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Agent Skill · 开发

catlass-operator-code-gen(Catlass 操作符代码生成)

catlass-operator-code-gen 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。

catlass-operator-code-gen 是开发类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为只读;许可证信息还不明确,第三方扫描有提醒项,按安装量在开发类的 21,746 个 Skill 里排第 13,133。

总安装 1,001周安装 43GitHub Stars 12下载 351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:catlass-operator-code-gen(Catlass 操作符代码生成)
来源仓库:https://github.com/ascend/agent-skills
仓库路径:skills/catlass-operator-code-gen
安装命令:
npx skills add https://github.com/ascend/agent-skills --skill catlass-operator-code-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 catlass-operator-code-gen

这个 Skill 是做什么的

开发类 Skill 面向写代码、改代码和排查问题,一般会读写仓库文件,部分还会执行构建或测试命令。

catlass-operator-code-gen 根据设计文档自动生成 Ascend NPU 算子 Host 与 Kernel 代码,支撑 AI 加速器开发。适用于矩阵乘加、卷积等密集型算子实现,输出符合 ACLNN 框架规范的 C++ 与汇编级代码。

输入须严格遵循 design-document.md 规范,包含 I/O shape、dtype 与参考 example 路径,否则无法生成。编译前需确保工程环境已配置 catlass 源码树与依赖项,避免因头文件缺失导致构建失败。本流程强调一次一变量修改原则,每次变更后必须重新编译与测试,防止性能回退与精度漂移。

来源仓库内路径:skills/catlass-operator-code-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 catlass-operator-c…;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

    它标注为只读,先用只读任务试一次,确认行为符合预期再扩大使用范围。

常见问题

6 条

catlass-operator-code-gen 怎么安装?

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

catlass-operator-code-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。

catlass-operator-code-gen 需要什么权限?

权限级别是只读。该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

catlass-operator-code-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。

catlass-operator-code-gen 用的人多吗?

公开数据是累计安装 1,001 次,近一周安装 43 次,下载 351 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。

catlass-operator-code-gen 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

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。
  • 标注为只读权限,试用阶段不容易误改本地文件。

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。
  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 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。
  • 需要处理开发类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 只想先试试效果、不希望它改动本地文件的人。

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。

开发类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
skill-vetter

技能审查员 · OpenClaw

8,779,018986操作浏览器MIT-0通过
ontology

本体论 · OpenClaw

6,636,960576只读MIT-0通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

6,631,872764接触敏感数据未明确通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

3,757,680201接触敏感数据未明确通过
nano-banana-pro

纳米香蕉专业版 · OpenClaw

3,526,898364接触敏感数据MIT-0有提醒
catlass-operator-code-gen

Catlass 操作符代码生成 · 本页

1,00112只读未明确有提醒

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

Catlass 算子代码生成

核心工作流

设计文档解析 → Catlass 实现参考选型 → op_host 生成 → op_kernel 生成 → test_aclnn 生成 → 质量验证

设计文档遵守规范(CRITICAL)

设计文档是代码生成的唯一依据,须 100% 遵守。

章节必须遵守内容验证方式
算子名含 catlass 子串,snake_case 目录名与 CamelCase 类名一致目录、OpDef、test_aclnn 命名一致
I/O 与 dtype输入输出 shape、dtype、formatOpDef 与 test_aclnn tensor 一致
核心组件ArchTag、BlockMmad、BlockEpilogue、BlockScheduler、Kernel 类型op_kernel 与 custom-epilogue.md 一致
参考 example指定的 catlass example 路径与选型理由实现与选型一致(非整份粘贴)
TilingKey各分支对应 dtype/转置等Host SetTilingKey 与 TILING_KEY_IS 一一对应
Workspace固定写法见 kernel-rules.md

前置条件

检查项说明
设计文档含算子名、I/O、dtype、转置、参考 example、Kernel/Block/Epilogue
工程OPS_PROJECT_ROOT 已定,含 build.sh、ops/
Catlass<OPS_PROJECT_ROOT>/catlass/ 含 include/、examples/;缺则在工程根克隆

条件不明时追问用户。


Catlass 实现参考选型

在 catlass/examples/ 中按设计文档选定实现参考(读结构、抄组件组合思路,不是把 example 当 ops/ 迁移源):

  1. 找与算子形态最接近的示例
  2. 确定可复用的 Kernel/Block/Epilogue;算子工程 op_kernel 须 Device 调用
  3. 将 tiling 常量、Workspace、TILING_KEY_IS 分支与 Host 侧对齐

端到端步骤

Step 0:生成骨架(强制)

在 OPS_PROJECT_ROOT:bash build.sh --genop=ops/<op_name>

Step 1:清理模板、配置编译选项

删无用模板;按 compile-options.md 配置 ascendc_config.json

Step 2:对照设计文档列清单

算子名、I/O、dtype、转置、参考路径、Kernel/Block/Epilogue、Workspace、TilingKey 分支

Step 3:锁定实现参考

同上文「Catlass 实现参考选型」

Step 4:写 op_host

生成 3 类 4 个文件:

Step 5:写 op_kernel

按 kernel-rules.md:GET_TILING_DATA、TILING_KEY_IS、Device 调用、#define K_MAX_SHAPE_DIM 0、勿 #include tiling.h

Step 6:写 test_aclnn

按 example-rules.md 覆盖 examples/test_aclnn_<op_name>.cpp

Step 7:验证


常见陷阱

NEVER:跳过 --genop;tiling/infershape 并进 def;漏 IMPL_OP_* 注册;def 里 SetTiling/SetInferShape;目录名无 catlass;Kernel 内用 if 代替 TilingKey;op_kernel 用 DeviceGemm;op_kernel #include tiling.h;对 Gemm 仅用 shape 推断转置;忘记在 ascendc_config.json 中配置 Catlass 编译选项

ALWAYS:先 opgen 再覆盖;三文件分文件注册;严格按设计文档组件选型;在 ascendc_config.json 中配置 Catlass 编译选项;改算子后 --pkg 安装再跑示例


references 索引

文件内容
compile-options.md编译选项配置
code-structure.md目录树、文件职责索引
example-rules.mdtest_aclnn 写法
tiling-rules.mdtiling.h / tiling.cpp
def-rules.mddef.cpp
infershape-rules.mdinfershape.cpp
kernel-rules.mdCatlass 依赖与 Device 调用
custom-epilogue.md自定义 Tile Epilogue

参考资料

文档/目录用途
catlass/examples/advanced/basic_matmul_aclnn工程化 op_host / op_kernel / 测试组织对照
catlass/examples/03_matmul_addMatmulEpilogue + BlockEpilogue 组合参考
ascendc-operator-compile-debug编译、安装、跑示例
catlass-operator-design设计文档

平台分布

Codex

35.75%
按下载量换算125

Claude

28.48%
按下载量换算100

Cursor

19.93%
按下载量换算70

Gemini CLI

9.12%
按下载量换算32

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

可疑

权限和风险

只读

该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

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。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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