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Triton 算子精度评估。与 PyTorch 参考实现对比，自动计算误差指标，生成标准化精度报告。关键词：精度测试、precision evaluation、精度报告、accuracy verification。
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استنادا إلى تصنيف SOC المهني
Kubernetes 集群健康检查与安全修复 — 诊断问题，用户确认后执行修复
排查并优化 Ascend C 算子性能。当用户开发、审查或优化 Ascend C kernel 算子时使用，或当用户提及 Ascend C 性能优化、算子优化、tiling、流水、搬运、 内存优化、NPU/昇腾等关键词时触发。
多语言安全代码审查 (Security Code Review)。对 Python、C++、Shell、Markdown 文件进行系统性安全漏洞检测与修复指导。覆盖 OWASP Top 10、CWE Top 25、CERT 安全编码标准。当用户提及以下内容时，务必使用此技能：安全审查、安全代码审查、security review、code review 中的安全检查、漏洞扫描、安全合规检查（CWE/CERT/OWASP）、编写安全代码、检查代码安全性、推理服务安全审计、多模态 Token 安全校验、JSON 嵌套深度攻击防护。即使用户没有明确说'安全审查'，只要涉及代码安全性评估、漏洞检测、安全最佳实践，都应触发此技能。
昇腾NPU CANN Toolkit+Kernels+NNAL安装部署技能。支持从官网下载run包安装和从Docker镜像提取两种方式，覆盖驱动检查、包下载、安装、环境变量配置与验证全流程。当用户需要安装CANN全套组件或指定版本CANN到自定义路径时调用。
根据设计文档生成 AscendC 算子完整代码实现并完成框架适配。TRIGGER when: 设计文档已完成，需要生成 op_host/op_kernel 代码、注册到 PyTorch 框架、编译测试。关键词：代码生成、op_host、op_kernel、tiling、kernel、框架适配、算子注册。
完成AscendC算子设计 - 帮助用户完成算子的架构设计、接口定义和性能规划。当用户提到算子设计、算子开发、tiling策略、内存规划、AscendC kernel设计、两级tiling、核间切分、核内切分时，使用此skill。
| name | triton-operator-precision-eval |
| description | Triton 算子精度评估。与 PyTorch 参考实现对比，自动计算误差指标，生成标准化精度报告。关键词：精度测试、precision evaluation、精度报告、accuracy verification。 |
精度是算子正确性的底线。验证通过前不做性能优化。
test_common.validate_cmp() 比对，生成精度报告MANDATORY - READ ENTIRE FILE：编写测试前，完整阅读 scripts/test_common.py。
判定条件：MERE < 阈值 且 MARE < 10 × 阈值
| 数据类型 | 阈值 | MERE 上限 | MARE 上限 |
|---|---|---|---|
| float16 | 2⁻¹⁰ ≈ 9.77e-4 | 9.77e-4 | 9.77e-3 |
| float32 | 2⁻¹³ ≈ 1.22e-4 | 1.22e-4 | 1.22e-3 |
| bfloat16 | 2⁻⁷ ≈ 7.81e-3 | 7.81e-3 | 7.81e-2 |
| int8/uint8/int16/uint16/int32/uint32/int64/uint64 | 完全相等 | — | — |
| bool | 完全相等 | — | — |
其中：
precision_report.md（Markdown 格式）precision_eval.pyexamples/ 目录下的示例脚本和报告格式