这个 Skill 能做什么，适合哪些场景？
该技能面向使用 DOCA SHA 库的外部开发者，将 SHA-1、SHA-256 和 SHA-512 哈希卸载到 BlueField DPU 或 ConnectX 加速器。它覆盖一次性哈希与分块增量哈希的选择、设备能力查询、缓冲区大小、内存映射权限和 DOCA_ERROR_* 调试。技能要求 DOCA SDK 已安装，并通过 pkg-config 和本地 DOCA 目录发现环境。它不负责 DOCA 安装，也不适用于通用哈希理论或其他 DOCA 加密库。
读取本地 DOCA 安装中的库、头文件、示例和应用目录；使用 pkg-config doca-sha 检查安装；指导调用 doca_sha_task_hash 或 doca_sha_task_partial_hash；查询算法支持、最小目标缓冲区和最大源缓冲区；检查 doca_mmap 权限；解释 SHA API 返回的 DOCA_ERROR_*；指导 configure、build、modify、run、test 和 debug 工作流，并观察进度引擎中的任务完成事件。
- 使用 C/C++ 或 FFI 为 BlueField DPU 编写 SHA-256 文件完整性校验程序的开发者。
- 输入超过设备最大源缓冲区、需要分块处理多 GiB 数据的开发者。
- 需要确认设备是否支持 SHA-512 及目标摘要缓冲区大小的开发者。
- 遇到 DOCA_ERROR_NOT_PERMITTED、INVALID_VALUE 或 partial hash 状态错误的开发者。
- 为 Rust、Go 或 Python 封装 DOCA SHA C ABI、需要保持生命周期和权限规则一致的开发者。
如何安装这个 Skill？
- 许可证与来源信息不一致：输入的许可证元数据为 NOASSERTION，而 SKILL.md、SKILLCARD.yaml、skill-card.md 和仓库说明给出不同组合；发布前应统一并核验。
- 不要把 BENCHMARK.md 的 PASS 或评估百分比当作本次独立验证；报告明确指出原始评估数据集不可用。
- 运行建议涉及本地硬件、DOCA 安装、日志和用户输入；使用前应确认权限、避免把敏感数据写入日志，并在真实设备上验证能力查询、错误码和已知向量。
- 全文未提供中文触发或输出规范，面向中文用户时可能出现语义触发和解释质量下降。
- Shell / 命令行
- 本地文件系统
DOCA SDK at /opt/mellanox/docaLinuxBlueField DPU or ConnectX NIC
使用默认 skills CLI 安装指定技能：
npx skills add nvidia/skills --skill doca-sha --yes
README 未提供将该技能安装到特定客户端时的 doca-sha 示例；可按 CLI 的 --agent 机制指定客户端。技能运行前还要求 Linux 上已安装 DOCA SDK 至 /opt/mellanox/doca，并连接 BlueField DPU 或 ConnectX NIC。
tmp="$(mktemp -d)"
git clone --depth 1 https://github.com/NVIDIA/skills.git "$tmp"
mkdir -p ~/.claude/skills
cp -R "$tmp/skills/doca-sha" ~/.claude/skills/
rm -rf "$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？
安装后，把下面任意一句发给 Agent 即可触发：
- 在 BlueField 上对 1 GiB 输入执行分块 SHA-256，并判断应使用 partial hash 还是 one-shot。
在已满足 DOCA 安装条件的环境中，向代理提出具体的 DOCA SHA 编程任务，例如：“在 BlueField 上对 1 GiB 输入执行分块 SHA-256，并判断应使用 partial hash 还是 one-shot。”先阅读 SKILL.md；能力、算法枚举、权限和错误分类见 CAPABILITIES.md，configure、build、modify、run、test、debug 流程见 TASKS.md。若尚未安装 DOCA，应转到 doca-setup。
这个 Skill 有哪些优点和局限？
- 覆盖从能力发现到调试的完整 SHA 加速开发边界。
- 明确区分一次性和增量哈希，并包含设备算法与缓冲区能力查询。
- 支持 C/C++ 以及通过 FFI 使用公共 C ABI 的其他语言。
- 明确排除安装、通用密码学理论和其他 DOCA 库，便于路由问题。
- 必须已有 DOCA SDK、Linux 环境以及 BlueField DPU 或 ConnectX NIC。
- 技能本身不提供预写应用代码、绑定、构建清单、示例或参考目录。
- 不涵盖 DOCA 安装与 BFB bring-up，也不替代通用 DOCA 文档或调试技能。
- 源材料未提供具体硬件型号覆盖范围或独立测试结果。
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 SHA 加速开发技能 本页 ✓ NVIDIA · 官方 | 56 · 谨慎使用 | ★ 3.8k | 今天 | Apache-2.0 |
| DOCA AES-GCM 加速开发技能 ✓ NVIDIA · 官方 | 57 · 谨慎使用 | ★ 3.8k | 今天 | Apache-2.0 |
| DOCA Compress 硬件压缩开发技能 ✓ NVIDIA · 官方 | 58 · 推荐 | ★ 3.8k | 今天 | Apache-2.0 |
| DOCA 设备管理开发技能 ✓ NVIDIA · 官方 | 53 · 谨慎使用 | ★ 3.8k | 今天 | Apache-2.0 |
| DOCA 擦除编码开发技能 ✓ NVIDIA · 官方 | 49 · 谨慎使用 | ★ 3.8k | 今天 | Apache-2.0 |
适合在需要硬件卸载、设备能力查询或分块处理时，与 CPU 上使用 OpenSSL 等哈希实现进行取舍；也可根据任务类型转向其他 DOCA 加密库，但本技能不覆盖 AES-GCM、Compress 或 DMA。
FollowSkills 如何评估这个 Skill？
文档明确限定 DOCA SHA 范围，要求最小 mmap 权限、用户确认算法与缓冲区、已知向量校验，并将安装、驱动和大规模部署路由到其他技能；未见凭据窃取、隐蔽外传或破坏性默认行为。扣分在于执行命令和硬件相关操作的授权边界、回滚细节、敏感输入数据流处理及依赖安全说明仍不完整，且许可证元数据为 NOASSERTION 与文件内声明不一致。
SKILL.md、CAPABILITIES.md 和 TASKS.md 具有较完整的生命周期、能力查询、错误分类、测试和调试路径，且强调失败后先诊断再重试。静态材料未证明关键路径可运行；部分内容依赖未提供的共享技能和本地 DOCA 安装，且存在 benchmark 路径、许可证和版本字段不一致。按静态上限保守扣分，未超过10分。
触发条件、典型问题、受众、非适用范围及一-shot/partial-hash 边界描述清楚，也覆盖 C/C++ 与 FFI。扣分在于全文主要为英文，没有中文交互或术语适配说明；核心能力要求 BlueField/ConnectX、本地 Linux、DOCA SDK 和本地安装，实际环境覆盖证据有限。
采用 loader 加 companion files 的分层结构，包含示例问题、依赖、限制、相关技能、版本路由、维护入口和 benchmark。扣分在于缺少稳定的发布版本与变更记录，SKILLCARD 中 version、signature、签署时间和扫描 ID 仍为 TBD；源路径、仓库归属及许可证声明互有不一致，且 benchmark 报告指出缺少推荐的 Instructions/Examples 章节。
内容直接覆盖能力发现、任务选择、权限、错误解释、构建、测试和调试，能完成核心咨询与流程指导；benchmark 文件报告了正向评估结果。扣分在于技能明确不提供可直接构建的代码，关键答案依赖本地安装和其他技能，评估数据集不可用，静态审查无法确认输出在真实硬件上无需大量返工。按静态上限取7分。
文档提供了 API、命令、错误码、测试向量和交叉引用，BENCHMARK.md 还记录了评估指标与结果。扣分在于评估数据集和完整复现材料未随证据提供，未见由本技能自身提交的测试套件或 CI 覆盖关键硬件路径；因此只能给有限的静态可审计性，未超过5分。
点击维度查看打分理由
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。
查看完整评分方法 →