tilelang2ascendc-ops-generator

测试用例精简专家 Skill。读取 `{output_dir}` 中与算子对应的 `.json` 文件， 对其中的输入 cases（JSON Lines 格式，每行一个 `{"inputs": [...]}` 对象）进行精简， 使 case 数量尽量不超过 10 个，同时保证覆盖度。 当测试用例数量过多需要精简时，使用此 skill。

初始化 AscendC 算子工程并创建可编译的算子骨架。触发场景：(1) 用户要求创建新算子；(2) 关键词：ascendc算子、新建算子、算子目录、算子初始化；(3) 需要基于 ascend-kernel 模板快速落地。本 skill 不只建目录，还输出“可继续开发”的标准文件与检查清单。

用于DumpTensor进行AscendC算子精度的调试。 Use when: - AscendC kernel / 算子精度失败，结果不对，数值错误，部分位置错误，或 NaN/Inf - 需要用 DumpTensor / dumptensor / dump tensor 看中间结果、GM/UB/Workspace 数据 - 需要分段定位 `Cube输入/中间/输出`、`Vector输入/中间/输出` 哪一段出问题

TileLang kernel 设计调度 Skill。协调 tilelang-op-design（设计方法论）和 tilelang-op-develop（编码规范）， 完成 block-level 设计、tile-level 设计和 model_new_tilelang.py 生成， 并通过步骤 4（tilelang-perf-optimization 本体）完成测量驱动的性能迭代。 产物对接下游 AscendC translator 算子生成流程。 触发：当需要为复杂算子（Attention、MatMul 变体、Norm 变体、Sort、多输入融合）生成 TileLang kernel 设计时使用。

执行 trace 记录员 + 知识演进 Skill。在算子任务完成后，回顾整个执行过程， 生成结构化的 trace 记录（{output_dir}/trace.md），并从 trace.md 提取 "走偏点"与成功模式，经 cannbot-knowledge 的 ops-knowledge-ingest 标准路由 沉淀为 OKF (okf.v1) 知识卡写入共享知识库 runbooks/，供后续算子生成任务 经 knowledge-query 检索复用。当算子任务完成后需要记录执行过程 并进行知识演进时，使用此 skill。

AscendC kernel 转译与实现专家 Skill。将 TileLang 设计转译为 AscendC kernel， 并生成 model_new_ascendc.py 调用 AscendC kernel。 当 TileLang 设计完成需要转译为 AscendC kernel 时，使用此 skill。