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昇腾NPU环境安装OpenMMLab系列库套件（mmcv/mmdet/mmdet3d/detectron2），支持本地+远程混合开发模式
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Based on SOC occupation classification
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 | ascend-mmlab-install-suite |
| description | 昇腾NPU环境安装OpenMMLab系列库套件（mmcv/mmdet/mmdet3d/detectron2），支持本地+远程混合开发模式 |
在昇腾NPU容器环境中安装 OpenMMLab 系列库，支持：
mmcv/SKILL.mdmmdet/SKILL.mdmmdet3d/SKILL.mddetectron2/SKILL.md目标服务器信息：
conda环境：
网络情况：
在安装 OpenMMLab 库之前，需要安装前置依赖包。根据目标 PyTorch 版本选择对应的 requirements 文件：
| PyTorch版本 | requirements文件 |
|---|---|
| torch 2.1.x | requirements.txt |
| torch 2.6.0 | requirements_pytorch2.6.0.txt |
| torch 2.7.1 | requirements_pytorch2.7.1.txt |
| torch 2.7.1 (Ascend NPU) | requirements_pytorch2.7.1_a5.txt |
文件位置参考：DrivingSDK/model_examples/BEVFormer/requirements*.txt
安装方式：
pip install -r /path/to/requirements_xxx.txt
严禁使用 pip install mmcv-full 等方式直接安装，因为：
正确流程：
安装完成后必须验证：
python -c "import site; print([p for p in site.getsitepackages() if 'cuda' in p.lower()])"
如果有 CUDA 相关路径输出，说明安装的是 CUDA 版本，需要重新安装。
| 情况 | 策略 |
|---|---|
| 服务器直连GitHub正常 | 在服务器上直接 git clone |
| 服务器网络超时 | 本地克隆 → scp传输到服务器 |
| 有代理 | 配置代理后操作 |
mmcv (基础)
├── mmdet
├── mmdet3d → 依赖 mmsegmentation
└── detectron2
向用户提问确认：
安装前检查：