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uw-syfi/vibesys
GitHub协助用户在VibeSys仓库中创建规范的GitHub Issue。流程涵盖去重检查、模板选择、内容起草及安全脱敏，确保Issue独立可关闭且符合项目元数据规范，最终提交并验证关联信息。
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Skills in Collection (9)
协助用户在VibeSys仓库中创建规范的GitHub Issue。流程涵盖去重检查、模板选择、内容起草及安全脱敏，确保Issue独立可关闭且符合项目元数据规范，最终提交并验证关联信息。
用户要求创建或提交Bug报告
将待办事项转化为GitHub Issue
请求发起工程变更或实验研究
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用于从本地仓库变更准备并创建 VibeSys 的拉取请求。涵盖分支管理、差异分析、意图确认、最小化验证检查及通过 GitHub 工具提交 PR，确保保留用户工作且范围精准。
用户要求创建或打开 PR
用户要求发布或提交代码变更
涉及分支清理和目标验证的任务
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用于为VibeSys创建或更新模型服务示例包。根据HF模型、硬件和目标，自动推断模态并选择最接近的现有示例进行适配，生成包含基准测试和精度检查器的输入包结构。
用户希望为新Hugging Face模型添加模型服务示例
需要为特定硬件和优化目标构建参考/精度检查器/基准测试输入
从自然语言优化目标启动优化运行
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提供Neuron硬件上NKI内核编译与执行的调试工作流，涵盖环境配置、平台检测及标准排错步骤。
compiler error on device
debug NKI kernel
test kernel on trn2/trn3
neuronx-cc compilation failed
validate kernel on hardware
run kernel on trainium
how to debug NKI compilation errors on device
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用于检索AWS Trainium/Inferentia的NKI文档，涵盖API查询、教程、错误码及架构优化。通过索引文件快速定位并总结相关技术细节。
查询特定NKI API功能或签名
查找任务实现教程
查询错误代码含义
了解硬件架构或性能优化指南
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指导在Trainium/Inferentia硬件上使用Neuron工具分析NKI内核性能。涵盖配置环境变量、执行生成NEFF、捕获NTFF轨迹及查看摘要的完整流程，需激活虚拟环境并指定硬件核心。
profile kernel
capture execution trace
generate NEFF
get summary-json
how to profile NKI kernel
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LLM及多模态推理服务开发技能，涵盖vLLM/SGLang等框架、CUDA图、连续批处理、量化、MoE及AWS Trainium部署。用于优化延迟、吞吐和KV缓存管理。
LLM或视觉/语音模型的服务化部署与性能调优
配置推理服务器（如vLLM, TensorRT-LLM）以优化延迟或吞吐量
实现注意力机制优化、量化、推测解码或结构化输出
在AWS Trainium硬件上进行模型适配与内核开发
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用于查询和分析NKI内核性能配置文件。通过neuron-explorer将NEFF/NTFF转为Parquet并提供SQL查询接口，支持识别瓶颈、计算性能边界及定位源码级低效问题。
用户需要查询NKI内核性能数据
用户希望运行SQL分析profile文件
用户请求启动neuron-explorer服务
用户询问内核性能瓶颈或优化建议
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指导编写和修改NKI内核，涵盖从PyTorch/NumPy转换、创建新内核到编辑现有内核（添加形状/类型支持、重构分块策略）。强调遵循语言约束以确保编译正确性。
write NKI kernel
convert PyTorch to NKI
translate numpy to NKI
create NKI kernel
implement in NKI
refactor tiling
modify this NKI kernel
npx skills add uw-syfi/vibesys --skill neuron-nki-writing -g -y
