docstring

此技能協助開發人員撰寫、更新並標準化 PyTorch 函數、方法與類別的 docstring。它確保文件嚴格遵守專案定義的規範（如 torch/_tensor_docs.py 與 torch/nn/functional.py 中的約定）。透過強制執行統一格式，此技能有助於利用 Sphinx 產生一致的 API 參考文件，讓 PyTorch 程式碼庫對貢獻者與使用者而言更具可維護性、可讀性與專業度。無論是為深度學習算子、工具函數，還是使用 _add_docstr 的 C 綁定方法撰寫文件，該代理程式都會應用嚴格的風格與結構要求，以確保高品質的技術文件產出。

• 自動強制使用原始字串 (r""")，以避免 LaTeX 與數學公式中常見的反斜線跳脫問題。

• 支援標準 Sphinx 與 reStructuredText (reST) 指令，包括數學區塊、提示（註解/警告）以及交叉引用。

• 驗證必要區塊，例如函數簽章、參數型別註解、回傳型別以及關鍵字參數。

• 協助建立使用 >>> doctest 風格的範例，並確保結構化程式碼格式的正確性。

• 處理 C 綁定函數的特殊文件需求，確保原生 Python 實作與 C 擴充功能在文件深度上保持一致。

• 協助透過 Sphinx 角色整合外部參考資料與論文引用。

• 使用者應輸入函數簽章或實作程式碼，以便接收符合規範的 docstring 架構。

• 代理程式預期符合標準的 PyTorch 參數格式，例如識別選擇性參數、預設值，並使用 :math: 標記來描述張量形狀。

• 請務必確認對其他類別或方法的交叉引用正確使用波浪號 (~) 前綴，以維持簡潔的文件路徑。

• 確保所有數學運算式均正確包裹在 .. math:: 或行內 :math: 角色中，以便在 HTML/PDF 文件建置中正確呈現。

• 使用指定的 Args、Keyword args 與 Returns 區塊命名慣例，以與現有的 PyTorch 函式庫模式保持一致。