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PyPTO 算子上板二分定位法。通过在 kernel 函数中添加检查点 tensor 作为输入参数进行原地修改，对比中间结果的精度。专注：修改 kernel 签名 → 修改 golden 返回值 → 修改测试函数 → 二分定位首个出错的 op。
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Based on SOC occupation classification
| name | precision-binary-search |
| description | PyPTO 算子上板二分定位法。通过在 kernel 函数中添加检查点 tensor 作为输入参数进行原地修改，对比中间结果的精度。专注：修改 kernel 签名 → 修改 golden 返回值 → 修改测试函数 → 二分定位首个出错的 op。 |
通过在 kernel 函数中添加检查点 tensor 作为输入参数进行原地修改，对比中间结果的精度，定位导致精度差异的具体 op。
分析kernel和golden代码，确定需要检查的关键计算节点。选择在关键计算节点之后的位置，确保检查点的结果有明确的含义，优先选择有明显边界的位置（如matmul、softmax之后）。
在kernel函数定义中添加检查点tensor作为输入参数，每个对应一个检查点。
重要原则：
shape推导方法：
kernel函数声明（前端推荐）：
@pypto.frontend.jit() 装饰器out.move() 或 pypto.assemble 写入结果重要原则：golden函数的检查点必须与kernel函数的检查点完全一致，包括检查点的数量、shape和dtype、顺序、计算逻辑相同。
返回值数量和变量意义匹配：
检查点对等性原则：
修改返回类型注解，增加检查点对应的tensor类型。
创建检查点tensor，执行kernel（kernel内部会原地修改checkpoint），执行golden，对比最终结果和所有检查点。 注意：如果结果相差过大，或者shape不匹配，重新检查添加的检查点代码；device输出为0，可能是卡冲突了或者检查点添加有误。
根据对比结果，定位到第一个精度不匹配的检查点，问题就在该检查点之前或该检查点的计算中。
先从个别关键的计算点开始，每次添加一个检查点即可，然后继续二分进行精度对比，直到找到精度不对的op。
当检查点在循环内时，需要使用切片或者view, assemble赋值。
确保jit和golden的输出shape一致。
如果dtype不一致，进行转换。golden使用float32，jit使用bf16，统一转换为float32对比。
使用pypto.assemble时，输入和输出变量名不能相同，否则会报错"mix assemble and common operation for same output"。使用不同的变量名解决。
pypto.assemble要求输入输出tensor的dtype一致，否则编译报错"Source dtype must be same with dst dtype!"。使用cast转换dtype解决。
添加检查点时，需要准确理解检查点变量的shape。查看kernel中检查点变量的实际shape（可通过中间变量计算得到），查看golden中对应变量的shape，两者必须一致才能对比。
检查golden和kernel的shape是否一致，不一致检查（检查点输出拼接。
使用切片赋值或者view, assemble赋值，根据代码逻辑选择合适的方法。
统一转换为float32对比。
检查是否在 -> 之后声明了返回值。根据正确的实现方式，检查点tensor应该作为输入参数，而不是返回值。
不需要return。调用kernel函数时添加中间变量在输出列表，不需要接收返回值，因为会原地修改变量。
PyPTO Pass 编译性能优化技能。用于分析和优化 Pass 模块的编译性能，当 Pass 编译耗时过长需要优化时使用此技能。
定位测试案例中出现 aicore error 时的问题 CCE 文件和问题代码行。当用户说"aicore error"、"定位 aicore error 的原因"、"帮我定位 aicore error 报错"时使用此技能。也适用于用户直接提供 CCE 文件希望定位问题代码行或映射到源码的场景。
PyPTO 环境安装与环境问题修复，包括 CANN、torch_npu、编译工具链、第三方依赖和 PyPTO 编译运行等。触发词：PyPTO environment setup, CANN install, torch_npu, NPU environment, Ascend toolkit, compile PyPTO, build PyPTO, NPU driver, prepare_env, diagnose environment, fix import error, torch_npu import fail, DT_FP8E8M0, pto-isa, ASCEND_HOME_PATH, npu-smi, softmax verify, pip dependency conflict
分析当前 session 上下文，识别 PyPTO 框架或文档不完善导致的断裂点，产出可转化为 Issue 的结构化报告。当用户在 pypto 相关 skill 运行结束后提到"断裂点"、"识别断裂点"、"检测断裂点"、"fracture point"时触发此 skill。也适用于用户对 session 中遇到的问题进行复盘、想要生成问题报告、或希望改进 pypto 框架/文档质量的场景。
分析 host 侧捕获异常后的堆栈信息，通过地址到源码行映射和符号解析，定位问题代码位置。支持 Python traceback、C++ stack trace 和混合堆栈的自动识别与分析。支持编译Debug版本PyPTO包并定位具体代码行。Triggers："堆栈分析"、"堆栈反汇编"、"分析堆栈信息"、"地址到源码行"、"stack trace"、"backtrace"
PyPTO MACHINE 内存重叠检测与修复技能。通过系统化流程检测和修复 workspace 内存重叠、内存管理策略问题导致的精度异常。当怀疑精度问题由内存重叠、workspace 不足、内存管理异常引起时使用此技能。触发词：内存重叠、内存重叠检测、workspace问题、内存管理异常、内存复用错误。