用途：profiling-analysis 是一套用于分析华为昇腾NPU Profiling数据的技能集，当用户提供Profiling文件或目录路径时使用，可自动识别计算、通信、下发等性能瓶颈并给出优化建议。
主要能力与流程：输入目标文件夹路径后递归查找所有 step_trace_time.csv 文件，未找到则报错终止；解析文件并提取计算、通信、空闲等指标，计算各阶段耗时占比（保留两位小数），跳过读取失败、字段缺失或总耗时为0的文件；汇总所有文件的平均耗时占比并识别占比最高文件；按优先级判定瓶颈：空闲占比大于20%为下发问题，计算占比大于85%为计算问题，通信占比大于10%为通信问题，均在正常范围则无明显瓶颈。判定后自动调用对应子技能深入分析：profiling-analysis-hostbound 分析Host侧下发，profiling-analysis-computing 筛选高耗时算子并解析关键算子形状，profiling-analysis-communication 分析集合通信性能。最终输出包含文件扫描结果、单文件分析数据、全局统计、瓶颈结论和子技能结果的报告。
使用方式：通过AI工具调用，调用 skill "profiling-analysis" 分析 "input_path" 中的性能数据，input_path 支持单个Profiling文件路径或含多个文件的文件夹路径，为必填参数。也可独立调用子技能，如 调用 skill "profiling-analysis-computing" 分析 "input_path" 中的高耗时算子；同理可调用 communication 与 hostbound 子技能。
支持数据格式：step_trace_time.csv、op_statistic.csv、kernel_details.csv、op_summary.csv、analysis.db。
限制与依赖：需要 Python 3.8+，依赖 pandas、numpy，matplotlib 为可选。其他平台、价格或效果信息暂未提供。