# 批量测试排除清单。每行一个算子：`op`（默认 main 仓）或 `repo:op`。
# run_batch.py --all 会跳过这里列出的算子；带无条件 pytest.mark.skip 的算子由
# inventory 的 marked_skip 列自动剔除，不必写在这里。
# 只放"经本仓批量跑复核确认失败"的条目，注明原因与复核日期。
#
# 2026-08-12 复核记录：
# - 旧回归清单 24 个候选全部重验：14 个新上游已修复（移出），3 个系本仓
#   _cudagraph_plugin 回退失效 bug（已修复，移出），7 个确认为上游/环境问题；
# - 全量筛查（1103 算子）新增确认 67 个：43 个 torch jiterator 环境问题 +
#   24 个上游 bug/环境限制。shape 语义类失败（28 个）已通过 shape yaml 合并
#   上游 core_shapes 类名键修复，不在此列；
# - test_FLA/ 补齐后新增确认 2 个（硬件限制 + 专用 harness），共 76 条。

# ==== 上游 kernel 编译错误 [2026-08-12]
# CompilationError（关 cudagraph 后仍复现）
hstack
scaled_mm_benchmark
scaled_mm_out_benchmark
# tt.load result/ptr type 校验失败
flash_mla_with_kvcache
# PassManager::run failed（FlagTree triton 编译失败）
flash_mla_sparse_fwd
vllm:flash_mla_sparse_fwd
# capture 失败回退后仍报 kernel 错误
vllm:flash_mla
vllm:flash_mla_with_kvcache
linalg_lu_factor_ex

# ==== 上游 benchmark 代码 bug [2026-08-12]
# baseline torch.trace 收到非矩阵输入（expected a matrix）
trace
# set_shapes() 签名与基类调用不符（TypeError）
get_paged_mqa_logits_metadata
# 输入解包 ValueError（expected 3, got 1）
grouped_mm
# 上游 benchmark assert 失败
get_scheduler_metadata
# is_backward 对未参与计算图的张量求梯度（allow_unused）
embedding_backward
margin_ranking_loss_backward
# baseline 函数签名不符（unexpected keyword 'q' / 缺 constexpr 实参）
fp8_fp4_paged_mqa_logits
vllm:fp8_fp4_mqa_logits
# baseline 返回 None（NoneType has no attribute 'device'）
special_gammainc
# normalized_shape=[]（上游默认 shape 语义错误）
native_layer_norm
# 上游断言 K>=16 与其默认 attention shape 冲突
perf_scaled_dot_product_flash_attention_backward
perf_scaled_dot_product_cudnn_attention_backward
# Triton Error [CUDA]: invalid argument（上游默认 shape 下 kernel 启动参数非法）
index_select_backward
pairwise_distance
# test_blas_perf_parallel 专用 harness（shape kind 语义与通用注入冲突；常规 mul 已覆盖）
perf_mul
# 需要 pytest-benchmark fixture（非 FlagGems Benchmark 体系）
vllm:triton_unified_attention_perf
# 自定义输出格式（非 FlagGems Benchmark 表）且预编译超 40min
vllm:perf_chunk_gla

# ==== 硬件限制 [2026-08-12]
# kernel 共享内存需求 245-335KB 超 H20 上限 227KB，autotune 全候选 OutOfResources
vllm:chunk_gdn2

# ==== 环境限制（换环境后应重验）[2026-08-12]
# vllm 0.20.2 无 vllm.utils.deep_gemm.fp8_mqa_logits
fp8_mqa_logits
# FA2 不支持 num_splits > 1（flash-attn 版本）
flash_attn_varlen_opt_func
# magma 显存分配失败（cannot allocate memory on GPU, info=-113）
cholesky_solve
cholesky_solve_out
# cusolver INTERNAL_ERROR（Xgeev）
linalg_eigvals
# ---- torch jiterator/NVRTC 在本环境编译失败（fp32 也复现），
# ---- sinc/bessel/special 族的 torch baseline 整体不可用：
erfc
erfc_
erfinv
erfinv_
lcm
lcm_
lgamma
lgamma_
mvlgamma
mvlgamma_
polygamma
polygamma_inplace
polygamma_out
sinc
sinc_
special_airy_ai
special_airy_ai_out
special_bessel_j0
special_bessel_j1
special_chebyshev_polynomial_u
special_chebyshev_polynomial_v
special_chebyshev_polynomial_w
special_chebyshev_polynomial_w_out
special_erfc
special_erfcx
special_erfinv
special_erfinv_out
special_gammaln
special_gammaln_out
special_hermite_polynomial_h
special_i1e
special_legendre_polynomial_p
special_log1p_non_tensor
special_modified_bessel_k0
special_modified_bessel_k0_out
special_modified_bessel_k1
special_modified_bessel_k1_out
special_scaled_modified_bessel_k1
special_scaled_modified_bessel_k1_out
special_shifted_chebyshev_polynomial_u
special_shifted_chebyshev_polynomial_u_
special_shifted_chebyshev_polynomial_v
special_shifted_chebyshev_polynomial_w
special_sinc