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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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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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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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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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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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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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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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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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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当用户希望使用 msOpProf（`msprof op` / `msprof op simulator`）对昇腾 AI 算子做上板或仿真性能调优、解释 `aic-metrics`/`trace.json`/`visualize_data.bin`、选择 device vs simulator 路径、排查 `--soc-version`/`--export`/`signal 6`/`Bad address`/热点图或流水图相关问题，或要求生成固定分析报告模板（算子基本信息 / 关键数据 TOP5 / 核心瓶颈 TOP5 / 优化建议 TOP5）时，使用本技能。它负责先判定模式、输入形态与芯片/能力边界，再给出正确命令、结果解读、固定报告输出与高频踩坑规避；不要把经验案例当成通用规则。
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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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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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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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Compile, profile, diagnose, optimize, and compare Ascend NPU operators across CANN versions and A2/A3/A5 for Ascend C, CATLASS, Triton-Ascend, TileLang-Ascend, PyPTO, and SHMEM/MC2. Use when an operator already has a runnable implementation and the user asks for msOpProf collection, bottleneck analysis, source-level tuning, or a reproducible before/after performance report. Do not use as the primary workflow for operator creation, migration, or unresolved correctness failures.
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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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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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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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Interactively gather parameters for `python -m cli.inference.throughput_optimizer`, generate a deployment simulation command, explain assumptions, ask for execution confirmation, then run the simulation and summarize the best parallel strategy. Use when the user wants to evaluate a model on one or more hardware profiles, compare hardware targets, compare aggregation versus disaggregation versus PD ratio optimization, choose TP/EP/MOE-DP search ranges, or obtain recommended concurrency, throughput, TTFT, and TPOT results from throughput modeling.
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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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分析 PyTorch memory snapshot pickle 文件（_dump_snapshot 导出的内存快照），提供内存峰值、碎片、泄漏、OOM 检测与交互式 HTML 报告。仅当用户明确提及 memory snapshot、内存快照、_dump_snapshot、pickle 内存文件 或需要对 snapshot pickle 做内存分析时才触发，不处理一般的 NPU 性能分析、SQLite 查询或通用内存问题。
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Compares two Prof datasets (GPU vs NPU / NPU vs NPU) by auto-installing and calling msprof-analyze compare, then parses the result xlsx into HTML report and Chinese xlsx. Invoke when user provides two prof dirs to compare, or has a compare result xlsx to analyze/translate.
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Adapt torch_npu.profiler interface for AI frameworks and training/inference code on Ascend NPU. Use this skill whenever users need to integrate profiling, add performance data collection, or instrument PyTorch code with torch_npu.profiler on Huawei Ascend NPU platforms. Triggers on: "torch_npu profiler", "NPU profiling", "Ascend profiler", "profiler adaptation", "profile training", "profile inference", "add profiler to framework", "性能采集", "profiling 数据", "昇腾 profiler", and any request to add performance monitoring to Ascend NPU code.
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当用户提供 MindStudio profiler 采集的性能数据（框架 profiler、msprof 命令行）时，对数据完整性、采集状态及关键配置进行校验，确保后续分析工具能正常运行。
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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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