用途：在 Ascend C 算子开发的设计阶段，帮助确定 Tiling 策略，包括多核切分、UB 切分、Buffer 分配与分支覆盖等核心设计决策。
主要能力：提供算子分类体系及各类型的设计指南，包括 Reduction 归约类（ReduceSum、Softmax、LayerNorm、ArgMax）、Elementwise 逐元素类（Sin、Cos、Abs、Exp）、Broadcast 广播类（Add、Mul、Sub）、Conversion 数据转换类（Transpose、Concat、Split）、Random 随机类（RandomUniform、Dropout）、MatMul 矩阵乘类（MatMul、BatchMatMul）、Convolution 卷积类（Conv2D、DepthwiseConv）、NN 神经网络类（FlashAttention、GroupNorm）。其中部分类别标注为规划中或仅部分支持。
通用设计要素：
- 多核切分策略：关注负载均衡、数据局部性与切分粒度，需给出切分维度、每核任务量与使用的 AI Core 数量。
- UB 切分策略：受 UB 容量限制（DAV_2201 为 192KB，DAV_3510 为 248KB），需明确单次处理数据量、是否分 chunk 及 chunk 大小计算公式。
- Buffer 规划：区分输入 buffer（inQueue）、输出 buffer（outQueue）与中间计算 buffer（tmpBuf、workBuf 等），可考虑 Double Buffer 优化，需列出 Buffer 列表、用途、各 Buffer 大小计算公式与总 UB 使用量。
- 分支场景覆盖：常见分支维度包括数据类型（FP32/FP16/BF16/INT8）、Shape 大小、32 字节对齐与否、边界情况，需给出分支决策条件、处理策略与测试用例。
使用方式：该技能通过描述中的触发条件调用，适用于算子设计阶段、设计 Tiling 策略（多核切分/UB 切分）、规划 Buffer 分配、查阅某类算子的 Tiling 方法论时。
限制：资料未提供具体安装命令、代码示例与完整收费标准；部分算子类别处于规划中或仅部分支持，具体支持范围需以实际环境为准。