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Agent Skill · 待分类

ascendc-operator-testcase-gen(ascendc 运算符测试用例生成)

用于辅助测试设计、自动化测试、用例整理和回归验证。它适合让 Agent 编写单元测试、端到端测试、测试计划或根据失败日志定位问题。使用时需要确认项目测试框架、运行命令和夹具数据,避免为了通过测试而改坏真实逻辑;涉及浏览器或外部服务时,应区分本地模拟、测试环境和生产环境。

ascendc-operator-testcase-gen 是待分类类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为权限未标注;许可证信息还不明确,第三方扫描已通过,按安装量在待分类类的 11,209 个 Skill 里排第 3,111。

总安装 1,152周安装 49GitHub Stars 12下载 404核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
unknown

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:ascendc-operator-testcase-gen(ascendc 运算符测试用例生成)
来源仓库:https://github.com/ascend/agent-skills
仓库路径:skills/ascendc-operator-testcase-gen
安装命令:
npx skills add https://github.com/ascend/agent-skills --skill ascendc-operator-testcase-gen
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 ascendc-operator-testcase-gen

这个 Skill 是做什么的

这个 Skill 的分类还没最终确定,用法以来源仓库的说明为准。

ascendc-operator-testcase-gen 根据 design.md 自动生成测试用例与标杆,供 UT、精度与性能 skill 复用。基于 PyTorch 与 NumPy 已有实现推导约束关系,生成典型与边界用例。

使用前必须读取 templates/test-cases-template.md 规范,确保格式合规。输出文件须包含 SUPPORTED_DTYPES、TEST_SHAPES 与 BOUNDARY_VALUES 定义。建议在设计文档完成后立即调用,避免后续 skill 因用例缺失而中断。

来源仓库内路径:skills/ascendc-operator-testcase-gen

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 npx skills add https://github.com/ascend/agent-skills --skill ascendc-operator-t…;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    权限没有明确标注,第一次使用时只给一个无关紧要的任务,观察它到底读了哪些文件和网络。

常见问题

6 条

ascendc-operator-testcase-gen 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/ascend/agent-skills --skill ascendc-operator-testcase-ge…。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

ascendc-operator-testcase-gen 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

ascendc-operator-testcase-gen 需要什么权限?

权限级别没有明确标注。第一次使用时建议只给无关紧要的任务,观察它实际读写了哪些内容。

ascendc-operator-testcase-gen 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

ascendc-operator-testcase-gen 用的人多吗?

公开数据是累计安装 1,152 次,近一周安装 49 次,下载 404 次,GitHub 12 星。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

ascendc-operator-testcase-gen 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。

先想清楚的地方

  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理待分类类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

待分类类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
infsh-cli

infsh CLI · Codex、Claude

4,374,576382权限未标注未明确未收录
ai-video-generation

AI 视频生成 · Codex、Claude

4,313,376382调用外部服务未明确有提醒
lark-openapi-explorer

云雀 OpenAPI 浏览器 · Codex、Claude

2,064,1209,011需要联网未明确有提醒
lark-workflow-standup-report

Lark 工作流程站立报告 · Codex、Claude

2,041,6328,978需要联网未明确通过
use-my-browser

使用我的浏览器 · Codex、Claude

1,848,49140操作浏览器未明确未通过
ascendc-operator-testcase-gen

ascendc 运算符测试用例生成 · 本页

1,15212权限未标注未明确通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

AscendC Operator Testcase Gen Skill

根据算子设计文档(design.md)生成验证用例和标杆,供后续UT代码生成、精度验证以及性能验证skill使用。

使用场景

在 ascendc-operator-design 创建design.md之后、ascendc-operator-ut-gen/ascendc-operator-precision-eval/ascendc-operator-performance-eval调用之前调用。

调用接口

必需参数

调用此技能时,必须明确提供以下参数:

参数1:设计文档

  • 根据用户提供的design.md设计用例
  • 必须包含算子逻辑、输入输出、约束条件、所支持数据类型
  • 如果未指定,默认项目路径下的design.md

设计流程

1. 算子设计文档解析

  1. 读取设计文档中[算子接口]、[计算逻辑]、[参考实现]章节
  2. 根据算子实际计算逻辑以及pyTorch已有实现、参考文档等,生成算子标杆,了解算子各个输入输出之间shape的相互约束。
  3. 基于约束,生成模型场景使用该算子时的常见shape典型用例、以及根据边界条件生成的泛化用例。

2. 测试用例生成

MANDATORY: 在生成测试用例之前,必须读取以下参考文档:

  1. 必读:
  • templates/test-cases-template.md — 测试用例格式参考
  • design.md — 用户提供的算子设计文档
2.1 设计原则
  1. 全 dtype 覆盖:每个 shape / 每个边界值都遍历算子支持的全部dtype,SUPPORTED_DTYPES必须包含design.md中[参数说明]支持的所有数据类型
  2. shape 由算子决定:根据算子支持的维度选择合适的 shape,不要写固定维度
  3. shape 不要过大:单个用例元素数控制在合理范围,避免不必要的大 tensor
  4. 用例总数 = (len(TEST_SHAPES) + len(GENERAL_SHAPES)) × len(SUPPORTED_DTYPES) ≥ 30

Part A: 常规 Shape 测试(TEST_SHAPES)

根据算子支持的维度以及算子类型,从以下维度池中选取适合的 shape,组成 TEST_SHAPES 列表。

MUST 根据算子实际支持的维度来选,不支持的维度不要选。

shape 选择参考池
维度推荐 shape适用算子类型
1D(128,), (1024,), (4096,), (8192,)elementwise, reduction
2D(32, 512), (64, 768), (128, 1024)elementwise, matmul, linear
3D(8, 16, 64), (4, 128, 256)elementwise, attention, conv1d
4D(4, 8, 32, 16), (2, 64, 32, 32)conv2d, elementwise
5D(2, 3, 4, 5, 6)conv3d, elementwise
shape 不要过大:推荐单个 shape 元素数 ≤ 200K。
TEST_SHAPES 格式
TEST_SHAPES = [
    ("category_name", "description", (dim0, dim1, ...)),
    # ...
]

Category 名称自定义,建议按维度或场景命名。示例:

# elementwise 算子(支持任意维度)
TEST_SHAPES = [
    ("1D",         "128 elements",         (128,)),
    ("1D",         "1024 elements",        (1024,)),
    ("1D",         "4096 elements",        (4096,)),
    ("1D",         "8192 elements",        (8192,)),
    ("2D",         "32x512",              (32, 512)),
    ("3D",         "8x16x64",             (8, 16, 64)),
    ("3D",         "4x128x256",           (4, 128, 256)),
    ("4D",         "4x8x32x16",           (4, 8, 32, 16)),
]

Part B: 泛化Shape 测试(GENERAL_SHAPES)

根据算子支持的维度以及算子类型,从以下维度池中选取适合的 shape,组成 GENERAL_SHAPES 列表。

MUST 根据算子实际支持的维度来选,不支持的维度不要选。

shape 选择参考池

小Shape场景(边界测试、极小值、非对齐测试)

维度小 shape测试目的
1D(1,), (2,), (4,), (8,)极小元素、边界值
1D(3,), (5,), (7,)非对齐长度
2D(1, 1), (2, 2), (4, 4)极小2D tensor
2D(1, 128), (2, 256)单行/单列场景
3D(1, 1, 1), (2, 2, 2)极小3D tensor
3D(1, 8, 64), (2, 16, 128)单batch场景

大Shape场景(生产环境、压力测试、模型典型场景)

维度大 shape适用模型元素数
1D(3072,), (4096,)BERT FFN中间层3K-4K
1D(5120,), (6400,)GPT-2 FFN中间层5K-6K
2D(512, 768)BERT-base full sequence393K
2D(512, 1024)BERT-large full sequence524K
2D(1024, 768)GPT-2 sequence786K
2D(1024, 1024)GPT-2 medium sequence1M
2D(1024, 1600)GPT-2 XL sequence1.6M
3D(8, 512, 768)BERT-base batch3.1M
3D(8, 197, 768)ViT-base batch1.2M
3D(16, 1024, 1024)GPT-2 large batch16.7M
注意事项: - 生产环境、模型典型场景推荐shape应视每个算子具体应用场景而变化 - 小shape用于边界测试,确保算子在极小输入下正确工作 - 大shape用于性能测试和验证大规模数据的正确性 - 元素数超过200K的shape仅用于泛化测试,不在常规测试中使用
GENERAL_SHAPES 格式
GENERAL_SHAPES = [
    ("Small", "description", (dim0, dim1, ...)),
    ("Large", "description", (dim0, dim1, ...)),
    # ...
]

Category 建议使用 "Small" 和 "Large" 区分场景。示例:

# elementwise 算子(支持任意维度)
GENERAL_SHAPES = [
    # 小Shape场景
    ("Small", "single element",         (1,)),
    ("Small", "tiny vector 2",          (2,)),
    ("Small", "tiny vector 4",          (4,)),
    ("Small", "unaligned length 3",     (3,)),
    ("Small", "unaligned length 5",     (5,)),
    ("Small", "2x2 matrix",             (2, 2)),
    ("Small", "1x128 single row",       (1, 128)),
    ("Small", "1x1x1 scalar",           (1, 1, 1)),
    ("Small", "1x8x64 single batch",    (1, 8, 64)),

    # 大Shape场景(生产环境)
    ("Large", "BERT-base FFN 3072",     (3072,)),
    ("Large", "BERT-large FFN 4096",    (4096,)),
    ("Large", "BERT-base 512x768",      (512, 768)),
    ("Large", "BERT-large 512x1024",    (512, 1024)),
    ("Large", "GPT-2 1024x768",         (1024, 768)),
    ("Large", "GPT-2 1024x1024",        (1024, 1024)),
    ("Large", "ViT-base 8x197x768",     (8, 197, 768)),
]
2.2 设计用例输出

基于收集的信息,读取 templates/test-cases-template.md 模板,填充所有章节,输出到 csrc/ops/[op-name]/test/[op-name]-test-cases.md。

输出位置: ascend-kernel/csrc/ops/[op-name]/test/[op-name]-test-cases.md

注意事项

  1. 严格遵循模板章节:只输出模板中定义的章节(算子标杆、典型用例、泛化用例、使用说明)
  2. 禁止输出无关内容:

- ❌ 精度验证标准(由 ascendc-operator-precision-eval 负责) - ❌ 性能验证标准(由 ascendc-operator-performance-eval 负责) - ❌ UT测试代码(由其他skill负责) - ❌ 任何超出模板章节定义的内容

  1. 输出文件位置:ascend-kernel/csrc/ops/[op-name]/test/[op-name]-test-cases.md

平台分布

Codex

34.28%
按下载量换算138

Claude

28.24%
按下载量换算114

Cursor

19.17%
按下载量换算77

Gemini CLI

8.63%
按下载量换算35

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

权限未标注

当前来源未能明确判断权限范围,默认进入异常复核队列。

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。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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