「operator」の検索結果

VAE/TAE 解码段优化（**计算 + 通信同技能**）：判断解码器能否沿某个轴切到多张卡、怎么切才是逐位精确、切了值不值；给出可复用的等价性证明流程、状态携带切分代码模式与交换预算判据。范围**含 VAE encode（待补：当前无内容，暂不纳入正文）**。当用户问“VAE/TAE 解码能不能分卡/切分/分摊”“8 张卡重复解码能不能省”“按帧轴还是空间轴切”“切完结果会不会变”“怎么证明等价”“all-gather 拼回来对不对”，或任何“多卡把解码摊开、又要保证输出不变”的场合都应触发；即使用户没说“分片”二字，只要出现“解码每卡都解一遍”“解码太慢想摊到多卡”“那部分重复计算能不能省”也应触发。覆盖：跨轴耦合算子审计（含递归 MemBlock 前缀依赖的否证）、潜帧边界切分＋每块末帧状态携带、与 rank 无关的判定（否则死锁）、交换预算核算、已知静默陷阱（all_gather_into_tensor 填栈副本、repeat_interleave 多分配整张量、rank 选举式参与）、有损分片的精确性前置条件与自动修复、CPU 真值→分段 bitwise→端到端 md5→帧级健康指标的四道验证闸、分片“到底有没有生效”的状态量判定，以及“切分顺带绕过设备缺陷”的用法。边界（本技能只引用不复制）：计算手段与能力供给见 `pattern-dev` / `operator-dev`，DiT 侧选档参照 `dit-perf-opt`；通信方法论（形态/掩盖/通信账/归因）见 `dit-parallel-opt`；一致性判据见 `accuracy-gate`；数字入库见 `perf-gate`；交付搬运与装载预热等 host 固定开销见 `host-opt`（不属本技能）。

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算子级开发与性能优化：Triton / Ascend C / Catlass / PyPTO / TileLang 算子 编写、精度对齐与性能调优。优先路由到外部 cannbot-skills 技能库（不重复其内容）， 本 skill 只保留场景 → skill 映射与 MindIE-SD 特有补充。 当用户需要新增/优化算子、定位算子性能或精度问题时使用此 skill。 即使用户只提到"写个 triton kernel"或"这个算子怎么加速"而未说算子，也应触发； pattern 融合/编译后端见 pattern-dev，算子基准选型/接入测试见 benchmark-dev。 由 dev-workflow 或 pattern-dev 的 replacement kernel 场景触发。

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PyTorch Inductor pattern matcher 机制开发：扩展本仓 compile 能力（default/Inductor 后端）， 或扩展三方框架自带的类似能力——Pattern 创建/注册/调试、GraphPatternEntry 手动改图、 Copy 算子（InplaceCopy/ViewCopy）消减的机制与全生命周期，含 Phase 1–7 出口证据纪律。 当用户需要写/改/调试 pattern、处理融合不命中、做 Copy/InplaceCopy 消减或注册 replacement 时 使用；即使用户只说"pattern 不生效""copy 算子变多了""compile 没融合"而未说全称，也应触发 （触发词：pattern / pattern matcher / register_replacement / GraphPatternEntry / compile 融合 / Copy 消减）。 边界：批量下发（图 capture/replay）见 aclgraph-dev；算子本体开发见 operator-dev； 框架侧特性使能/补齐见 framework-integration。 由 dev-workflow 的 pattern/compile 开发场景路由触发，亦由 model-auto-optimization 的 S1 kernel 融合（接入/compile）替换场景指向（框架侧使能不支持、需新增/适配 pattern 时）。

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三方框架特性落地（原 framework-feature-enablement ＋ framework-extension-dev 合并）： 一个入口信号「框架侧特性没落地」，内部分两分支——**分支 A 框架已有 → 使能与验证** （计数契约 + 三层证据 + 使能异常回修）；**分支 B 框架缺失 → 补齐开发** （注入点 + 代码组织/注册机制 + 合入姿势：平台注册优先 / 上游 PR / fork 钉版 / monkey 备选）。 分支 A 触发词：量化/稀疏/缓存开关没生效、融合算子没命中、使能异常或精度不符、 "起 vllm 服务""模型在框架里跑不通""把 mindiesd 接到其他框架"。 分支 B 触发词：框架没 comm-stream 掩盖、框架没缓存消费者、框架不支持某 collective/mask、 feature_* NotImplemented、要给框架补一条结构性能力。 near-miss：纯安装/权重 → env-install；纯采集/分析 → profiling-collect / profiling-analyze； 纯选档（该不该开量化、开哪一档）→ dit-perf-opt； mindiesd 仓内 pattern / 算子 / 图下发开发 → dev-workflow + pattern-dev / operator-dev / aclgraph-dev。 由 model-auto-optimization 的 S1（融合接入）/S4（有损使能）/S5（训练感知）与 §0 缺口补齐策略路由， 亦由 dev-workflow 的框架接入/验证场景指引加载。

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DiT 计算模块（L3）：把**已定位的 DiT 计算瓶颈**落成特性级选档与实施—— 量化档（W8A16 / W4A16 / W8A8 系列 / W4A4 / MXFP8 / FA 量化）、稀疏（rf_v2 / ada_bsa）、 缓存（DiTCache / AttentionCache / 时间步优化）、编译启用（MindieSDBackend / Pattern 融合 / ACLGraph） 的**开不开、开哪一档、怎么开、怎么复验**；依据是 `docs/zh/features/*`（特性真源）+ framework-integration/references/framework-support-matrix.md（支持状态）。 即使用户只说"这个模型怎么加速""量化/稀疏/Cache 怎么选怎么开""要不要开量化、开哪一档""这个档位开了有没有效果" 而未提 profiling，也应触发。 **入口条件**：瓶颈点已明确（用户带一句实测锚点，或编排层交付标签）时由域入口 `performance-optimization` 按标签分发到本技能；**瓶颈未明（"怎么加速 / 跑通 / 采 profile"）先走 `model-auto-optimization` 定位**，不在本技能内做占比分析。 near-miss：多卡并行形态 / 通信掩盖 / TP·offload 选型 → `dit-parallel-opt`；VAE 解码段与 host 固定开销 → 各自模块（VAE / host）；单算子实现级实测选型（mindie_bench）→ `benchmark-dev`； 需要新增 pattern / 算子才能落地本档 → `pattern-dev` / `operator-dev`；框架侧开关与使能验证 → `framework-integration`；量化器位级契约与精度对齐（编码公式 / 舍入 / scale 粒度）→ `quantization-dev`；精度验收判据 → `accuracy-gate`；数字入库口径 → `perf-gate`。

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NPU 图批量下发能力（aclgraph / aclgraph_ex 家族）的开发与调优。覆盖 mindiesd 的 aclgraph_backend：NPUGraph 静态 capture、全局 graph pool、 lazy capture、专用 copy stream + event 管线、shape/dtype 校验、max_entries 驱逐。 当用户需要减少 host launch 开销、静态 shape 大 batch 场景加速、 或排查 NPUGraph replay 输入不匹配问题时使用此 skill。 即使用户只提"批量下发""graph capture""图捕获"而未说 aclgraph，也应触发； pattern/Inductor 融合（default 后端）见 pattern-dev，算子本体见 operator-dev， 本技能只覆盖图批量下发。由 dev-workflow 的编译开发阶段与 model-auto-optimization 的 图下发场景指引加载。

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量化格式契约与位级对齐：从设备字节反推量化器的**编码公式、舍入模式、scale 粒度、退化块规则**， 并据此重实现/融合量化器（MXFP8 e8m0、int8 perblock、fp8 perchannel 等）， 用「同进程同数据 + 独立参考实现 + 中点与退化输入全覆盖」做到**逐字节精确**。 当自研量化 kernel 与框架算子**对不上**、需要逆向某个量化器的数值契约、需要判断 「量化残差算不算可接受」、或要在融合内核里复现 aclnn 量化语义时使用此 skill。 即使用户只说「量化结果和参考不一致」「这个 scale 怎么算出来的」「融合量化器精度对不上」 而未提"契约"，也应触发。**注意**：单纯选量化档位/配置（该不该开量化、开哪一档）走 dit-perf-opt；算子级性能调优与 DSL 选型走 operator-dev； 并行作用域导致的静默失效（DiT 侧「改了并行但不报错也没生效」的判定）走 dit-parallel-opt。

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审计网站是否符合阿塞拜疆《个人数据法》（Law on Personal Data No. 998-IIIQ），并在适用时符合欧盟 GDPR 以及 ePrivacy/饼干同意规则。盘点存在的隐私文件（隐私政策、饼干政策、饼干横幅、同意流程、控制者和 DPO 联系方式、数据主体权利渠道、跨境转移披露、AZ 运营者登记引用），并对照适用的法定要求逐项评分。产出双层报告：面向企业主的通俗语言红绿灯摘要，外加面向律师的逐条款发现表（带条款级引用）。仅评估 — 不起草。每当用户分享针对阿塞拜疆或面向阿塞拜疆网站的 URL 或隐私/饼干政策文本时使用；当用户提及 .az 域名、Law 998、AZ 国家登记簿、ePrivacy、第 27 条欧盟代表，或询问"is my site GDPR compliant"、"do I need to register as an operator in Azerbaijan"或"is our cookie banner lawful"时也使用 — 即使没有"audit"一词。

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Designs genomics experiments so technical nuisance variation (batch, lane, plate, flow cell, operator, reagent lot, processing day) is balanced against the biological variable of interest and therefore estimable rather than confounded, using constrained sample-to-batch assignment (designit, OSAT), the confounder/mediator/collider distinction, and the principle that no post-hoc correction recovers a fully confounded design. Covers detecting hidden batches with surrogate variable analysis, a decision table for downstream correction (ComBat-seq, RUVSeq, SVA) whose execution is deferred to differential-expression/batch-correction, and reproducibility metadata. Use when assigning samples to sequencing batches/lanes/plates, avoiding batch-condition confounding, deciding whether a design is salvageable by correction, choosing a correction method, or estimating the number of hidden batches. For the experimental unit, randomization, and blocking concepts see experimental-design/randomization-blocking.

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Convert PyTorch AT_DISPATCH macros to AT_DISPATCH_V2 format in ATen C++ code. Use when porting AT_DISPATCH_ALL_TYPES_AND*, AT_DISPATCH_FLOATING_TYPES*, or other dispatch macros to the new v2 API. For ATen kernel files, CUDA kernels, and native operator implementations.

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Marc Andreessen-mode decision and productivity skill. A blunt, market-first operator that pressure-tests ideas, ventures, features, and career bets through Andreessen's actual frameworks — market dominates team and product; the only milestone that matters is product/market fit; bias to build over deliberate. Use when the user says 'andreessen', 'pmarca mode', 'should I build this', 'is there a market', 'are we at product/market fit', 'pmf check', 'pressure-test this idea', 'be brutal about this venture', 'market-first take', or wants a no-disclaimers, no-hedging, confidence-leveled verdict on whether something is worth pursuing. Also provides the 3x5-card + Anti-Todo personal productivity routine. Runs on a fixed anti-sycophancy operating prompt: leads with the strongest counterargument, never validates premises, uses explicit confidence levels, never apologizes for disagreeing. Not for polite brainstorming — this skill exists to tell you the market is dead when it is.

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Build production Apache Airflow DAGs with best practices for operators, sensors, testing, and deployment. Use when creating data pipelines, orchestrating workflows, or scheduling batch jobs.

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Act as a senior Amazon account growth operator that combines Amazon performance-drop analytics, Amazon growth-opportunity analytics, Amazon Ads data, retail readiness, BSR/rank signals, margin, inventory, and campaign/search-term evidence into a prioritized profitable growth action plan. Use when Codex needs to decide what to protect, fix, scale, reduce, pause, harvest, launch, or monitor for an Amazon brand, agency, marketplace, ASIN set, or account; when building daily, weekly, or monthly Amazon account operating plans; when reallocating ad budget; when deciding which ASINs are safe or risky to push; or when turning performance-drop and growth-opportunity findings into approval-gated actions with success/failure criteria.

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OpenClaw-native version of the foreign-trade outreach email skill. Use structured operator input plus customer-intel source context to generate conservative first-touch or follow-up email drafts without overstating inferred facts or inventing recent customer events.

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Run or resume a deliverable active-outreach workflow across lead discovery, screening, customer intel, and outreach email. Use when an operator or system pipeline needs durable run state, visible intermediate artifacts, evidence gates, report-bound human approval, and a final editable email draft that is never auto-sent.

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Use when a foreign-trade operator already has a small customer list and needs conservative customer grouping, outreach angles, English subject lines, first-email drafts, follow-up cadence, and human review points before any sending happens.

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Build bilingual, evidence-backed, SIEGER v2 customer intelligence reports for foreign-trade leads. Use when OpenClaw or a sales operator needs claim-level citations, decision gates, an industry-specific analysis lens, a non-fabricated verdict card, and sales angles that require approval before downstream outreach drafting.

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Normalize and screen scattered foreign-trade leads into a conservative, structured lead pool that can flow into customer-intel research. Use when an operator has company names, websites, emails, or contact clues from search results and needs a standardized output with missing-field warnings, review flags, next-step suggestions, and customer-intel-ready JSON.

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Generate conservative, editable English outreach drafts for foreign-trade sales from structured lead inputs and customer-intel signals. Use when an operator needs a first-touch or follow-up email draft that calls confirmed recent/customer-market signals from the customer-intel Skill, with subject options, review notes, and explicit reminders not to present unconfirmed facts as facts.

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Runnable end-to-end validation playbook for the Rembric TUI installer — catch breakage before merging/deploying, AND a sandboxed manual walkthrough to evaluate/iterate its UI/UX without polluting your real env. Apply before shipping any change touching `apps/plugin/install.sh`, the repo-root `install.sh` shim, any per-client `install.sh`/`uninstall.sh`, or distribution docs, or when you want to preview/try/demo the installer and polish how it looks and feels. Layered: CI-safe headless (vitest + `sh -n`), local install round-trips, operator interactive pty smoke, an optional full Docker `up` smoke, plus a sandboxed manual UX walkthrough. For the installer contract/what-not-to-break, see `rembric-tui-installer`.

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Build and extend pd-console — Port Daddy's GPU-native macOS operator console (GPUI 0.2.x, Zed's Rust UI). Covers the render-agnostic Block/Pane(Surface) contract, the two-thread reqwest↔smol refresh pipeline, Taffy flexbox layout, uniform_list virtual scroll, focus + keyboard nav, the OKLCH theme and ICS maritime flag badges, GPUI's missing text-input, and the real feature-gated cargo/CI gate. Use when adding panes, visual polish, or debugging GPUI rendering/layout/focus in core/pd-console. NOT for the TypeScript daemon, generic Rust toolchain/borrow-checker help (use rust-with-claude-code), or non-pd GPUI apps with a different theme/architecture.

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Control a running TouchDesigner instance via twozero MCP — create operators, set parameters, wire connections, execute Python, build real-time visuals. 36 native tools.

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Expert-level quantum mechanics knowledge. Use when working with wave functions, Schrodinger equation, quantum states, operators, uncertainty principle, quantum tunneling, spin, angular momentum, perturbation theory, or quantum entanglement. Also use when the user mentions 'wave function', 'Schrodinger', 'Heisenberg', 'quantum state', 'eigenvalue', 'superposition', 'tunneling', 'spin', 'Hilbert space', 'Dirac notation', 'commutator', or 'quantum measurement'.

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Use for every progress update, status report, problem explanation, ETA, review, acceptance, or completion report to the operator/owner, especially when they ask “到哪了”, “什么问题”, “做了什么”, “结果呢”, “还要多久”, or “说人话”. Translate technical evidence into visible or operational outcomes before details.

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