القائمة
يُحدَّد Prompt الذي يراجع المصدر أولًا بشكل افتراضي. يمكنك التبديل إلى أمر مباشر أو تنزيل نسخة محلية.
اقرأ SKILL.md وأي ملفات مرافقة يعرضها SkillsMP قبل أن تقرر التثبيت.
استنادا إلى تصنيف SOC المهني
التثبيت باستخدام Codex أو Claude انسخ هذا Prompt والصقه في Codex أو Claude أو مساعد آخر ليراجع صفحة Skill ويثبّتها لك.
يتجاوز الأمر المباشر Prompt المخصّص للمراجعة. افحص المصدر قبل تشغيله.
npx skills add https://github.com/ascend-ai-coding/awesome-ascend-skills --skill external-gitcode-ascend-long-taskيبقى الأمر في سطر واحد. مرّر أفقيًا لمراجعته كاملًا قبل النسخ.
تفضّل نسخة محلية؟ نزّل الملفات المتاحة حاليًا لدى SkillsMP.
عرض SKILL.md
评估 CANN 算子仓的「进阶教程 / 开发指南」类文档质量——通读文档 + 对照算子代码**静态**查证(默认不跑),按五轴(找得到/信得过/学得会/可操作/读得懂)找出 漏讲/讲不清/过时/对不上代码/概念讲错,产出带证据与改进建议的体检报告(MD + HTML)。涉及「评进阶教程 / 开发指南文档质量 / 文档对不对得上代码 / 教程审稿 / tutorial 体检 / 文档信不信得过」等意图时使用。只评不改不跑,只对着文档与代码出诊断。
Run NPU inference/training tests on a remote SSH server with vllm-ascend Docker container. Use when the user asks to test models on NPU, run inference on Ascend devices, or deploy models to an SSH server.
Track daily PRs and Issues from vllm-project/vllm and vllm-project/vllm-ascend, filter by model (DeepSeek/Qwen/GLM/MiniMax/Kimi) and tech topics (PD disaggregation, MTP, quantization, graph mode, performance), analyze with LLM, and generate a Markdown report. Use when user wants vllm daily tracker, PR/Issue digest, or Ascend inference ecosystem monitoring.
| name | external-gitcode-ascend-long-task |
| description | 长耗时任务管理，支持checkpoint记忆、agent休息与恢复 |
| original-name | ssh-dev-suite/long-task |
| synced-from | https://gitcode.com/Ascend/agent-skills |
| synced-date | 2026-05-26 |
| synced-commit | 1f7666e7768a0ceb21bb1d40ce4b5179fcb6f1d6 |
| license | UNKNOWN |
管理预计耗时>2分钟的远程任务，通过checkpoint机制支持agent休息和跨会话恢复。
使用connect/scripts/ssh-job.sh start启动任务，获取job_id后立即写入checkpoint：
bash connect/scripts/ssh-job.sh start <profile> "<command>"
# 输出: 任务已启动: job-20260306-143022-1234
bash long-task/scripts/checkpoint.sh write <profile> <job_id> \
--task "模型训练 epoch 50" \
--duration "~2h" \
--next "检查训练完成,下载模型权重,运行验证" \
--context "lr=0.001,batch=32"
产出: checkpoint文件 ~/.ssh-jobs/<job_id>/checkpoint.md
Agent输出：
✓ 任务已启动: job-20260306-143022-1234
✓ Checkpoint已保存，预计耗时 ~2h
你可以：
1. 稍后输入"检查任务 <job_id>"查看状态
2. 关闭会话，任务继续运行
3. 新会话中我会自动读取checkpoint恢复上下文
新会话或用户请求检查时：
bash long-task/scripts/checkpoint.sh read <profile> <job_id>
产出: 解析checkpoint内容（task, started, duration, next_steps, context）
根据预计耗时决定检查策略：
bash connect/scripts/ssh-job.sh status <profile> <job_id>
先查大小:
bash connect/scripts/ssh-job.sh status <profile> <job_id>
# 输出: stdout: 245KB, stderr: 1.2KB
按大小决策:
bash connect/scripts/ssh-job.sh output <profile> <job_id>bash connect/scripts/ssh-job.sh output <profile> <job_id> --tail 50bash connect/scripts/ssh-job.sh output <profile> <job_id> --grep 'error|fail|exception'任务完成后，按checkpoint中的next_steps继续： 逐步执行，每步完成后更新checkpoint或删除。
存储在 ~/.ssh-jobs/<job_id>/checkpoint.md:
job_id: job-20260306-143022-1234
profile: dev-server
task: "模型训练 epoch 50"
started: 2026-03-06T14:30:22
expected_duration: ~2h
next_steps:
- 检查训练完成状态
- 下载模型权重到本地
- 运行验证脚本
context: "learning_rate=0.001, batch_size=32"