这个 Skill 能做什么，适合哪些场景？
doca-common 面向在 BlueField DPU 或 ConnectX NIC 上进行 DOCA 编程的开发者。它覆盖 doca_ctx 生命周期、设备发现与能力检查、零拷贝缓冲区连接、进度引擎完成处理以及 DOCA Log 的双层日志模型。该技能是轻量级加载器，主要指引代理进一步读取 CAPABILITIES.md 和 TASKS.md。它要求系统已安装 DOCA SDK，不负责 DOCA 安装或独立的库专项指导。
指导代理检查本地 DOCA 安装，包括使用 pkg-config --modversion doca-common 获取版本并查看 /opt/mellanox/doca/{lib,include,samples,applications}；规划 doca_devinfo、doca_dev、doca_ctx、doca_mmap、doca_buf_inventory、doca_buf 和 doca_pe 的生命周期与连接；要求在使用功能前依据活动设备的 doca_*_cap_* 能力进行判断；解释 --sdk-log-level 与应用侧日志级别设置；并将安装、查文档及库专项问题路由到相关技能。
- 正在为 BlueField-3 编写 DOCA Flow、RDMA 或 Eth 应用，需要先搭建通用上下文和进度引擎的开发者。
- 发现设备后需要根据运行时 doca_devinfo 能力决定是否启用某项硬件功能的开发者。
- 需要在 doca-eth、doca-dma 和 doca-rdma 之间共享零拷贝缓冲区的开发者。
- 任务提交成功但没有完成，正在检查 doca_pe_progress 驱动循环的开发者。
- 设置了 `--sdk-log-level` 但看不到应用自身 `DOCA_LOG_DBG` 输出的开发者。
- 需要为 Rust、Go 或 Python 封装 DOCA 公共 C ABI 的开发者。
如何安装这个 Skill？
- 这是低置信度静态审查，未执行任何命令、示例或测试。
- 使用前应确认本地 DOCA 版本、硬件能力、权限和 API 是否匹配；不要把文档中的示例流程视为已验证代码。
- 应统一许可证、版本签名和维护信息，并补充中文说明、失败输出示例、用户确认和回滚边界。
- Shell / 命令行
- 本地文件系统
DOCA SDK installed at /opt/mellanox/docaLinuxBlueField DPU or ConnectX NIC
使用仓库 README 中的 Skills CLI 安装指定技能：npx skills add nvidia/skills --skill doca-common --yes。CLI 会提示或写入安装目标；无需手动克隆仓库或复制技能目录。README 未提供 doca-common 的独立安装包。
tmp="$(mktemp -d)"
git clone --depth 1 https://github.com/NVIDIA/skills.git "$tmp"
mkdir -p ~/.claude/skills
cp -R "$tmp/skills/doca-common" ~/.claude/skills/
rm -rf "$tmp"根据源仓库地址和 Skill 路径自动生成，只复制这个 Skill 的文件夹。如果上文有作者提供的安装方式，请优先按作者说明操作；想只在当前项目中使用，把 ~/.claude/skills 换成项目里的 .claude/skills。
如何使用这个 Skill？
在已安装 DOCA SDK 的 Linux 主机上，让代理处理具体的 DOCA 基础编程任务，例如：我的 doca_rdma 任务提交成功但没有完成，请检查 doca_pe 和运行循环。 对于通用原语，继续读取 CAPABILITIES.md；对于 configure、build、modify、run、test、debug、use 或 log 工作流，继续读取 TASKS.md。Flow、RDMA、Eth 等库专项问题应同时加载对应技能。
这个 Skill 有哪些优点和局限？
- 覆盖多数 DOCA 应用都会遇到的 ctx、dev、buf、PE 和日志基础。
- 强调以活动设备能力而非公开文档提示作为运行时功能判断依据。
- 明确生命周期顺序、跨库零拷贝缓冲区和任务完成处理等常见故障点。
- 支持通过 FFI 或绑定使用 DOCA 的非 C 语言场景，并以公共 C ABI 为权威表面。
- 必须预先安装 DOCA SDK，并具备 BlueField DPU 或 ConnectX NIC；不覆盖 DOCA 安装。
- SKILL.md 本身是薄加载器，实质性步骤依赖未在此处展开的 CAPABILITIES.md 和 TASKS.md。
- 不提供可直接构建的应用源码、构建清单、samples、bindings 或 reference 子树。
- 来源只说明 Linux、Ubuntu 22.04/24.04、RHEL/SLES 兼容范围，未提供独立测试结果或具体硬件覆盖矩阵。
这个 Skill 与同类方案有什么区别？
与相关 Skills 并排比较；分数均按同一 FSRS 标准得出。
| Skill | FS 评分 | Star 数 | 最近更新 | License |
|---|---|---|---|---|
| DOCA Common 基础编程技能 本页 ✓ NVIDIA · 官方 | 55 · 谨慎使用 | ★ 3.6k | 13 天前 | Apache-2.0 |
| DOCA Ethernet 队列开发技能 ✓ NVIDIA · 官方 | 55 · 谨慎使用 | ★ 3.6k | 13 天前 | Apache-2.0 |
| DOCA DMA 编程助手 ✓ NVIDIA · 官方 | 54 · 谨慎使用 | ★ 3.6k | 13 天前 | Apache-2.0 |
| DOCA Arg Parser CLI 技能 ✓ NVIDIA · 官方 | 55 · 谨慎使用 | ★ 3.6k | 13 天前 | Apache-2.0 |
| DOCA RDMA 编程助手 ✓ NVIDIA · 官方 | 56 · 谨慎使用 | ★ 3.6k | 13 天前 | Apache-2.0 |
FollowSkills 如何评估这个 Skill？
内容明确限定为文档指导，声明无凭据要求，并将安装、硬件安全和调试分流；但运行工作流涉及设备、文件重定向和硬件相关操作，未形成统一的用户确认、最小权限、回滚及敏感数据处理流程，因此扣分。
SKILL.md、CAPABILITIES.md 和 TASKS.md 的生命周期、能力检查、PE 驱动和错误分流基本一致，且异常时通常要求停止或升级；但静态审查无法复现关键路径，部分 API、版本和安装假设依赖本地环境，测试覆盖和失败输出契约不足，因此不超过静态上限并扣分。
触发条件、适用人群、典型问题和非适用范围写得清楚，并覆盖 C/C++ 与 FFI；但没有中文使用指导或本土网络可达性分析，核心参考和安装路径依赖 NVIDIA 文档、DOCA 安装及硬件环境，因此扣分。
采用 loader、能力说明和任务工作流的分层结构，含交叉链接、示例问题、边界、评测记录和安全联系人；但版本、签名、扫描时间仍为 TBD，维护责任与变更历史不完整，且许可证信息在不同文件中不一致（Apache-2.0、Apache-2.0 AND CC-BY-4.0、元数据 NOASSERTION），因此扣分。
文档直接覆盖设备发现、能力门控、缓冲区生命周期、上下文、进度引擎、日志和调试路由，理论上能完成核心指导任务；但没有可直接编译的代码或代表性可复现输出，BENCHMARK.md 说明评测数据集不可用，静态证据不足以证明结果完整性，因此按上限给分。
存在提交内的 evals、BENCHMARK.md、SKILLCARD 和明确的符号与工作流引用，提供有限可审计线索；但评测数据集不可用，报告结果无法由所给文件独立复现，也缺少多源交叉验证，因此扣分。
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证据充分度：低 — 主要依赖静态检查、作者材料或有限演示；适合发现线索，不适合做高风险决策。
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