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为任意 skill 生成校验提示词（validation prompt）。当需要验证某个 skill 的实际执行效果——即它在真实场景下产出的制品是否符合自身声明的规范——时使用。本技能的输出是一份结构化的中文校验提示词文档，可交给 AI 代理独立执行，产出一份数据驱动的优化报告。适用场景：新 skill 上线前的质量把关、现有 skill 的定期审计、skill 修改后的回归验证。触发词：校验skill、验证skill、生成校验提示词、skill验证、审计skill、skill质量评估。
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基于 SOC 职业分类
| name | pypto-skill-validation-prompt |
| description | 为任意 skill 生成校验提示词（validation prompt）。当需要验证某个 skill 的实际执行效果——即它在真实场景下产出的制品是否符合自身声明的规范——时使用。本技能的输出是一份结构化的中文校验提示词文档，可交给 AI 代理独立执行，产出一份数据驱动的优化报告。适用场景：新 skill 上线前的质量把关、现有 skill 的定期审计、skill 修改后的回归验证。触发词：校验skill、验证skill、生成校验提示词、skill验证、审计skill、skill质量评估。 |
为任意 skill 生成一份实证校验提示词（≤80 行），代理执行后产出数据驱动的优化报告。
本 skill 的输出是提示词，不是验证结果。
本 skill AI 代理 优化报告
生成校验提示词 ──────────▶ 执行校验提示词 ──────▶ .md 文件
(任务简报) (实证校验) (数据驱动)
用户提供目标skill路径（如 .agents/skills/pypto-pass-module-analyzer），目录须含 SKILL.md。
变量提取：路径 → {skill-dir}，目录名 → {skill-name}。
负责：生成校验提示词，确保≤80行、占位符正确、场景适配。
不负责：执行提示词、产出优化报告、修改目标skill文件。
校验提示词目标 ≤80 行。超标时按信息分层从低到高裁剪。
| 层级 | 定义 | 代理可自行补全 | 裁剪优先级 |
|---|---|---|---|
| L1 | 执行必需，缺失则无法工作 | ❌ | 最后砍 |
| L2 | 提升校验质量，缺失可能遗漏 | ⚠️ 部分 | 其次 |
| L3 | 与其他位置重复或可从上下文推断 | ✅ | 先砍 |
提示词包含 5 步校验（Step 1 → Step 5）。
| Section | L1（必须保留） | L2（尽量保留） | L3（优先删除） |
|---|---|---|---|
| 任务描述 | 校验目标 + 任务 + 产出路径 | 校验目的 | — |
| Step 1 | 构造输入 + 预期制品表 + 执行约束 | 来源阶段列 | — |
| Step 2 | 每个校验维度的规范来源路径 | 检查维度描述 | 子标题 |
| Step 3 | 只读 API + ≥5 个案例约束 | 比对维度列表 | 筛选标准细节 |
| Step 4 | 问题溯源方向 | 参考文档一致性 | 通用检查维度 |
| Step 5 | 报告保存路径 | 报告骨架 | 骨架内详细说明 |
| 约束 | 远程写操作禁止列表 | 只读操作列表 | 已重复的约束 |
| 手法 | 效果 | 示例 |
|---|---|---|
| 删除重复路径/约束 | 高 | 远程操作列表已在约束段出现 |
删除分隔线 --- | 中 | 每个 1 行，4 个 = 4 行 |
| 合并同源行 | 中 | 同一制品 5 个维度 → 1-2 行 |
| 压子标题为行内粗体 | 中 | ### 交叉一致性 → 粗体前缀 |
| 删除流程概览段 | 中 | 各 Step 标题即流程 |
| 报告骨架压为 1 行 | 低 | 5 行代码块 → 1 行内联 |
❌ 内联原文：Tag 必须是以下之一：feat/fix/docs... — 来源：SKILL.md 阶段 3.1
✅ 引用路径：Tag 合法性(7种) + 格式 + 正则 | SKILL.md 阶段 3.1
提示词只告诉代理"查什么、去哪查"，不负责"规则是什么"。
| pypto-skill-reviewer | 本 skill | |
|---|---|---|
| 校验对象 | SKILL.md 文档质量 | Skill 实际执行效果 |
| 方法 | 静态 + 语义（52 条规则） | 本地执行 + 远程比对 + 问题溯源 |
| 输出 | 评分报告 | 校验提示词 |
两者互补：reviewer 审文档，本 skill 审执行效果。
阶段 1: 深度分析目标 Skill
↓
阶段 2: 识别制品、规范与本地执行方式
↓
阶段 3: 生成校验提示词
↓
阶段 4: 输出与确认
按优先级读取：
分析维度：
| 维度 | 内容 |
|---|---|
| 类型 | 代码生成 / 文档创建 / 流程编排 / 修复工具 / 分析诊断 / 无远程交互 |
| 工作流 | 阶段划分、每阶段职责 |
| 输出制品 | 产生的文件/文本/远程操作 |
| 规范要求 | 格式/质量/内容约束 |
| 远程交互 | 远程写操作（禁止）vs 只读操作（允许） |
| 本地执行方式 | 如何在不触发远程写操作的前提下，本地执行 skill 产出真实制品 |
| 依赖 | 外部工具/MCP/环境 |
从阶段 1 提取：
| 类别 | 操作示例 | 提示词处理 |
|---|---|---|
| 远程写（禁） | git push, gitcode_create_pull_request | 填入 {具体列表} |
| 只读（允） | git fetch, gitcode_list_pull_requests | 用于比对 |
| 本地（允） | Write工具, 本地git commit | 无限制 |
按 references/prompt-framework.md 模板生成，写入以下 5 项要求：
写作指令（约束生成者，不写入输出提示词）：
检查维度 + 文件引用路径，不内联规范原文保存至：{skill-name}-validation-prompt-YYYYMMDDHHMMSS.md（当前目录）
向用户展示摘要：
| Skill类型 | 校验侧重 | 本地执行方式 | 比对对象(≥5) | 比对来源 |
|---|---|---|---|---|
| 流程编排型（含workflow/编排关键词） | 流程完整性、远程交互正确性 | 构造输入走本地流程 | 远程PR/Issue | GitCode平台 |
| 代码生成型（含生成代码/kernel关键词） | 编译通过、API正确 | 构造规格输入生成代码 | 本地同类文件 | .agents/operators/ |
| 文档创建型（含设计文档/design关键词） | 格式规范、引用准确 | 构造主题输入生成文档 | 本地同类文档 | .agents/operators/*/design.md |
| 修复工具型（含修复fix关键词） | 修复完整、副作用小 | 构造已知问题执行修复 | 远程已修复issue | GitCode已关闭issue |
| 分析诊断型（含分析评估关键词） | 分析准确、建议可行 | 构造分析目标执行分析 | 本地历史报告 | 项目目录搜索 |
| 无远程交互型（无GitCode/git关键词） | 制品质量、格式一致 | 构造输入执行全流程 | 本地同类文件 | glob搜索 |
| 文件 | 用途 |
|---|---|
| references/prompt-framework.md | 5 步实证校验框架模板（Step 1 → Step 5） |
PyPTO Pass 编译性能优化技能。用于分析和优化 Pass 模块的编译性能，当 Pass 编译耗时过长需要优化时使用此技能。
定位测试案例中出现 aicore error 时的问题 CCE 文件和问题代码行。当用户说"aicore error"、"定位 aicore error 的原因"、"帮我定位 aicore error 报错"时使用此技能。也适用于用户直接提供 CCE 文件希望定位问题代码行或映射到源码的场景。
PyPTO 环境安装与环境问题修复，包括 CANN、torch_npu、编译工具链、第三方依赖和 PyPTO 编译运行等。触发词：PyPTO environment setup, CANN install, torch_npu, NPU environment, Ascend toolkit, compile PyPTO, build PyPTO, NPU driver, prepare_env, diagnose environment, fix import error, torch_npu import fail, DT_FP8E8M0, pto-isa, ASCEND_HOME_PATH, npu-smi, softmax verify, pip dependency conflict
分析当前 session 上下文，识别 PyPTO 框架或文档不完善导致的断裂点，产出可转化为 Issue 的结构化报告。当用户在 pypto 相关 skill 运行结束后提到"断裂点"、"识别断裂点"、"检测断裂点"、"fracture point"时触发此 skill。也适用于用户对 session 中遇到的问题进行复盘、想要生成问题报告、或希望改进 pypto 框架/文档质量的场景。
分析 host 侧捕获异常后的堆栈信息，通过地址到源码行映射和符号解析，定位问题代码位置。支持 Python traceback、C++ stack trace 和混合堆栈的自动识别与分析。支持编译Debug版本PyPTO包并定位具体代码行。Triggers："堆栈分析"、"堆栈反汇编"、"分析堆栈信息"、"地址到源码行"、"stack trace"、"backtrace"
PyPTO MACHINE 内存重叠检测与修复技能。通过系统化流程检测和修复 workspace 内存重叠、内存管理策略问题导致的精度异常。当怀疑精度问题由内存重叠、workspace 不足、内存管理异常引起时使用此技能。触发词：内存重叠、内存重叠检测、workspace问题、内存管理异常、内存复用错误。