「clg」の検索結果

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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Expert in community-led growth (CLG) - leveraging user communities to drive acquisition, retention, and expansion. Covers building developer communities, user groups, ambassador programs, and turning customers into advocates. Knows the difference between community as a feature vs community as a growth engine, and how to measure community ROI. Use when "community-led, CLG, ambassador program, champion program, user community, developer community, word of mouth, user group, " mentioned.

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Expert in community-led growth (CLG) - leveraging user communities to drive acquisition, retention, and expansion. Covers building developer communities, user groups, ambassador programs, and turning customers into advocates. Knows the difference between community as a feature vs community as a growth engine, and how to measure community ROI. Use when "community-led, CLG, ambassador program, champion program, user community, developer community, word of mouth, user group, " mentioned.

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Build and grow developer and user communities from scratch — covering ambassador programs, community-led growth (CLG), event operations, content strategy, and health metrics. Grounded in real playbooks from Notion, Lovable, AFFiNE, ClickUp, Asana, and Lark. Use when: building a community for an open-source project, SaaS product, or brand; recruiting and managing ambassadors or community leaders; planning community events (online/offline meetups, AMAs, hackathons); designing ambassador tier/points systems; setting community health KPIs; launching a Build-in-Public strategy; setting up Discord, Slack, or Lark communities; running developer relations (DevRel); or when the user asks about community operations, ambassador programs, CLG, user advocacy, KOC/KOL cultivation, UGC flywheels, community monetization, or any variation of "how do I grow my community".

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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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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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host / 辅助段优化模块（L3）：把**非 DiT、非解码段**的固定开销落成可复验的优化—— ① 交付与搬运（mp4/图片编码、worker→API 通路、落盘、异步化）； ② 装载与预热（权重加载、编译与图下发预热、镜像/容器预热）。 当用户说“mp4 编码/传输/落盘慢”“交付这段占了不少时间”“模型加载慢”“首启编译太久” “固定开销占比高”“每个请求都要重新编码/重新写盘”时使用。 **入口条件**：占比已达门限（瓶颈标签 `非DiT-host段`；标签枚举、门限与测点口径的单一真源在 model-auto-optimization/references/bottleneck-labels.md，本技能只消费不定义）。 near-miss（看似相关但不属本技能）： - **并发 / 吞吐 / 批处理调度 / 队列深度与限流** → **不属本技能**（会改变所有性能口径与 SLO 语义， 未来独立立项；本技能只在**不改变请求并发模型**的前提下压固定开销）； - VAE/TAE 解码段（计算或通信）→ `vae-opt`；DiT 计算 → `dit-perf-opt`； 多卡并行 / 通信掩盖 → `dit-parallel-opt`； - **装库 / 下载权重 / 构建镜像 / 创建容器** → `env-install`（本技能只优化装载与预热**过程本身**）； - 编译与图下发的**机制本体**（pattern / Inductor / NPUGraph / 图 pool / 缓存条目）→ `pattern-dev` / `aclgraph-dev`（本技能不另做一套缓存）； - 产物一致性与精度判据 → `accuracy-gate`；收益口径 → `perf-gate`； - 瓶颈未定位 / 没有占比锚点 → `model-auto-optimization`。

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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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Expert en croissance communautaire (Discord, forums, ambassadors, user groups, evangelism)

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