kernel-generator

name: kernel-generator description: > 算子内核代码生成 Skill — 负责算子实现的全部智力工作：方案讨论、代码生成、基于反馈修改。 支持多种 DSL：triton_cuda、triton_ascend、cpp、cuda_c、tilelang_cuda、pypto。 argument-hint: > 必需：op_name、task_desc、framework、backend、arch、dsl。 可选：previous_code、verifier_error、conductor_suggestion、user_requirements。

算子代码生成 Skill

工作模式

本 skill 根据输入自动判断工作模式：

无论哪种模式，所有代码变更都必须通过本 skill 的代码生成步骤产出，禁止在 skill 外直接编辑代码文件。

生成流程

Step 1: 加载参考文档

纯修改模式跳过此步骤。 其余模式根据参数，用 read 工具读取参考文档。

本 skill 加载后，<base_url> 标签提供 skill 目录路径（记为 $SD）。所有参考文档路径基于 $SD/references/。

⚠️ 参考文档路径下的文件虽然名为 SKILL.md，但在此上下文中它们是参考内容文件。请使用 read 工具按文件路径读取，不要使用 skill 工具加载。

1.1 代码生成格式规范（必加载）

始终加载，按 dsl + framework 选择对应文件（路径：$SD/references/format/）：

1.2 硬件规格（按 arch 加载）

路径：$SD/references/hardware/{文件名}

1.3 Triton Ascend API 文档（条件加载）

仅当 dsl 为 triton_ascend 时加载。

Triton Ascend API 文档是一份 markdown 格式的参考手册，包含当前环境中可用的全部 Triton 语言 API（tl.load、tl.store、tl.dot、tl.sum、tl.arange 等）的函数签名、参数说明和使用示例，按内核装饰器、程序 ID、内存操作、数学运算、规约操作等分类组织。生成 triton_ascend 代码时必须查阅此文档以确保 API 调用正确。

获取方式（按优先级）：

1. 运行时获取（推荐）：通过命令模板执行以下命令，将当前 SDK 环境的 API 文档导出到临时文件：

   <命令模板> python -c "
   from akg_agents.op.utils.triton_ascend_api_docs import load_triton_ascend_api_docs
   import os, tempfile
   docs = load_triton_ascend_api_docs()
   path = os.path.join(tempfile.gettempdir(), 'triton_ascend_api_docs.md')
   with open(path, 'w') as f:
       f.write(docs)
   print(path)
   "
   

   命令输出一行文件路径，用 read 工具读取该文件即可获得完整 API 文档。此方式根据当前 SDK 版本过滤不存在的 API，返回与环境匹配的文档。

2. 离线快照：若上述命令失败，读取离线文件：$SD/references/triton-ascend-api/api.md

如需查阅单个 API 详细文档，同目录下有按 API 名命名的独立文件（如 triton.language.load.md）。

1.4 DSL 编程参考（分层选择）

参考文档按 DSL 组织在 $SD/references/dsl-guides/ 下，每个 DSL 对应一个目录，内部按 category 分子目录。

dsl → 目录映射（⚠️ 目录名用连字符）：

每个 DSL 目录下的子目录结构与 category 对应：

并非所有 DSL 都有全部子目录。如某子目录不存在则跳过。

读取方式：每个子目录下的参考以 {name}/SKILL.md 形式存放。例如：

$SD/references/dsl-guides/triton-ascend/fundamentals/triton-ascend-basics/SKILL.md
$SD/references/dsl-guides/triton-ascend/guides/triton-ascend-matmul/SKILL.md

加载规则

Layer 0（始终加载）：读取当前 dsl 目录下 fundamentals/ 中的所有参考。

Layer 1（选择性加载）：

• 指南：浏览 guides/ 目录下各子目录名，选出与当前算子最相关的 1-2 个指南读取
• 示例：浏览 examples/ 目录下各子目录名，加载与选中 guide 算子类型匹配且 framework 相符的示例

Layer 2（仅修复生成时）：有 verifier_error 时，浏览 cases/ 和 evolved-fix/ 目录，选择与当前错误相关的案例读取。

Step 2: 分析任务

1. 解析 task_desc 中的 Model 类，理解算子的计算逻辑
2. 分析 get_inputs() 和 get_init_inputs() 确定输入输出规格
3. 识别算子类型（elementwise、reduce、matmul、attention 等）
4. 结合已加载的参考文档，确定优化策略（分块、并行、内存布局等）
5. 如有 user_requirements，基于参考文档评估用户建议的可行性并纳入方案

方案讨论模式：完成分析后输出方案建议，不生成代码文件，等待用户确认或进一步讨论。 其他模式：继续进入 Step 3。

Step 3: 生成代码

按已加载的代码生成格式规范（Step 1.1）生成包含 ModelNew 类的完整 Python 文件。

首次生成：基于任务描述和参考文档 修复生成：综合 previous_code + verifier_error + conductor_suggestion 修复问题 纯修改：基于 previous_code + user_requirements 修改

无论哪种模式，都必须输出完整的代码文件（不是 diff / 补丁）。调用方会将完整代码保存到新的 iteration 目录。

约束