用途：在将机器特定的加速器技能或集群运行手册分享给其他用户或主机前进行审计。审计范围包括该技能、其链接的每个文件以及它要求智能体运行的命令，并把可移植指引与本地事实分离。
主要检查：个人用户名、缩写、主目录、仓库、分支与实验名；绝对的数据、检查点、结果、缓存、Conda、Toolkit 与运行时路径；主机名、IP、端口、挂载名、账号名与调度分区；凭据、令牌、代理 URL、私有包索引与 shell 历史；暴露 PID、作业名、模型名或私有数据的验证输出；从其他主机复制而来且无当前主机验证日期的结论。
分类：portable（对任何受支持安装都有效）、local-platform（仅对指定主机或同类主机有效）、workload（属于某个仓库或实验）、sensitive（不得发布）。可移植技能应使用用户与存储根占位符；本地技能可写出主机与路径，但必须在描述中说明，且不得声称其他主机状态相同；工作负载细节应放在项目中。
针对 accel-platform-install / accel-pytorch-python / accel-pytorch-code-porting 三件套：厂商标准路径（如 /opt/musa、/usr/local/Ascend/...、/opt/maca 及官方带版本的用户空间前缀）和平台版本事实属于可移植，不应要求占位符；主机绑定事实（用户主目录、本机 /data 挂载与容量、LVM 或裸设备名、主机名、IP、仅本地工具路径）不属于三件套，应移入按主机命名的宿主机层技能。仅因含平台标准绝对路径不得拒绝三件套，只有主机绑定事实、凭据或无当前主机验证日期的复制结论才应拒绝。
必要检查：递归搜索旧存储根、用户名、主机名、凭据与复制的验证日期；解析符号链接并报告失效或跨用户目标；验证每个宣称路径在目标主机上存在；确认包、驱动、Toolkit、库与 Python 版本有效；区分安装成功、原生链接、单设备计算、集合通信与应用验证；删除机密而非只遮蔽显示；编辑后重跑搜索并报告剩余的有意本地事实。不要为追求泛化的可移植建议而把本地技能改写，而应保留可移植安装技能与命名清晰的本地平台技能，明确归属边界。
限制：官方文本暂未提供；具体命令与用法细节资料未给出，需以原始技能文件为准。