CANNBot Skills 开发规范
【免费下载链接】cannbot-skillsCANNBot 是面向 CANN 开发的用于提升开发效率的系列智能体，本仓库为其提供可复用的 Skills 模块。项目地址: https://gitcode.com/cann/cannbot-skills
通用命名规范
Skills、Agents 统一采用domain 前缀命名方式：{domain}-{name}
命名建议：
- 使用小写字母和连字符（kebab-case）
- 前缀应简短且具有描述性
- name 应清晰表达用途/职责
- 避免使用缩写，除非是广泛认可的
Skills 开发规范
Skills 分类体系
分类原则
Skills 按功能定位分为五大类，每类技能有明确的职责边界和使用场景。
知识库类
定位：提供领域知识和参考资料，作为其他技能的知识源
特点：
- 被动查询，不主动执行任务
- 提供设计参考和最佳实践
- 通常是其他技能的依赖
代表性技能：
| 技能名称 | 用途 |
|---|---|
| ascendc-npu-arch | NPU 架构知识（芯片型号、架构特性） |
| ascendc-tiling-design | Tiling 设计指南（多核切分、Buffer规划） |
| ascendc-api-best-practices | API 使用最佳实践、参数限制 |
| ascendc-docs-search | 文档搜索（本地优先、在线兜底） |
工程模板类
定位：提供工程脚手架和项目模板，加速项目初始化
特点：
- 提供标准化的工程结构
- 包含可复用的代码模板
- 降低项目搭建门槛
代表性技能：
| 技能名称 | 用途 |
|---|---|
| ascendc-registry-invoke-template | 自定义算子工程模板（Registry Invoke 方式） |
| ascendc-registry-invoke-to-direct-invoke | 注册算子直调改造模板 |
调试与测试类
定位：用于问题诊断和调试，帮助定位和解决问题
特点：
- 主动执行调试流程
- 提供系统化的问题排查方法
- 包含诊断工具和脚本
代表性技能：
| 技能名称 | 用途 |
|---|---|
| ascendc-precision-debug | 精度调试（数值异常、rtol/atol 不达标） |
| ascendc-runtime-debug | 运行时调试（aclnn 错误码、Kernel 卡死/挂起） |
测试开发类
定位：用于测试设计、测试开发和代码检视
特点：
- 提供测试用例设计方法
- 包含代码检视规范和方法论
- 覆盖 UT / ST / 白盒测试
代表性技能：
| 技能名称 | 用途 |
|---|---|
| ascendc-st-design | ST 测试用例设计（aclnn 接口测试） |
| ascendc-ut-develop | UT 开发与覆盖率增强 |
| ascendc-code-review | 代码检视方法论 |
| ascendc-whitebox-design | 白盒测试设计 |
工具辅助类
定位：提供辅助工具和实用功能，提升开发效率
特点：
- 提供具体的功能工具
- 可独立使用或配合其他技能
- 包含脚本和自动化工具
代表性技能：
| 技能名称 | 用途 |
|---|---|
| ascendc-env-check | 环境检查（NPU 设备、CANN 配置） |
| ascendc-task-focus | 任务聚焦，解决长任务"迷失在中间"问题 |
查看完整技能列表:
ls ops/
分类使用指南
选择技能时：
- 需要参考资料 → 查询知识库类
- 需要搭建工程 → 使用工程模板类
- 遇到问题 → 使用调试与测试类
- 需要编写测试或检视代码 → 使用测试开发类
- 需要工具支持 → 使用工具辅助类
组合使用：
- 开发流程通常需要组合多个技能
- 知识库类作为基础，模板类加速启动，调试类解决问题，测试开发类保障质量，工具辅助类提升效率
创建流程
使用skill-creator技能创建和优化技能：
直接调用 skill-creator 技能即可，它会自动处理： - 需求分析和规划 - SKILL.md 编写 - 测试和评测 - 迭代优化 - 打包发布详细流程请参考skill-creator技能
SKILL.md 结构
--- name: skill-name description: 技能描述（包含触发条件） --- # {Skill Name} ## 工作流程 1. 步骤一 2. 步骤二 ## 脚本工具 - `scripts/main.py` - 主脚本 ## 参考资料 - `references/guide.md` - 详细指南设计原则
- 单一职责- 每个技能专注一个明确的任务
- 可组合性- 技能之间可以组合使用
通用原则遵循 AGENTS.md 核心原则：信息来源可信、渐进式披露、简洁精炼
Agents 开发规范
创建 Agent
# agents/{agent-name}/AGENT.md --- name: agent-name description: Agent 的简短描述 mode: subagent skills: - skill-1 - skill-2 --- ## 职责范围 ### 负责 - 任务1 ### 不负责 - 任务2Agent 职责分类
| 分类 | Agent 名称 | 核心职责 | 典型场景 |
|---|---|---|---|
| 架构类 | ascendc-ops-architect | 需求分析、方案设计、技术选型 | 新算子开发启动时 |
| 检视类 | ascendc-ops-reviewer | 代码检视、规范检查 | 开发完成后、上库前 |
参考示例
查看plugins-official/下各 Team 目录中的 Agent 实现：
ops-direct-invoke/agents/- 直调开发子 Agent（architect / developer / reviewer）pypto-op-orchestrator/agents/- PyPTO 开发子 Agent（analyst / developer / perf-tuner）ops-code-reviewer/agents/- 代码检视子 Agent
Teams 配置
示例：ops-direct-invoke
核心理念：Spec-driven Development（规格驱动开发）
四阶段工作流：
- 设计阶段 - 需求分析 → 方案设计 → 测试设计
- 开发阶段 - 迭代式开发（骨架→整合→全量），算子代码 + ST用例 + UT
- 验收阶段 - 精度验收 → 性能验收
- 上库阶段 - 代码检视 → 开发总结
详细配置见
plugins-official/ops-direct-invoke/AGENTS.md
代码规范
遵循 PEP 8
命名约定：
- 文件名:
skill_loader.py(小写下划线) - 类名:
SkillLoader(大驼峰) - 函数/方法:
load_skill()(小写下划线) - 常量:
MAX_RETRIES(大写下划线)
目录结构规范
各层级资源目录的定位和用途：
| 层级 | 目录 | 用途 | 内容示例 |
|---|---|---|---|
| 领域根目录 | ops/ | 算子 Skills（正式版：Ascend C + PyPTO） | Ascend C / PyPTO 算子开发相关 |
| 领域根目录 | ops-lab/ | 算子 Skills/Agents（实验/非正式版） | 实验性技能模块 |
| 领域根目录 | model/ | 模型优化 | 模型优化相关技能 |
| Skill 内 | references/ | 按需加载的知识文档 | API 指南、最佳实践、约束说明 |
| Skill 内 | assets/ | 输出时使用的静态资源 | 模板文件、图标 |
| Skill 内 | scripts/ | 可执行脚本 | 数据生成、验证脚本 |
| Team 内 | workflows/ | teams 流程配置文件 | 任务提示词、数据流定义、错误处理指南 |
【免费下载链接】cannbot-skillsCANNBot 是面向 CANN 开发的用于提升开发效率的系列智能体，本仓库为其提供可复用的 Skills 模块。项目地址: https://gitcode.com/cann/cannbot-skills
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
