tilelang-ascend: Skill for Claude Code

TileLang-Ascend 环境检查

概述

本技能用于验证 TileLang-Ascend 开发环境是否正确配置。包括：

1. Python 包依赖检查：检查 torch 和 torch_npu 是否已安装且版本满足要求（torch/torch_npu >= 2.6.0）
2. CANN 环境检查：检查 ASCEND_HOME_PATH 环境变量是否设置且版本满足要求（CANN >= 8.3）
3. 代码仓库完整性检查：验证代码和子模块是否完整拉取
4. 编译安装检查：验证是否已成功编译安装
5. 环境变量检查：验证必要的环境变量是否设置

重要特性：

• 发现问题时，会自动调用相关 skill 进行修复，并按依赖顺序重新执行后续步骤
• 所有问题都会打印提示给用户，包括会被自动修复的问题，让用户知道之前存在这个问题

前置检查说明：步骤 0-1 为前置检查，只检查不修复，检查完成后统一告知用户结果，然后继续后续检查流程。

触发条件

当用户提到以下关键词时触发：

• 环境检查、检查环境、验证环境
• 环境配置、环境搭建
• env check、check environment、verify environment、setup environment

版本要求

检查项	最低版本要求	说明
torch	>= 2.6.0	PyTorch 基础库
torch_npu	>= 2.6.0	昇腾 NPU 支持
CANN	>= 8.3	昇腾计算架构

依赖关系说明

环境配置三步骤之间存在严格的依赖关系：

子模块完整 ──→ 编译成功 ──→ 环境变量设置

关键规则：

问题场景	需要执行的操作
子模块缺失	① 拉取子模块 → ② 重新编译 → ③ 设置环境变量
无编译产物（子模块完整）	① 编译 → ② 设置环境变量
环境变量未设置	设置环境变量

重要：如果子模块缺失，即使之前存在编译产物，也必须重新编译，因为旧产物是基于不完整代码生成的。

自动修复策略

当检查发现问题时，AI agent 应主动执行以下修复操作，并按依赖顺序执行：

问题类型	自动修复动作	后续必须操作
子模块不完整	调用 tilelang-submodule-pull skill	必须重新编译 + 设置环境变量
编译产物不存在	执行 bash install_ascend.sh	必须设置环境变量
环境变量未设置	执行 source set_env.sh	无

重要：修复前必须告知用户问题存在，修复后再告知用户已修复。

检查流程

前置步骤零：检查 Python 包依赖

检查 torch 和 torch_npu 包是否已安装且版本满足要求：

# 检查 torch 和 torch_npu 版本
pip list 2>/dev/null | grep -E "^torch\s|^torch_npu\s" || pip3 list 2>/dev/null | grep -E "^torch\s|^torch_npu\s"

检查逻辑：

• 同时存在 torch 和 torch_npu 且版本 >= 2.6.0：前置检查通过
• 缺失 torch：告知用户 "✗ 未安装 torch 包"
• 缺失 torch_npu：告知用户 "✗ 未安装 torch_npu 包"
• torch 版本 < 2.6.0：告知用户 "✗ torch 版本过低 (当前版本: X.X.X)，需要 >= 2.6.0"
• torch_npu 版本 < 2.6.0：告知用户 "✗ torch_npu 版本过低 (当前版本: X.X.X)，需要 >= 2.6.0"
• 两者都缺失：告知用户 "✗ 未安装 torch 和 torch_npu 包"

版本比较方法： 使用 Python 进行版本比较：

python3 -c "
import re
def check_version(pkg_line, min_ver):
    match = re.search(r'(\d+\.\d+\.\d+)', pkg_line)
    if match:
        ver = match.group(1)
        parts = [int(x) for x in ver.split('.')]
        min_parts = [int(x) for x in min_ver.split('.')]
        return ver, parts >= min_parts[:len(parts)]
    return None, False

torch_line = 'torch                     2.5.0'  # 示例
torch_npu_line = 'torch_npu                 2.5.0'  # 示例

torch_ver, torch_ok = check_version(torch_line, '2.6.0')
torch_npu_ver, torch_npu_ok = check_version(torch_npu_line, '2.6.0')

if not torch_ok:
    print(f'torch 版本过低: {torch_ver}')
if not torch_npu_ok:
    print(f'torch_npu 版本过低: {torch_npu_ver}')
"