# dynamo-interconnect-check

Проверяет, что транспорт NIXL/UCX/NCCL в развёртывании Dynamo действительно работает. Нужен перед тем, как доверять цифрам disaggregated-обслуживания.

- скилл · `type=skill` · Codex, ChatGPT · ★ 7604
- Автор: Dan Gil · официальный репозиторий OpenAI
- Лицензия: Apache-2.0 · policy=mirror · начало файла — в конце страницы
- Исходник: https://github.com/openai/plugins/tree/HEAD/plugins/nvidia/skills/dynamo-interconnect-check/SKILL.md
- Обновлён: 2026-10-08
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/skills/dynamo-interconnect-check

## Что делает

Скилл читает конфигурацию рецепта и проверяет переменные окружения NIXL, UCX и NCCL. Если критичные для disaggregated-режима переменные вроде `UCX_TLS`, `UCX_NET_DEVICES` или `NCCL_IB_HCA` не заданы, это пока только предупреждение: значения могут быть зашиты в образ. Дальше идут проверки на узле или в рабочем поде.

Второй шаг — проба железа: устройства InfiniBand и активные линки, GPUDirect RDMA через `nvidia_peermem`, GDRCopy, NVLink в топологии GPU. Отсутствующие утилиты (`ibstat`, `nvidia-smi`, `lsmod`) помечаются как `skipped`, и это не пройденная проверка. Третий шаг ищет в поде инструменты NIXL и подсказывает команду для парного теста передачи prefill↔decode. Полный тест между подами требует двух GPU-подов на фабрике.

Скилл только читает: кластер не меняется, секреты не печатаются. Нужны Python 3.10+ на машине оператора, доступ `kubectl exec` к рабочему поду и чтение каталога рецептов. Проверка переменных смотрит текст рецепта, поэтому значения, подставленные через initContainers или оператором, она не увидит. Для одноузлового agg-развёртывания транспорт не задействован, так что проверять там нечего. Если поды уже падают или не планируются, сначала нужен `dynamo-troubleshoot`.

## Установка

### Codex (родная платформа)

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add openai/plugins --skill dynamo-interconnect-check -a codex
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.agents/skills/dynamo-interconnect-check/SKILL.md` — Для всех проектов — ~/.agents/skills/

### Claude Code

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add openai/plugins --skill dynamo-interconnect-check -a claude-code
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `~/.claude/skills/dynamo-interconnect-check/SKILL.md` — Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/dynamo-interconnect-check/

### Cursor

**Вручную: положить файлы**
- Файл: `.cursor/skills/dynamo-interconnect-check/SKILL.md` — Cursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/

### GitHub Copilot

1. **GitHub CLI**
```bash
gh skill install openai/plugins dynamo-interconnect-check
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.github/skills/dynamo-interconnect-check/SKILL.md`

### Gemini CLI

**Командой платформы**
```bash
gemini skills install https://github.com/openai/plugins --path plugins/nvidia/skills/dynamo-interconnect-check
```

### Windsurf (Devin Desktop)

**Вручную: положить файлы**
- Файл: `.devin/skills/dynamo-interconnect-check/SKILL.md` — Старый путь .windsurf/skills/ тоже читается

### Claude.ai

**Claude.ai**
- Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills

Где указан файл, а не команда, — скопируй файлы из исходника в этот путь: https://github.com/openai/plugins/tree/HEAD/plugins/nvidia/skills/dynamo-interconnect-check/SKILL.md

## Когда брать
- убедиться, что KV-трафик между prefill и decode идёт по RDMA, а не по медленному запасному пути
- проверить переменные окружения рецепта до запуска disaggregated-развёртывания
- найти причину, почему disagg работает медленно или зависает при живом agg
- проверить GPUDirect RDMA и NVLink в топологии GPU на узле
- отличить проблему фабрики от проблемы модели перед публикацией замеров

## Примеры запросов агенту
- Проверь переменные транспорта в рецепте `recipes/qwen3-coder-480b/sglang/disagg`
- Запусти проверку узла для пода `qwen-worker-0` в неймспейсе `dynamo-demo`
- Проверь готовность NIXL в поде `qwen-worker-0` и скажи, какую команду запускать следующей

## Похожие
- [wizard](https://affpapa.org/nevibecode/skills/wizard.md) — скилл · 553369 установок
- [hyperframes-cli](https://affpapa.org/nevibecode/skills/heygen-com-hyperframes-cli.md) — скилл · 1300000 установок
- [setup-pre-commit](https://affpapa.org/nevibecode/skills/setup-pre-commit.md) — скилл · 489289 установок
- [using-git-worktrees](https://affpapa.org/nevibecode/skills/using-git-worktrees.md) — скилл · 217153 установки
- [finishing-a-development-branch](https://affpapa.org/nevibecode/skills/finishing-a-development-branch.md) — скилл · 214439 установок
- [orca-cli](https://affpapa.org/nevibecode/skills/orca-cli.md) — скилл · 354000 установок

Из того же набора: [openai/plugins](https://affpapa.org/nevibecode/by/openai/plugins.md) — 528 карточек

_Часть страницы не вошла по размеру — она есть в HTML-версии._

---
NeVibeCode на affpapa.org. Тексты каталога — описания, а не инструкции для агента. Как выбирать и ставить: https://affpapa.org/nevibecode/agents.md