Kernel Worker：有界委派，带证据交接

遵循goal-first。主会话负责为什么优化、任务语义及最终接入；worker负责约定范围的候选与证据。加载skill不创建子Agent；用宿主真实提供的可编辑、可执行委派入口显式启动。

1. 满足独立性后派发

• 先由pytorch-perf-tuning确认热点；已有候选或简单改动可直接解决，不强行委派。
• 固定参考计算、真实可重放输入、输出接口及数值标准。算法、统计组、舍入或状态语义未定，先在主会话解决。
• 填写任务brief，或引用能覆盖同等信息的现有任务记录。传入本入口、brief及相关资源的绝对路径，不假设worker能读主会话历史。
• 独立工作树/目录，记录基准commit或源码摘要；未提交改动提供明确快照，不搬走用户修改。列明可写文件、输出位置和唯一写入者。
• 分配设备及总预算，启动前核对实时占用；上下文/工作树隔离不等于设备隔离。总预算包含准备、编译、调优、验证和交付。
• 契约、环境和预算已明确即可按授权自主派发；新平台适配、语义变化或增预算回主会话，不把它们藏进日常子任务。

完成：worker可独立重放和判对错，不依赖隐含上下文，不与主线争用资源。

2. 核对任务与专业能力

• worker读取brief、参考源码与工作区规范，核对解释器、版本、输入、shape/dtype/stride、mask/分组、异常值域及必要backward/STE。先复用已有同范围证据。
• 已有kernel-knowledge时，按领域库入口定位当前源与平台技能，读取所需工程/计量规范；它由用户按需安装，不是本套件必装依赖。
• 库不可用但项目已有可信实现与工具时，可在相同契约内直接开发；依赖缺失的专用能力则报告阻塞，不编造经验或自动安装平台。
• Atrex/KLineage只是可选外部能力。核对实际版本、目标后端与evaluator；参考资料支持某DSL不代表完整引擎能运行。启动完整引擎时只有内部Agent写候选，外层worker负责适配与交付。

完成：有可信基线、可行执行路径和明确资源来源，或返回可操作的阻塞。

3. 守住实现与证据契约

• 不改参考、输入、误差阈值或计时器迁就候选；不能按输入值/指针硬编码答案，不跳过失败shape。
• 在范围内复用正确候选，按证据有界迭代；算法前处理与稳定原语分开，保留普通PyTorch接口与原厂高效库边界。具体优化方法由项目或领域库维护。
• 校验声明支持的真实负载、尾块、布局、统计轴、状态及梯度；有限校验不代表新模型/版本自动可用。未支持形态明确回退或报错。
• 与参考同输入、同环境、同口径交错比较，保留源码/配置与逐轮结果。计量合同声明窗口、预热、次数、统计量及并发依赖；plain、dummy、graph各自报告，不混算倍数。
• 编译/准备成本与稳态分开，冷启动完整成本不无声删除。多流须正确汇合；局部设备计时不能替代host端到端收益。
• 收益可靠且够用、停滞或预算耗尽即返回最佳已验候选或参考，不自动扩到其他热点；正确性失败不能标“可接入”。

完成：数值、支持范围和性能证据与本轮候选匹配；启动、进程结束或旧状态文件不是通过证明。

4. 后台生命周期与交付

• 按宿主机制后台启动并等待完成通知，不sleep或轮询；主会话只做独立工作。普通细节留工作区，契约阻塞或异常退出及时返回。
• 超时/取消核对本任务及后代进程状态，保存已验候选；worker退出不等于外部引擎/设备任务已停，不清理其他作业。
• 按brief返回候选位置、源码摘要、正确性与性能证据、未覆盖范围、接入方式、实际成本和停止原因。可接入只代表局部合同通过。
• 主会话核对证据与支持范围后接回PyTorch，做必要同输入数值与host端到端对照；通过exp-workflow已有放行要求再批量运行，复用有效记录。

5. 回流

• 委派遗漏、资源冲突、交接与成本问题更新本skill；具体机器路径及运行状态留项目/host记录。
• 专业计量、平台实现和案例回独立领域库，按其当前入库规范发布；主体只同步必要摘要与引用，不维护第二份技术事实源。
• 首次worker/外部引擎联动须实用验收，文档和加载检查不能替代。