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。

Repositório: ascend-ai-coding/awesome-ascend-skills
Última atividade na origem: 26 de maio de 2026 às 02:59
Idioma detectado do SKILL.md: chinês
Estrelas: 166
Forks: 56

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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。

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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	-	-	-

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

Informações da origem

Opções de instalação

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ATB CSV Testcase Generator

功能概述

调用时机

任务分块

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

ATB CSV Testcase Generator

功能概述

调用时机

任务分块

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