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开发需要联网github未标认证来源可访问许可证需确认审计通过

triton-operator-devTriton 操作员开发

Agent Skill

triton-operator-dev 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

1,011

周安装

43

GitHub Stars

12

下载量

354
CodexClaudeCursorGemini CLI

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

unknown

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:triton-operator-dev(Triton 操作员开发)
来源仓库:https://github.com/ascend/agent-skills
仓库路径:skills/triton-operator-dev
安装命令:
npx skills add https://github.com/ascend/agent-skills --skill triton-operator-dev
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/ascend/agent-skills --skill triton-operator-dev

简介

triton-operator-dev 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。

  • 适用于 Triton 算子开发、模型服务部署或云原生应用构建等场景。
  • 支持从指定仓库提取 Issue、PR 及代码变更信息,并生成结构化摘要。
  • 安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。
  • 可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法和功能边界。

SKILL.md

Triton 算子全流程开发

工作流概览

构建 Triton 算子分 7 个阶段(含 1 个条件阶段):

#阶段产出Skill是否可跳过
1环境配置环境验证报告triton-operator-env-config是:torch/torch_npu/triton 已可用
2需求设计设计文档triton-operator-design是:用户已提供完整设计文档
3代码生成kernel + smoke testtriton-operator-code-gen
4静态检视检视报告triton-operator-code-review
5精度验证精度报告triton-operator-precision-eval
6性能评估性能报告 + ratiotriton-operator-performance-eval
7性能优化优化后代码triton-operator-performance-optim条件:ratio ≥ 目标则跳过

⚠️ 核心约束

  1. 必须走完全流程:阶段 3-6 不可跳过,不可在代码生成后停止
  2. 用 TaskCreate 跟踪进度:每阶段一个 Task,进入时 in_progress,完成后 completed
  3. 精度通过前不做性能优化(precision-eval 的核心原则)
  4. 输出最终报告:精度结果 + 性能 ratio + 优化历史 + 结论

场景路由

用户意图正确做法
"开发一个算子"、"从零开发"本 skill 全流程
"帮我写算子代码"不用本 skill,直接 triton-operator-code-gen
"优化算子性能"不用本 skill,直接 triton-operator-performance-optim
"检查算子精度"不用本 skill,直接 triton-operator-precision-eval

阶段执行要点

阶段 1-2:环境 + 设计(可跳过)

跳过判断

  • 阶段 1 跳过条件:能 import torch, torch_npu, tritontorch.npu.is_available()
  • 阶段 2 跳过条件:用户已提供设计文档(如 docs/context/*.md)或直接给出算子 API 规格

阶段 3:代码生成

调用 Skill(triton-operator-code-gen)。此阶段只生成代码和 smoke test,不运行

进入下一阶段前:kernel 代码 + 测试文件已写入磁盘

阶段 4:静态检视

调用 Skill(triton-operator-code-review)。此阶段只静态分析,不运行

进入下一阶段前:P0/P1 问题已修复

阶段 5:精度验证(MANDATORY 运行)

调用 Skill(triton-operator-precision-eval)

此阶段必须在 NPU 上运行测试。 关键产出:

  • 多 shape × dtype 的误差指标
  • 通过/失败判定

进入下一阶段前:所有精度测试通过

阶段 6:性能评估(MANDATORY 运行)

调用 Skill(triton-operator-performance-eval)

此阶段必须在 NPU 上运行 benchmark。 关键产出:

  • Triton vs torch_npu 的 ratio
  • 瓶颈类型诊断

阶段 7:性能优化(条件执行)

触发条件:阶段 6 的 ratio < 用户要求的性能目标。

调用 Skill(triton-operator-performance-optim)。优化后必须重新运行精度验证确认无回归。

常见陷阱

陷阱症状正确做法
代码生成后停止用户以为开发完成但无验证强制执行阶段 5-6
精度未通过就优化优化了错误的代码精度通过是优化的前提
跳过 TaskCreate阶段遗漏无法追溯每阶段创建 Task
混淆"生成测试"和"运行测试"只有测试文件但从未执行阶段 5-6 必须实际运行

反模式清单(NEVER)

  • ❌ 代码生成后停止,不执行精度验证和性能评估
  • ❌ 精度未通过就做性能优化
  • ❌ 不创建任务跟踪就开始执行
  • ❌ 跳过阶段但不更新任务状态
  • ❌ 只生成代码就说"开发完成"
  • ❌ 用"只需代码"的借口跳过验证流程

检查清单(最终输出前确认)

  • 代码已生成并通过静态检视(P0/P1 清零)
  • 精度测试已在 NPU 上运行,所有 dtype/shape 通过
  • 性能测试已在 NPU 上运行,有 ratio 数据
  • ratio < 目标时已尝试优化并重新验证精度
  • 输出完整报告(精度 + 性能 + 结论)

适合场景

01

用户想查找某类 Agent Skill 时

02

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

03

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

Codex

35.45%
按下载量换算125

Claude

30.99%
按下载量换算110

Cursor

20.52%
按下载量换算73

Gemini CLI

9.61%
按下载量换算34

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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