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Agent Skill · 开发

triton-operator-dev(Triton 操作员开发)

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。

triton-operator-dev 是开发类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为需要联网;许可证信息还不明确,第三方扫描已通过,按安装量在开发类的 21,746 个 Skill 里排第 13,096。

总安装 1,011周安装 43GitHub Stars 12下载 354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: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

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。

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。

来源仓库内路径:skills/triton-operator-dev

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 triton-operator-de…;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

    它需要需要联网,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

triton-operator-dev 怎么安装?

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

triton-operator-dev 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。

triton-operator-dev 需要什么权限?

权限级别是需要联网。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。

triton-operator-dev 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。

triton-operator-dev 用的人多吗?

公开数据是累计安装 1,011 次,近一周安装 43 次,下载 354 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。

triton-operator-dev 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。
  • 需要处理开发类任务、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。

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
triton-operator-dev

Triton 操作员开发 · 本页

1,01112需要联网未明确通过

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

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否
4静态检视检视报告triton-operator-code-review否
5精度验证精度报告triton-operator-precision-eval否
6性能评估性能报告 + ratiotriton-operator-performance-eval否
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, triton 且 torch.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)

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。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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