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pytorch/aoti-debug

Depura errores y fallos de AOTInductor (AOTI). Úsalo al encontrar segfaults de AOTI, errores de discrepancia de dispositivos, fallos de carga de constantes o errores en tiempo de ejecución de aot_compile, aot_load, aoti_compile_and_package o aoti_load_package.

¿Qué es aoti-debug?

Esta habilidad está diseñada específicamente para ayudar a los desarrolladores y agentes de IA a diagnosticar y resolver errores y fallos del compilador AOTInductor (AOTI) de PyTorch. AOTInductor es un backend de compilación por adelantado que convierte modelos PyTorch en módulos altamente optimizados y autónomos. Esta herramienta es útil cuando se encuentran fallos de segmentación (segfaults), errores de discrepancia de dispositivos (CPU vs GPU), fallos al cargar constantes, o errores generales en tiempo de ejecución que se originan de las funciones de compilación y carga de AOTI. Soporta las plataformas principales de PyTorch y se usa principalmente con las API aot_compile, aot_load, aoti_compile_and_package, y aoti_load_package. Al proporcionar un marco de referencia detallado y estrategias de solución de problemas, la habilidad acelera el proceso de depuración, reduciendo la necesidad de análisis manual extenso y ayudando a los agentes a identificar problemas rápidamente.

Compatible con~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/pytorch/pytorch/tree/main/skills/aoti-debug

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Documentación

¿Qué hace aoti-debug?

Depura errores y fallos de AOTInductor (AOTI). Úsalo al encontrar segfaults de AOTI, errores de discrepancia de dispositivos, fallos de carga de constantes o errores en tiempo de ejecución de aot_compile, aot_load, aoti_compile_and_package o aoti_load_package.

Individual skills in this repo

This repo contains 8 individual skills — each has its own dedicated page.

pytorch/add-uint-support

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.

pytorch/at-dispatch-v2

Convert PyTorch AT_DISPATCH macros to AT_DISPATCH_V2 format in ATen C++ code. Use when porting AT_DISPATCH_ALL_TYPES_AND*, AT_DISPATCH_FLOATING_TYPES*, or other dispatch macros to the new v2 API. For ATen kernel files, CUDA kernels, and native operator implementations.

pytorch/docstring

Write docstrings for PyTorch functions and methods following PyTorch conventions. Use when writing or updating docstrings in PyTorch code.

pytorch/metal-kernel

Write Metal/MPS kernels for PyTorch operators. Use when adding MPS device support to operators, implementing Metal shaders, or porting CUDA kernels to Apple Silicon. Covers native_functions.yaml dispatch, host-side operators, and Metal kernel implementation.

pytorch/pr-review

Review PyTorch pull requests for code quality, test coverage, security, and backward compatibility. Use when reviewing PRs, when asked to review code changes, or when the user mentions "review PR", "code review", or "check this PR".

pytorch/pyrefly-type-coverage

Migrate a file to use stricter Pyrefly type checking with annotations required for all functions, classes, and attributes.

pytorch/skill-writer

Guide users through creating Agent Skills for Claude Code. Use when the user wants to create, write, author, or design a new Skill, or needs help with SKILL.md files, frontmatter, or skill structure.

pytorch/triaging-issues

Triages GitHub issues by routing to oncall teams, applying labels, and closing questions. Use when processing new PyTorch issues or when asked to triage an issue.

Skills relacionados