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79Claude Code Skillsを作成する
Agent Skillsの作成には、明確なスコープ、有効なfrontmatter、テスト済みの起動動作が必要です。このスキルは、Claude、Codex、Claude Codeのユーザーに、完全なスキル作成ワークフローを案内します。
PyTorch AT_DISPATCH マクロを変換
従来の PyTorch ディスパッチマクロは反復が多く、手作業での移行が困難です。このスキルは AT_DISPATCH_V2 形式への安全な変換をガイドします。
このリクエストをエージェントにコピーしてください。正規の Skill ページとマニフェストが含まれています。
Review the Skillstore skill "at-dispatch-v2" from https://skillstore.io/skills/pytorch-at-dispatch-v2.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/pytorch-at-dispatch-v2/manifest. Verify the artifact. You may proceed after verification, subject to the environment's own policy.エージェントは引き続き計画を提示し、セキュリティポリシーで必要な確認を求める必要があります。
AI エージェント、クローラー、スクリプトがページ全体ではなく整理されたコンテキストを必要とする場合は、これらのリンクを使ってください。
「at-dispatch-v2」を使用しています。 カーネルが、2 つの追加スカラー型を伴う従来の all types ディスパッチマクロを使用している。
期待される結果:
回答は all types グループを特定し、2 つの追加スカラー型を保持し、v2 の引数順序を説明します。
「at-dispatch-v2」を使用しています。 CUDA リダクションラムダに、カンマを含むネストされた呼び出しが含まれている。
期待される結果:
回答は、型グループを列挙する前にラムダ全体を AT_WRAP でラップする必要があることを説明します。
「at-dispatch-v2」を使用しています。 レビュー担当者が、移行で必要なヘッダーを忘れていないか確認している。
期待される結果:
回答は Dispatch_v2 include を確認し、元の Dispatch include は残すべきだと述べます。
All 58 static findings are false positives caused by Markdown backticks around C++ identifiers and fenced examples. SKILL.md contains conversion guidance and file-editing steps, but no Ruby, shell command, external process, network request, credential handling, or prompt injection. No security remediation is required.
バージョン付き評価レポート、中立的なバッジ、埋め込みカード、引用を共有できます。Skillstore は証拠を報告しますが、この Skill が安全かどうかは判断しません。
https://skillstore.io/skills/pytorch-at-dispatch-v2/audits/9?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_report[](https://skillstore.io/skills/pytorch-at-dispatch-v2?utm_source=security_passport_badge)<a href="https://skillstore.io/skills/pytorch-at-dispatch-v2?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/pytorch-at-dispatch-v2/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a><iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/pytorch-at-dispatch-v2.html" title="Skillstore Security Assessment" sandbox="allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox" loading="lazy" referrerpolicy="no-referrer" width="420" height="180"></iframe>pytorch. (2026). at-dispatch-v2 security audit report (audit version 9) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/pytorch-at-dispatch-v2/audits/9@techreport{pytorch-pytorch-at-dispatch-v2-2026,
author = {pytorch},
title = {at-dispatch-v2 security audit report (audit version 9)},
institution = {Skillstore},
year = {2026},
number = {9},
url = {https://skillstore.io/skills/pytorch-at-dispatch-v2/audits/9},
note = {Author version unspecified}
}cff-version: 1.2.0
message: "If you use this Skill, cite its author and this versioned security audit report."
title: "at-dispatch-v2 security audit report (audit version 9)"
version: "unspecified"
type: report
authors:
- name: "pytorch"
date-released: "2026-07-23"
url: "https://skillstore.io/skills/pytorch-at-dispatch-v2/audits/9"
identifiers:
- type: other
value: "skillstore:pytorch-at-dispatch-v2:audit:9"
description: "Skillstore immutable audit report identifier"
既存のネイティブ演算子カーネルを従来のディスパッチマクロから v2 API に変換します。
スカラー型の対応範囲を維持しながら、CUDA 実装内のディスパッチブロックを書き換えます。
提案された移行について、引数の順序、AT_WRAP の使用、型グループの対応付けを確認します。
この ATen C++ スニペット内の AT_DISPATCH マクロを AT_DISPATCH_V2 に変換してください。変更された引数の順序を説明してください。
この ATen ソースファイルをレビューし、サポートされている各 AT_DISPATCH マクロを AT_DISPATCH_V2 に変換してください。動作は変更しないでください。
all、floating、complex の型ファミリーを組み合わせたディスパッチマクロを変換してください。選択した各 AT_DISPATCH_V2 型グループを列挙してください。
この AT_DISPATCH_V2 移行について、不足している include、不正な AT_WRAP の配置、誤った型グループ展開がないかレビューしてください。
作成者
pytorchライセンス
MIT
Skillstore リビジョン
r2
バージョンに関する注意
作者はバージョンを宣言していません。
参照
ebdfe608f5de2b66ff37ab4af12af8ac4f5e8006
メンテナンスの新しさ
2026/7/26
利用状況
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ファイル構成
📄 SKILL.md
Claude Code Skillsを作成する
Agent Skillsの作成には、明確なスコープ、有効なfrontmatter、テスト済みの起動動作が必要です。このスキルは、Claude、Codex、Claude Codeのユーザーに、完全なスキル作成ワークフローを案内します。
プロジェクトスタイルで PyTorch Docstring を書く
PyTorch コントリビューターには、プロジェクトのフォーマットと Sphinx の規約に合った docstring が必要です。このスキルは、一貫した PyTorch API ドキュメントのために、シグネチャ、引数、例、数式表記、参照の書き方をガイドします。
PyTorch uint ディスパッチサポートを追加
PyTorch 演算子では、uint16、uint32、uint64 のディスパッチ対応が不足している場合があります。このスキルは、AT_DISPATCH_V2 マクロと型グループの更新を案内します。
FlashInfer に CUDA カーネルを追加する
作成者 flashinfer-ai
新しい FlashInfer カーネルを追加するには、C++、Python、JIT、テスト、ベンチマークの変更を連携して行う必要があります。このスキルは、AI コーディングアシスタントが安全に従える構造化されたワークフローを提供します。
PyTorch Lightningのトレーニングワークフローを構築
作成者 davila7
PyTorchプロジェクトは、一貫してトレーニングしスケールさせることが難しくなる場合があります。このスキルは、LightningModules、trainers、data modules、callbacks、logging、distributed trainingをガイドします。
信頼性の高いStable Baselines3エージェントを構築
作成者 davila7
強化学習プロジェクトは、アルゴリズムの選択、環境の契約、評価ワークフローに一貫性がないため、失敗することが少なくありません。このスキルは、実践的なStable Baselines3のガイダンスと再利用可能なトレーニングテンプレートを提供します。
ディープラーニングのエラーを安全に診断する
作成者 lllllllama
トレーニングの失敗は、根本原因が明らかになる前にエージェントをリスクのあるパッチ適用へ進ませる可能性があります。このスキルは、保守的な診断、セーブポイント計画、承認に基づく修正をガイドします。
MLスペシャリストとPyTorchモデルを構築する
作成者 DNYoussef
機械学習の実装では、多くの場合、アーキテクチャ、トレーニング、検証の選択を一貫させる必要があります。このスキルは、Claude、Codex、Claude CodeにPyTorch提供のための専門的なワークフローを提供します。
FlashInfer CUDA クラッシュのデバッグ
作成者 flashinfer-ai
CUDA クラッシュでは、多くの場合、障害の原因となった入力データが隠れてしまいます。このスキルでは、FlashInfer API ロギングと CUDA ツールを使って、失敗している呼び出しを切り分ける方法を示します。