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Le prompt qui vérifie d'abord la source est sélectionné par défaut. Vous pouvez passer à une commande directe ou télécharger une copie locale.
Lisez SKILL.md et les fichiers associés affichés par SkillsMP avant de décider de l'installer.
Installer avec Codex ou Claude Copiez ce prompt, collez-le dans Codex, Claude ou un autre assistant, puis laissez-le vérifier la page du skill et l'installer pour vous.
Une commande directe contourne le prompt de vérification. Examinez la source avant de l'exécuter.
npx skills add https://github.com/ascend-ai-coding/awesome-ascend-skills --skill external-gitcode-ascend-debugLa commande reste sur une seule ligne. Faites défiler horizontalement pour la vérifier avant de la copier.
Vous préférez une copie locale ? Téléchargez les fichiers actuellement disponibles dans SkillsMP.
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.
Basé sur la classification professionnelle SOC
Affichage de SKILL.md
| name | external-gitcode-ascend-debug |
| description | 结构化远程服务器问题排查流程，支持上下文感知的环境检查和容器内调试 |
| original-name | ssh-dev-suite/debug |
| synced-from | https://gitcode.com/Ascend/agent-skills |
| synced-date | 2026-05-26 |
| synced-commit | 1f7666e7768a0ceb21bb1d40ce4b5179fcb6f1d6 |
| license | UNKNOWN |
引导agent按结构化流程排查远程服务器问题，避免盲目执行命令。所有远程命令通过connect/scripts/ssh-exec.sh执行。
uptime, df -h, free -m, top -bn1 | head -20journalctl -u <service> --since "1h ago", /var/log/grep -i "error\|fatal\|exception" <log> | tail -50docker logs <container> --tail 200Token优化策略:
日志分析：先用grep搜索错误关键词，找到问题再扩展上下文
大日志文件：只读tail -50，不读全文
环境检查：输出摘要，不粘贴完整命令结果
产出：错误信息摘要
| 检测到的依赖 | 额外检查命令 |
|---|---|
| PyTorch / TensorFlow | nvidia-smi, GPU显存占用 |
| 华为 CANN / MindSpore | npu-smi info, NPU状态 |
| Docker / docker-compose | docker ps -a, docker stats --no-stream |
| 数据库连接配置 | 连通性测试、活跃连接数 |
| 场景 | 命令 |
|---|---|
| 进程 | ps aux | grep <app>, systemctl status <svc> |
| 资源 | df -h, free -m, top -bn1 | head -20 |
| 日志 | tail -100 <log>, journalctl -u <svc> --since "1h ago" |
| 网络 | ss -tlnp, curl -sv localhost:<port> |
| 容器 | docker logs <c> --tail 100, docker stats --no-stream |
| GPU | nvidia-smi, npu-smi info |
profile配置container字段时，ssh-exec.sh自动路由命令到容器内。注意：
cat, ls, env）