。当模块映射/值比较不足以定位问题时使用，可追踪首个可信的分歧边界，过滤融合或结构性误报，遵循生产者-消费者链，并生成包含具体假设和证据的根因报告。

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分布式训练梯度尖刺 (Gradient Spike) 根因定位。基于梯度监控数据 (trend.db/CSV)、 msprobe dump 统计数据，三阶段渐进式从异常坐标定位逐层深入到算子级根因。 当用户明确指明分析梯度尖刺问题时使用此 skill。 即便用户提供以上数据，但未指明分析梯度尖刺问题时，不可使用此skill。

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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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