「kernel」の検索結果

Own goal-first engineering outcomes: investigate, find root cause, design, plan, then delegate implementation unit-by-unit to cursor-implementation-loop, this plugin's kernel skill, with verification and honest reporting. Use to fix, build, or own an outcome end to end; investigate-and-fix; "make X work"; or plan-then-execute in one request. A request with an approved plan or equivalently precise spec that needs nothing beyond implementation belongs directly to cursor-implementation-loop. Requires this plugin's cursor-implementation-loop skill; they ship together.

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16-phase feature orchestration workflow. Runs in the main thread as Kernel Mode. Coordinates the Lead→Developer→Reviewer→TestLead→Tester assembly line.

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多模态模型自动优化流程总入口（编排层）：把一个三方框架托管的扩散模型从环境准备到无损/有损 优化自动跑完。任务判定后按 S0 环境准备、S1 kernel 融合优化（原 S1/S2 合并）、S3 并行通信、 S4 有损优化、S5 训练感知（预留，少步蒸馏 + SLA/QAT）、闭环复验路由到能力技能（env-install / framework-integration / profiling-collect / profiling-analyze / performance-optimization / dit-parallel-opt / dummy-run 等），检查各阶段产物与验收并回填经验槽位。 当用户需要对具体模型做框架接入、无损/有损加速、并行调优或确认收益时使用本入口；即使用户只提 模型名加"优化/加速/跑通/采profile"而未说框架或阶段，也应由本入口判定路由。仓库代码开发类任务 请走 dev-workflow。流程执行/验收按 workflows/optimization-flow.md，run-state + stage_gate 门禁。

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量化格式契约与位级对齐：从设备字节反推量化器的**编码公式、舍入模式、scale 粒度、退化块规则**， 并据此重实现/融合量化器（MXFP8 e8m0、int8 perblock、fp8 perchannel 等）， 用「同进程同数据 + 独立参考实现 + 中点与退化输入全覆盖」做到**逐字节精确**。 当自研量化 kernel 与框架算子**对不上**、需要逆向某个量化器的数值契约、需要判断 「量化残差算不算可接受」、或要在融合内核里复现 aclnn 量化语义时使用此 skill。 即使用户只说「量化结果和参考不一致」「这个 scale 怎么算出来的」「融合量化器精度对不上」 而未提"契约"，也应触发。**注意**：单纯选量化档位/配置（该不该开量化、开哪一档）走 dit-perf-opt；算子级性能调优与 DSL 选型走 operator-dev； 并行作用域导致的静默失效（DiT 侧「改了并行但不报错也没生效」的判定）走 dit-parallel-opt。

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PyTorch Inductor pattern matcher 机制开发：扩展本仓 compile 能力（default/Inductor 后端）， 或扩展三方框架自带的类似能力——Pattern 创建/注册/调试、GraphPatternEntry 手动改图、 Copy 算子（InplaceCopy/ViewCopy）消减的机制与全生命周期，含 Phase 1–7 出口证据纪律。 当用户需要写/改/调试 pattern、处理融合不命中、做 Copy/InplaceCopy 消减或注册 replacement 时 使用；即使用户只说"pattern 不生效""copy 算子变多了""compile 没融合"而未说全称，也应触发 （触发词：pattern / pattern matcher / register_replacement / GraphPatternEntry / compile 融合 / Copy 消减）。 边界：批量下发（图 capture/replay）见 aclgraph-dev；算子本体开发见 operator-dev； 框架侧特性使能/补齐见 framework-integration。 由 dev-workflow 的 pattern/compile 开发场景路由触发，亦由 model-auto-optimization 的 S1 kernel 融合（接入/compile）替换场景指向（框架侧使能不支持、需新增/适配 pattern 时）。

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Detect single-nucleotide crosslink (CL) sites in CLIP-seq data using truncation patterns (iCLIP/eCLIP CITS), crosslink-induced mutations (HITS-CLIP CIMS deletions, PAR-CLIP T-to-C), or HMM/kernel-density methods (PureCLIP, PARalyzer, CTK). Use when single-nucleotide resolution is required for motif registration (mCross), allele-specific binding (BEAPR), variant-effect prediction, or comparing crosslink chemistry across CLIP variants.

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Expert guide for Backend.AI distributed computing platform. Automatically activates when users ask about: - Backend.AI architecture, components (Manager, Agent, Storage Proxy, Webserver, App Proxy) - Features (session scheduling, Sokovan orchestrator, multi-tenancy, resource allocation) - APIs (REST, GraphQL), authentication, RBAC authorization - Container runtime (kernels, jail sandbox, hook library, virtual folders) - Accelerator support (CUDA, ROCm, TPU, NPU, Graphcore IPU) - Client SDKs (Python, Java, JavaScript, PHP) - Setup, requirements (Python 3.13+, Docker, PostgreSQL, Redis, etcd) - How WebUI connects to/interacts with Backend.AI backend - Plugin interfaces, development setup, infrastructure Use when user mentions "Backend.AI", "backend.ai", "Sokovan", component names, or asks about the backend platform this WebUI connects to. allowed-tools: WebFetch, Read

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Add unsigned integer (uint) type support to PyTorch operators by updating AT_DISPATCH macros. Use when adding support for uint16, uint32, uint64 types to operators, kernels, or when user mentions enabling unsigned types, barebones unsigned types, or uint support.

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Autonomous DevSecOps & FinOps Guardrails. Orchestrates Gemini 3 Flash to audit Linux Kernel patches, Terraform cost drifts, and K8s compliance.

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Use for deep Symfony project analysis: kernel/bootstrap, container wiring, routing/request flow, Doctrine, security, Messenger, and Symfony-specific failure patterns.

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Quantização de pesos consciente da ativação para compressão de LLM de 4-bit com aceleração 3x e perda mínima de acurácia. Use ao implantar modelos grandes (7B-70B) em memória GPU limitada, quando precisa de inferência mais rápida que GPTQ com melhor preservação de acurácia, ou para modelos com instruções ajustadas e multimodais. Vencedor do Prêmio Melhor Artigo MLSys 2024.

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Autonomous DevSecOps & FinOps Guardrails. Orchestrates Gemini 3 Flash to audit Linux Kernel patches, Terraform cost drifts, and K8s compliance.

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Detect privilege escalation attempts including token manipulation, UAC bypass, unquoted service paths, kernel exploits, and sudo/doas abuse across Windows and Linux.

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Use when designing, implementing, reviewing, debugging, testing, profiling, or porting concurrent, parallel, distributed, high-performance, network dataplane, kernel-bypass, or real-time software, including locks, semaphores, monitors, MPI, CSP rendezvous, DPDK, VPP, eBPF, XDP, AF_XDP, SR-IOV, RSS, RoCEv2/RDMA, RMS/EDF, priority inversion, and environment selection from silicon to edge.

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Compress review pressure into the right next action instead of more code by default. Classify findings, reject non-liabilities, and choose proof-only vs minimal-fix vs refactor-kernel, preventing one-patch-per-comment churn. Use after a code review — PR comments, reviewer suggestions, or audit findings — and especially when you are about to reflexively patch every comment.

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Collapse meaningful ambiguity with contrastive examples. Use when a plan/design has several plausible meanings, requirements feel vague, examples would clarify intent faster than grilling, or the user asks to disambiguate, find ambiguity, use behavioral kernels, or ask contrastive questions.

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Autonomous DevSecOps & FinOps Guardrails. Orchestrates Gemini 3 Flash to audit Linux Kernel patches, Terraform cost drifts, and K8s compliance.

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Iterative Python via live Jupyter kernel (hamelnb).

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F16 on BitNet-embedding-270M prefill (8 threads) Supports I2_S conversion with optimized kernels on x86 CPUs Lossless inference with 2 bits per weight

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Pwn/Binary kategorisi SKILL.md — BOF, ROP, kernel exploit araçları kurma rehberi

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Detect privilege escalation attempts including token manipulation, UAC bypass, unquoted service paths, kernel exploits, and sudo/doas abuse across Windows and Linux.

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Activation-aware weight quantization for 4-bit LLM compression with 3x speedup and minimal accuracy loss. Use when deploying large models (7B-70B) on limited GPU memory, when you need faster inference than GPTQ with better accuracy preservation, or for instruction-tuned and multimodal models. MLSys 2024 Best Paper Award winner.

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Autonomous DevSecOps & FinOps Guardrails. Orchestrates Gemini 3 Flash to audit Linux Kernel patches, Terraform cost drifts, and K8s compliance.

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Autonomous DevSecOps & FinOps Guardrails. Orchestrates Gemini 3 Flash to audit Linux Kernel patches, Terraform cost drifts, and K8s compliance.

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