用途：在 ascendc-operator-design 生成 design.md 之后、ascendc-operator-ut-gen、ascendc-operator-precision-eval、ascendc-operator-performance-eval 调用之前使用，根据设计文档生成验证用例和标杆。
主要能力：解析设计文档中的算子接口、计算逻辑、参考实现章节，结合 PyTorch 已有实现生成算子标杆，梳理输入输出 shape 约束；生成模型场景常见 shape 的典型用例与边界条件泛化用例。设计原则包括全 dtype 覆盖、shape 由算子决定、单用例元素数适中，用例总数需满足 (len(TEST_SHAPES)+len(GENERAL_SHAPES))×len(SUPPORTED_DTYPES) ≥ 30。
使用方式：必需参数为设计文档，需包含算子逻辑、输入输出、约束条件、支持数据类型；未指定时默认项目路径下的 design.md。生成前必须读取 templates/test-cases-template.md 与 design.md。常规用例写入 TEST_SHAPES，泛化用例写入 GENERAL_SHAPES，按算子实际支持的维度从参考池选取 shape，不支持维度不选。输出到 ascend-kernel/csrc/ops/[op-name]/test/[op-name]-test-cases.md。
适用场景：AscendC 算子开发流程中的用例设计阶段，覆盖 elementwise、reduction、matmul、attention、conv 等算子类型。
限制：只输出模板定义的章节（算子标杆、典型用例、泛化用例、使用说明），不输出精度验证标准、性能验证标准、UT 测试代码或超出模板的内容；大 shape 仅用于泛化测试，常规测试单 shape 元素数建议不超过 200K。具体收费、平台支持等信息暂未提供。