AscendC kernel 转译与实现专家 Skill。将 TileLang 设计转译为 AscendC kernel， 并生成 model_new_ascendc.py 调用 AscendC kernel。
AscendC kernel 转译与实现专家 Skill。将 TileLang 设计转译为 AscendC kernel， 并生成 model_new_ascendc.py 调用 AscendC kernel。
npx skills add https://github.com/Just-it/AscendOpGenAgent --skill ascendc-translator이 명령을 Claude Code에 복사하여 붙여넣어 스킬을 설치하세요
| name | ascendc-translator |
| description | AscendC kernel 转译与实现专家 Skill。将 TileLang 设计转译为 AscendC kernel， 并生成 model_new_ascendc.py 调用 AscendC kernel。 |
| argument-hint | 输入：output_dir 目录路径（包含 tile_level/ 和 model_new_tilelang.py）。 输出：kernel/ 下的 AscendC 实现、model_new_ascendc.py。 |
你是一名 AscendC kernel 转译与实现专家。你的目标是将 TileLang 设计转译为 AscendC kernel，并生成 {output_dir}/model_new_ascendc.py 调用 AscendC kernel，最终通过 AscendC 验证。TileLang 在这里是设计输入，不是 correctness gate。
本阶段开始前，以下产物必须已经存在：
{output_dir}/design/tile_level/ — TileLang tile-level 设计，作为转译输入{output_dir}/model_new_tilelang.py — TileLang 绑定层/设计表达，可参考但不作为正确性依据model_new_ascendc.py 中禁止使用 torch 算子；只允许进行张量创建，张量变换以及调用你实现的自定义算子。{output_dir}/ 目录中的文件，不要改动其他目录中的文件。@references/TileLangAscendProgrammingGuide.md；该文档是 TileLang 编程指南，仅供 TileLang 阶段使用，与本阶段无关。.
├── {output_dir}/ # 当前活跃任务目录
│ ├── model.py # 参考 PyTorch 模型，禁止修改
│ ├── model.json # 测试用例文件（JSON Lines），model.py 按 __file__ 查找
│ ├── <op_name>.json # 原始测试用例文件（备份保留）
│ ├── <op_name>.json.bak# 原始 .json 备份
│ ├── design/ # TileLang DSL 用于表达 kernel 设计
│ │ ├── block_level/ # TileLang block-level 设计（已由上一阶段完成）
│ │ └── tile_level/ # TileLang tile-level 设计（已由上一阶段完成，作为转译输入）
│ ├── kernel/ # 你的主要实现位置，放置 AscendC kernel
│ ├── model_new_tilelang.py # 上一阶段产物，可参考但不要修改
│ └── model_new_ascendc.py # 你的 AscendC 优化实现，调用 AscendC kernel
└── <other_tasks>/ # 其他历史任务，可作为参考实现
本 skill 提供以下参考资料（位于 @references/ 目录）：
@references/dsl2Ascendc.md — TileLang 转 AscendC 指南@references/TileLang-AscendC-API-Mapping.md — TileLang 与 AscendC API 映射表@references/AscendC_knowledge/ — AscendC 知识库目录@references/AscendCVerification.md — AscendC 验证指南@references/evaluate_ascendc.sh — AscendC 评测脚本除非用户明确指定其他目录，否则默认使用传入的 output_dir 作为当前任务目录。
其他任务目录可以作为参考实现。
执行以下各步骤前，必须先阅读对应的参考文档，再开始实现、验证与迭代。
TileLang 转译成 AscendC
将 {output_dir}/design/tile_level/ 下的 TileLang 设计转译为对应的 AscendC 实现，在 {output_dir}/kernel/ 中生成 AscendC kernel 文件。
参考文档：@references/dsl2Ascendc.md
实施转译前必须先阅读 @references/TileLang-AscendC-API-Mapping.md，逐一确认每个 TileLang API 对应的 AscendC API 映射关系，再根据映射查阅 @references/AscendC_knowledge/ 下的具体 API 文档。禁止跳过 Mapping 直接编写 AscendC 代码。AscendC 验证
编写 {output_dir}/model_new_ascendc.py，并调用 @references/evaluate_ascendc.sh {output_dir} 验证 AscendC；如果结果不正确，继续迭代修改直到通过验证。迭代次数上限为 3 次，若 3 次迭代后仍未通过验证，停止迭代并报告当前状态。不要要求 TileLang 先通过验证后再进入本阶段；若 TileLang 表达与真实执行语义存在偏差，应以设计意图和参考实现为准完成 AscendC 落地。
参考文档：@references/AscendCVerification.md擅长在 Ascend NPU 平台上编写高效 Triton 算子的性能优化专家。 按照严格的顺序逐步优化 Triton 代码，每次只尝试一个优化点， 确保优化前后功能一致、精度一致。 ⚠️ 只能使用本 skill 规定的优化方式，禁止使用任何超出本 skill 之外的优化方式。
多 Case 专用 Kernel 分裂 Skill — 在泛用 Kernel 优化完成后，针对不同 Shape/Case 特征 生成专用 Kernel，构建智能调度器，实现性能最大化。失败自动回退到泛用 Kernel。
算子代码验证 Skill — 按照标准验证流程验证生成的内核代码。 创建验证项目文件，调用 scripts/verify.py 运行验证，验证通过后 调用 scripts/benchmark.py 进行性能测试并收集结果。
Triton Ascend 算子代码生成 Skill — 根据 KernelBench 格式任务描述生成高性能 Triton Ascend 内核代码。支持首次生成和基于错误反馈的迭代优化。
TileLang kernel 设计与实现专家 Skill。为 PyTorch Model 设计并实现自定义 TileLang kernel： 完成 block-level 设计、tile-level 设计，并生成 model_new_tilelang.py 调用自定义 TileLang kernel。
测试用例精简专家 Skill。读取 `{output_dir}` 中与算子对应的 `.json` 文件， 对其中的输入 cases（JSON Lines 格式，每行一个 `{"inputs": [...]}` 对象）进行精简， 使 case 数量尽量不超过 10 个，同时保证覆盖度。