用途：在昇腾 NPU 环境中对单个算子做可复现的延迟测试。执行前先向使用者收集信息：服务器 IP、账号、密码；版本要求（CANN、torch，没有可不写）；测试环境（conda 环境名、docker 容器名、CANN 目录）；demo 方案（我生成 / 我提供）。缺少服务器 IP、账号、密码时直接中断，不猜测环境。
CANN 检查优先使用使用者提供的 CANN 目录；未提供时按 cann 检索常见路径：CANN < 8.5 常见路径 /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/latest，CANN >= 8.5 常见路径 /usr/local/Ascend/cann/latest。填写 conda 环境名时优先走 conda 方案；填写 docker 容器名时优先检查该容器；两者都为“无”时先查 conda 候选环境，用户不接受再查容器候选。无论 conda 还是容器，都须先把环境名、torch/torch_npu 版本、CANN 版本返回给使用者确认，再执行 benchmark。
demo 方案只接受“我生成”或“我提供”两种值；选择“我提供”时优先使用使用者提供的 demo 或算子补充信息。assets/config_template.yaml、scripts/bench_repeat_interleave.py、scripts/bench_op.py 中的 repeat_interleave 只是示例，不代表只支持该算子。未提供额外用例时，agent 可据目标算子性能测试原则自行设计 demo，设计完成先返回给使用者。执行时优先复用环境原有 torch 和 torch_npu，不重复安装。
限制：缺少目标 CANN、torch_npu 不可用或算子执行报环境错误时立即停止，不修环境，要求提供新的可用环境；不自动安装 CANN，不自动修复 conda 或容器，不启用回退安装流程。必须创建文件时放到隔离测试目录，结束后删除；benchmark 结束后直接返回完整结果，不额外生成报告文件。
返回结果至少包括：CANN 版本、torch 版本、torch_npu 版本、测试环境、环境名称（conda 名或容器名）、测试方法、目标算子、tensor shape、demo 代码、性能数据。环境不满足或执行失败时按统一模板返回：环境不满足，已停止当前测试。请提供新的可用环境。并列出 torch 版本、torch_npu 版本、当前引用的 CANN 版本、demo.py 内容、input/output tensor shape、执行失败报错。入口：scripts/cann_detect.sh（CANN 检测）、scripts/find_docker_cann.sh（Docker 容器检查）、scripts/bench_op.py（通用算子基准）、scripts/bench_repeat_interleave.py（repeat_interleave 示例包装脚本）。更多说明见 usage、docker、conda、cann、troubleshooting。