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从用户 PyTorch/Python 代码中提取算子实现，构建为算子任务格式的标准化 任务文件。支持两种模式：单 case（单一自包含 .py，get_inputs 返回单组）和 多 case（.py + 同名 .json 配对，get_input_groups 返回多组）。 触发：当用户需要将 PyTorch/Python 代码提取并转换为标准化算子任务文件时使用。
デフォルトでは、最初にソースを確認する Prompt が選択されています。直接コマンドに切り替えるか、ローカルコピーをダウンロードすることもできます。
インストールを決める前に、SKILL.md と SkillsMP に表示されている付属ファイルをお読みください。
Codex または Claude でインストール この Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。
直接コマンドでは確認用 Prompt が省略されます。実行前にソースを確認してください。
npx skills add https://github.com/ascend-ai-coding/awesome-ascend-skills --skill external-cannbot-ops-triton-task-extractorコマンドは1行のまま表示されます。コピー前に横へスクロールして全体を確認してください。
ローカルで確認しますか？SkillsMP が現在取得できるファイルをダウンロードできます。
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。
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SOC 職業分類に基づく
SKILL.md を表示中
| name | external-cannbot-ops-triton-task-extractor |
| description | 从用户 PyTorch/Python 代码中提取算子实现，构建为算子任务格式的标准化 任务文件。支持两种模式：单 case（单一自包含 .py，get_inputs 返回单组）和 多 case（.py + 同名 .json 配对，get_input_groups 返回多组）。 触发：当用户需要将 PyTorch/Python 代码提取并转换为标准化算子任务文件时使用。 |
| argument-hint | 需要提供：1) 待优化的代码文件路径； 2) 可选：shape/dtype 信息来源文件路径（多 case 模式下，extractor 会自动发现 与 .py 同目录的同名 .json） |
| original-name | triton-task-extractor |
| synced-from | https://gitcode.com/cann/cannbot-skills |
| synced-date | 2026-05-26 |
| synced-commit | ac5bbd2b4cf427d011874e11f8d1e8b1bef66eda |
| license | UNKNOWN |
按以下优先级判定输入属于哪种模式（任一命中即定型）：
.py 已定义 get_input_groups() 函数 → 多 case 模式.py 同目录存在同名 .json 文件 → 多 case 模式下游 verify.py / benchmark.py 已内建判断（优先 get_input_groups、回落 get_inputs），
禁止将多 case 源降级为单 case 任务文件。
最终生成的文件必须是 单一自包含 Python 文件，仅包含以下 4 个部分：
import 区：只允许 torch / torch.nn / 标准库class Model(nn.Module)：包装待优化算子逻辑（含 __init__ 和 forward）def get_inputs()：返回 forward() 的输入参数列表def get_init_inputs()：返回 __init__() 的初始化参数列表输出 .py + .json 一对文件，两者必须同时复制到工作目录、保持同名同目录关系：
{op_name}.py：含 Model + get_input_groups() + get_init_inputs()，
其中 get_input_groups() 通过 os.path.dirname(__file__) 读取同目录 {op_name}.json{op_name}.json：JSONL 格式，每行一个 case 的输入规格详细格式规范见 @references/task-format.md
arch 配置（framework=torch、backend=ascend、dsl=triton_ascend 为固定值）Model.forward() 中Model.__init__()get_inputs() 和 get_init_inputs(){工作目录}/{op_name}.py核心原则：原样透传，不改写源码
.py → {工作目录}/{op_name}.py
get_input_groups、get_init_inputs 的任何逻辑.py 缺少 get_init_inputs（必需项），可补一个返回 [] 的实现.json → {工作目录}/{op_name}.json
.py 同目录发现同名 .json.py 同名同目录（不要改名、不要嵌套子目录），保证 os.path.dirname(__file__) 仍能定位get_inputs() 兼容层：下游 verify.py / benchmark.py 已优先调用
get_input_groups()，无需再注入使用本 skill 自带的验证脚本进行静态检查和运行时检查。
验证命令（使用 bash 工具执行）：
python3 <skill-path>/scripts/validate_task.py /abs/path/{op_name}.py --json
其中 <skill-path> 为本 skill 所在目录的绝对路径。
验证脚本检查项：
class Model(nn.Module)、forward、get_init_inputs 必需；
输入提供函数 get_inputs 或 get_input_groups 至少存在其一exec → Model(*get_init_inputs()) → 取输入提供方get_input_groups() → 遍历全部 groups，每组依次执行 forward + NaN/Inf + 一致性检查get_inputs() → 单 case 执行cases_tested / cases_passed结果处理：
[VALID] → 验证通过，进入 Step 5[INVALID] → 根据错误信息修复（多 case 模式禁止改成单 case 来"绕过"）；
最多重试 2 次多 case 模式注意：
__file__，因此 .json 必须已在目标位置cases_passed < cases_tested，说明部分 case 在参考实现下就跑不通，
应反馈给用户而非裁剪 cases⛔ 禁止事项：
验证通过后，必须使用 question 工具将完整的任务文件展示给用户，请求确认。
.json 行数 + 前 2 行示例）算子生成完成，请查看生成代码：
请选择：
- 接受
- <让用户输入修改要求>
具体要求：
question 工具，不能只打印文本让用户选择question 的描述中展示 .py 完整内容；多 case 模式下附 .json 摘要处理回复：
⛔ 禁止事项：
question 工具调用| 约束 | 说明 |
|---|---|
| 自包含 | 单 case：所有依赖函数必须内联；多 case：仅允许依赖同名 .json |
| 可执行 | 单 case：Model(*get_init_inputs())(*get_inputs()) 必须直接运行；多 case：对所有 groups 都必须可运行 |
| 确定性 | 给定相同输入，输出必须一致 |
| 无 NaN/Inf | forward 输出不能包含 NaN 或 Inf |
| 禁止重写 | 原始函数可运行就直接复用，一行都不改；多 case 模式下源 .py 整体原样透传 |
| 返回一致 | 返回类型/形状必须与原始实现一致 |
| 合理输入 | get_inputs 应提供合理大小的输入（不能过小或过大） |
| 模式不可降级 | 含 get_input_groups 或同名 .json 的源必须走多 case 流程 |
用户说："/path/to/model.py 的 matmul_with_bias 函数有优化空间，shape 信息在 /path/to/config.py"
import torch
import torch.nn as nn
class Model(nn.Module):
def __init__(self, in_features: int, out_features: int):
super(Model, self).__init__()
self.weight = nn.Parameter(torch.randn(out_features, in_features))
self.bias = nn.Parameter(torch.randn(out_features))
def forward(self, x: torch.Tensor) -> torch.Tensor:
return torch.matmul(x, self.weight.t()) + self.bias
def get_inputs():
batch_size = 32
in_features = 1024
return [torch.randn(batch_size, in_features)]
def get_init_inputs():
in_features = 1024
out_features = 512
return [in_features, out_features]
用户说："/path/to/benchmarks/level430/1_LogicalAnd.py，多 shape 评测"
extractor 自动发现同目录 1_LogicalAnd.json（52 行 JSONL）。
{工作目录}/1_LogicalAnd.py # 复制源文件，不改一行
{工作目录}/1_LogicalAnd.json # 复制源 JSON，不改一行
验证脚本输出：cases_tested: 52, cases_passed: 52。