external-gitcode-ascend-atb-csv-testcase-generator

ATB CSV 测试用例生成技能。当用户需要为 ATB 算子创建 CSV 格式的泛化测试用例时调用此技能。覆盖：正例设计、反例设计、性能测试用例、CSV 格式规范。

Dépôt: ascend-ai-coding/awesome-ascend-skills
Dernière activité de la source: 26 mai 2026 à 02:59
Langue détectée de SKILL.md: chinois
Étoiles: 166
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tech-docs-guard

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。

2026-07-14

remote-npu-test

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.

2026-06-24

vllm-daily-pr-issue-tracker

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.

2026-06-09

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name	external-gitcode-ascend-atb-csv-testcase-generator
description	ATB CSV 测试用例生成技能。当用户需要为 ATB 算子创建 CSV 格式的泛化测试用例时调用此技能。覆盖：正例设计、反例设计、性能测试用例、CSV 格式规范。
keywords	["atb","csv","test","testcase","昇腾","泛化测试","正例","反例","性能测试"]
metadata	{"author":"ascend-transformer-boost-team + Claude Code + deepseek-v4-pro","version":"1.4.0","created":"2026-04-19","updated":"2026-04-29","skill-type":"testcase","gates":[{"id":"gate-csv","description":"CSV 测试用例确认","trigger":"CSV 用例设计完成后，必须等待用户确认再进入实际迁移阶段"}]}
hooks	{"PreToolUse":[{"matcher":"Write\|Edit\|Bash","hooks":"[Truncated]"}],"PostToolUse":[{"matcher":"Write","hooks":"[Truncated]"}],"Stop":[{"hooks":"[Truncated]"}]}
original-name	atb-csv-testcase-generator
synced-from	https://gitcode.com/Ascend/agent-skills
synced-date	2026-05-26
synced-commit	1f7666e7768a0ceb21bb1d40ce4b5179fcb6f1d6
license	UNKNOWN

ATB CSV Testcase Generator

功能概述

此技能用于为 ATB 算子生成 CSV 格式的泛化测试用例，支持正例、反例和性能测试用例设计。

调用时机

在以下情况下调用此技能：

用户需要为 ATB 算子创建 CSV 测试用例
用户需要生成正例、反例或性能测试用例

任务分块

类型	说明	数量建议
正例	验证正常功能，覆盖典型场景	5-15 个
反例	覆盖所有参数校验分支	10-20 个
性能测试	大小 shape 性能验证	5-10 个

任务前提知识

参考已有 CSV 文件：tests/apitest/opstest/csv/ 目录下有丰富的参考用例
性能测试标记：TestType 列填写 Performance 即为性能测试
预期错误标记：ExpectedError 列填写错误类型，如 NO_ERROR、I:ERROR_INVALID_TENSOR_DIM 等

正例设计原则（点击展开）

数据类型覆盖

float16 (最常用)
bf16 (高精度场景)

Shape 典型性

包含主流模型的常见 shape：

Llama: 512, 7168 (hidden_size=3584)
GPT: 256, 12288 (hidden_size=6144)
Mini batch: 1-16 tokens
Large batch: 1024-2048 tokens

边界条件

UB 上限边界（如 hidden_size=31424）
非对齐 hidden_size（如 130, 65）
最小 shape（如 1, 64）

正例模板

CaseNum|CaseName|OpName|OpParam|InNum|InDType|InFormat|InShape|OutNum|OutDType|OutFormat|OutShape|DataGenType|DataGenRange|InTensorFile|OutTensorFile|TestType|TestLevel|FromModel|SocVersion|ExpectedError
1      |XxxBase |XxxOperation|{"param":0}|1|float16|nd|128,4096|2|int8;float|nd;nd|128,2048;128|customize|-100,100;|||||||Ascend910B;Ascend950|NO_ERROR

反例设计原则（点击展开）

数据类型错误

# 只支持 float16/bf16，不支持 int64
SwigluQuantErrorDtypeInt64|SwigluQuantOperation|{"quantType":0}|1|int64|nd|128,4096|...|I:ERROR_INVALID_TENSOR_INI_MATCH

维度错误

# dimNum 必须为 2
SwigluQuantErrorDimNum|SwigluQuantOperation|{"quantType":0}|1|float16|nd|128,4096,1|...|I:ERROR_INVALID_TENSOR_DIM_NUM

校验类型	ExpectedError	覆盖场景
数据类型	`I:ERROR_INVALID_TENSOR_INI_MATCH`	int64, int32, float32, bool
数据格式	`I:ERROR_INVALID_TENSOR_INI_MATCH`	fractal_z, ncdhw 等
维度数量	`I:ERROR_INVALID_TENSOR_DIM_NUM`	1D, 3D, 4D
维度值	`I:ERROR_INVALID_TENSOR_DIM`	0, 奇数, 超限
参数校验	`C:ERROR_INVALID_PARAM`	非法参数值
输出 Shape	`S:ERROR_INVALID_TENSOR_DIM`	shape 不匹配
UB 边界	`I:ERROR_INVALID_TENSOR_DIM`	hidden_size 过大

实际类型	CSV 中使用
float32	`float`
float16	`float16` 或 `half`
bfloat16	`bf16` 或 `bfloat16`
int8	`int8` 或 `char`
int32	`int32` 或 `int`
int64	`int64` 或 `long`

错误类型	说明	触发场景
`NO_ERROR`	无错误，正例预期	正常执行
`I:ERROR_INVALID_TENSOR_INI_MATCH`	张量初始化不匹配	dtype/format 错误
`I:ERROR_INVALID_TENSOR_DIM_NUM`	维度数量错误	dimNum 不符合预期
`I:ERROR_INVALID_TENSOR_DIM`	维度值错误	维度值超限/无效
`C:ERROR_INVALID_PARAM`	参数错误	非法参数值
`S:ERROR_INVALID_TENSOR_DIM`	输出 Shape 错误	输出 tensor shape 不匹配

情况	SocVersion	说明
910B 和 950 完全一致（场景/约束/dtype/format 均相同）	`Ascend910B;Ascend950`	合并为一条用例
910B 和 950 存在任何差异	分两条，各写各自 SocVersion	必须分离

差异类型	示例	处理方式
dtype 支持不同	910B 支持 bf16，950 不支持	分两条：910B bf16 / 950 用其他 dtype
format 支持不同	910B 支持 ND，950 仅支持 ND_TRANSPOSE	分两条，各自指定合法 format
参数约束不同	910B quantType=0,1；950 quantType=0	分两条，各自合法/非法参数
维度限制不同	910B hidden_size≤31424；950 hidden_size≤32768	正向/边界分别设计
ExpectedError 不同	同一非法输入，910B 报 ERROR_A，950 报 ERROR_B	分两条，各自 ExpectedError
性能基准不同	910B 和 950 性能预期不同	分两条，各自 Performance

列号	名称	说明
1	CaseNum	用例编号
2	CaseName	用例名称
3	OpName	算子名称（如 `SwigluQuantOperation`）
4	OpParam	JSON 格式参数字符串
5	InNum	输入张量数量
6	InDType	输入数据类型（分号分隔）
7	InFormat	输入数据格式（分号分隔）
8	InShape	输入形状（分号分隔）
9	OutNum	输出张量数量
10	OutDType	输出数据类型
11	OutFormat	输出数据格式
12	OutShape	输出形状
13	DataGenType	数据生成类型（通常为 `customize`）
14	DataGenRange	数据生成范围
15	InTensorFile	输入张量文件（空）
16	OutTensorFile	输出张量文件（空）
17	TestType	测试类型（空或 `Performance`）
18	TestLevel	测试级别（空）
19	FromModel	来源模型（空）
20	SocVersion	目标 SoC（如 `Ascend910B`、`Ascend950`。多个设备用 `;` 分隔：`Ascend910B;Ascend950`）
21	ExpectedError	期望错误（`NO_ERROR` 或错误类型）

文件	内容	TestType 列	用途
`{op}_func.csv`	所有 TestType 非 Performance 的用例（正例+反例）	空或 Function	Phase 5a 前台快速验证
`{op}_perf.csv`	所有 TestType=Performance 的用例	Performance	Phase 5a 后台 subagent 运行
`{op}_test.csv`	全部用例（func + perf 合并）	混合	全量参考 / Phase 5b 全量回归

评审维度	检查内容
完整度	正例/反例/性能是否覆盖所有必要场景
正确性	OpParam JSON 是否与设计文档参数映射一致
Shape 一致性	InShape/OutShape 是否与 ACLNN 接口约束一致
设备分离	910B/950 差异场景是否正确分离 SocVersion
格式规范	21 列、`

文件类型	路径	说明
功能 CSV	`{ATB_REPO_PATH}/tests/apitest/opstest/csv/{op_name}_func.csv`	正例+反例，Phase 5a 前台跑
性能 CSV	`{ATB_REPO_PATH}/tests/apitest/opstest/csv/{op_name}_perf.csv`	性能用例，Phase 5a 后台 subagent 跑
合并 CSV（可选）	`{ATB_REPO_PATH}/tests/apitest/opstest/csv/{op_name}_test.csv`	全量参考

步骤	检查点描述	状态
-	正例设计完成	✅ PASS / ❌ FAIL / ⏭️ SKIP
-	反例设计完成	✅ PASS / ❌ FAIL / ⏭️ SKIP
-	性能测试设计完成	✅ PASS / ❌ FAIL / ⏭️ SKIP
-	CSV 文件已创建（双文件）	✅ PASS / ❌ FAIL / ⏭️ SKIP
-	CSV 已拆分为 _func.csv 和 _perf.csv	✅ PASS / ❌ FAIL / ⏭️ SKIP
-	用户已确认 CSV 用例 ⭐	⬜ 待确认

等级	检查点	问题描述	建议
🔴 CRITICAL	-	-	-
🟡 WARNING	-	-	-

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任务前提知识

数据类型覆盖

Shape 典型性

边界条件

正例模板

数据类型错误

维度错误

维度值错误

参数错误

Shape 边界超限

反例覆盖检查表

大小 Shape 覆盖

不同数据类型

边界值测试

列说明

数据类型映射

常用 ExpectedError 类型

多设备测试设计原则

合并 vs 分离规则

必须分离的场景（不限于以下）

设计流程

⚠️ 路径约束（必须执行）

编写步骤

Step 1: 获取接口规格

Step 2: 阅读源码获取校验逻辑

Step 3: 设计正例

Step 4: 设计反例

Step 5: 设计性能测试

Step 6: 创建 CSV 文件（双文件输出）

拆分规则

拆分理由

Step 7: 自动引入 Reviewer Agent 评审 ⭐

Step 8: 运行测试验证

输出模板

Human in the Loop: 用户确认检查点 ⭐

确认前准备

用户确认检查表

向用户呈现方式

执行结果

检查点检查表

问题列表（若有）

执行摘要