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为 msModelSlim 创建基础 Transformers 模型适配器（Model Adapter）。 包含创建适配器、实现必需接口及四步验证流程。 适用：Decoder-only LLM、理解类 VLM（仅 LLM/text 部分）。 不适用：多模态生成模型（图像/视频/语音生成）、Encoder-only、非 Transformers 架构。

在实现适配器前对候选模型做分析。确定模型实现来源（transformers 或模型目录）、结构特征、是否需逐层加载及 MoE 融合权重风险。适用于用户询问模型适配可行性或做适配前分析时使用。

用于审查 GitCode PR，并结合 PR metadata、diff 与整个代码仓上下文生成深度审查结论或发布逐行评论。当用户希望 review GitCode PR、检查某个 GitCode PR 链接、分析变更风险、或将审查意见发布到 GitCode PR 时使用。典型触发方式包括“review this PR”“检视这个 PR”“检查 PR”，或直接提供 GitCode PR 链接，例如 https://gitcode.com/owner/repo/pull/123 。

面向 Ascend PyTorch Profiler / msprof DB（如 ascend_pytorch_profiler*.db、msprof_*.db）的 SQL 分析技能。将自然语言问题（算子耗时、通信、下发、调度、schema/table 查询）转为安全可执行 SQL，并按需从官方文档提取表结构详情。

专门用于 Ascend 集群 Profiling 性能数据的“快慢卡”诊断专家技能。当用户提供【集群性能数据目录/路径】并要求分析【快慢卡】、【慢节点】、【负载不均衡】或【集群瓶颈】时，必须触发此技能。该技能会自动接收集群路径，调度相关工具输出快慢卡的宏观定性与微观根因（如 Host 下发瓶颈、算子计算劣化）。

当用户提供 MindStudio profiler 采集的性能数据（框架 profiler、msprof 命令行）时，对数据完整性、采集状态及关键配置进行校验，确保后续分析工具能正常运行。

计算算子（如 matmul/GEMM）的 MFU（Machine FLOP Utilization），并给出清晰的公式和推导过程。