用途：分析Ascend NPU系统中的计算瓶颈，聚焦算子效率与计算优化。当主分析Skill /profiling-analysis-profiling-main 检测到计算耗时占比超过85%时自动触发。
主要能力：识别耗时最高的N个算子（默认3个）；统计这些算子的各类指令占比与瓶颈；支持从op_statistic_.csv、op_summary_.csv或kernel_details.csv筛选高耗时算子并生成数据透视表；提供提取算子形状的辅助脚本。
使用方式：可单独分步运行，也可用整合版本。 分步第一步：python scripts/op_high_time_selector.py --input-path "./p-perf-huawei-05_110439_20250728062428118_ascend_pt" --output-path "./output" 分步第二步：python scripts/op_pivot_table_analyzer.py --input-path "./p-perf-huawei-05_110439_20250728062428118_ascend_pt" --output-path "./output" 整合版本：python scripts/op_perf_pivot_table.py --input-path "./p-perf-huawei-05_110439_20250728062428118_ascend_pt" --output-path "./output" 以上均支持 --top-n 参数指定算子数量。
输出：op_total_duration.csv、op_analysis_details.csv、op_analysis_combined.html。若未指定output_path，会在输入路径下自动创建output文件夹。
适用场景：Ascend NPU性能profiling数据（PROF_*目录）的算子级瓶颈定位，如MatMul、FIA、RmsNorm等专项算子分析可配合reference/文档与extract_op_shapes.py使用。
限制：需要已采集的profiling文件；具体支持范围、平台版本与依赖以官方文档为准，资料未提供安装要求与其他限制。