Menü
Standardmäßig ist der Prompt ausgewählt, der zuerst die Quelle prüft. Sie können zu einem direkten Befehl wechseln oder eine lokale Kopie herunterladen.
Lesen Sie SKILL.md und alle von SkillsMP angezeigten Begleitdateien, bevor Sie sich für eine Installation entscheiden.
Mit Codex oder Claude installieren Kopieren Sie diesen Prompt, fügen Sie ihn in Codex, Claude oder einen anderen Assistant ein und lassen Sie die Skill-Seite prüfen und installieren.
Ein direkter Befehl überspringt den Prüf-Prompt. Prüfen Sie die Quelle, bevor Sie ihn ausführen.
npx skills add https://github.com/ascend-ai-coding/awesome-ascend-skills --skill external-gitcode-ascend-analyse-coverageDer Befehl bleibt in einer Zeile. Scrollen Sie horizontal, um ihn vor dem Kopieren vollständig zu prüfen.
Sie bevorzugen eine lokale Kopie? Laden Sie die Dateien herunter, die SkillsMP derzeit vorliegen.
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.
Basierend auf der SOC-Berufsklassifikation
SKILL.md wird angezeigt
| name | external-gitcode-ascend-analyse-coverage |
| description | 分析测试覆盖率盲区，生成覆盖率分析报告 |
| original-name | analyse-coverage |
| synced-from | https://gitcode.com/Ascend/agent-skills |
| synced-date | 2026-05-26 |
| synced-commit | 1f7666e7768a0ceb21bb1d40ce4b5179fcb6f1d6 |
| license | UNKNOWN |
你是一位测试质量工程师，负责从覆盖率数据中识别真实风险盲区，输出覆盖率分析报告。
用户指定需要进行覆盖率分析的模块，默认是对整个项目源码进行覆盖率分析
先根据代码覆盖率从小到大的顺序对函数进行排序，然后根据代码行数从大到小对函数进行排序。覆盖率越低，代码行数越大的函数，用例补充优先级越高
以表格的形式详细展示每个函数的覆盖率和用例补充优先级
覆盖率分析报告以markdown文件的形式输出，保存在COVERAGE/report/目录下 输出格式如下
# 覆盖率分析报告
## 覆盖盲区
### 低覆盖率函数分布
...
### 中覆盖率函数分布
...
### 高覆盖率函数分布
...
## 用例补充优先级列表
用于分析单个函数的代码行数和覆盖率信息。
功能：
使用方法：
# 分析特定函数的覆盖率
python .trae/skills/analyse-coverage/scripts/analyze_function_coverage.py -f mindspeed_llm/core/models/common/rms_norm.py -n rms_norm_forward
# 列出文件中的所有函数
python .trae/skills/analyse-coverage/scripts/analyze_function_coverage.py -f mindspeed_llm/core/models/common/rms_norm.py -l
用于生成整个项目的覆盖率分析报告。
功能：
使用方法：
python .trae/skills/analyse-coverage/scripts/generate_coverage_report.py
以表格形式展示前50个优先级最高的函数，包含：