diff --git a/aikg/tools/gen_docs/DSL_DOCS_GENERATION_TASK.md b/aikg/tools/gen_docs/DSL_DOCS_GENERATION_TASK.md
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..f0a079079623fd41d2306680c967bbf41400b4b4
--- /dev/null
+++ b/aikg/tools/gen_docs/DSL_DOCS_GENERATION_TASK.md
@@ -0,0 +1,288 @@
+# DSL文档生成任务
+
+---
+## 【填写以下信息】
+
+**DSL名称**: _填写DSL名_  (例如: tilelang, taichi, mojo)
+
+**目标后端硬件**: _填写硬件_  (例如: CUDA GPU, Ascend NPU, CPU)
+
+**DSL代码仓路径**: _填写路径_  (例如: /path/to/your_dsl, https://github.com/xxx/your_dsl)
+
+---
+
+## 你的任务
+
+为上述DSL生成符合AIKG规范的完整文档集。
+
+## 第一步：理解AIKG的文档规范
+
+先阅读以下内容，理解AIKG对DSL文档的要求：
+
+### 1. 阅读DDI规范
+打开 `aikg/docs/CN/DocDrivenIntegration.md`，了解文档驱动式接入的基本要求。
+
+### 2. 重点学习triton_docs（最重要）
+打开 `aikg/python/ai_kernel_generator/resources/docs/triton_docs/`，这是最完整的参考示例：
+- 阅读 `basic_docs.md` - 理解基础教程的写法
+- 阅读 `api/api.md` - 理解API参考的组织方式
+- 阅读 `suggestion_docs.md` - 理解优化建议的内容
+- 查看 `examples/` 目录 - 理解示例代码的命名和格式
+
+### 3. 对比其他DSL文档
+快速浏览 `cuda_docs/`, `cpu_docs/`, `swft_docs/`，了解不同DSL的文档差异。
+
+### 4. 查看配置使用方式
+打开 `aikg/python/ai_kernel_generator/config/` 目录下的配置文件（如 `default_triton_config.yaml`），看看 `docs_dir` 字段如何配置。
+
+## 第二步：探索目标DSL仓库并发现 API
+
+现在去探索上面填写的DSL代码仓，找到以下关键信息：
+
+### 1. 核心概念和设计目标
+- 打开 `README.md` 和主要文档，提取DSL的核心概念
+- 找到关键术语（如内核定义方式、执行模型、内存层次等）
+
+### 2. 发现和列举 API（重点！）
+
+**目标**：找到 DSL 的所有公开 API，确保不遗漏
+
+#### 2.1 找到 API 定义的位置
+
+根据 DSL 语言类型，采用不同策略：
+
+**Python DSL**：
+- 找主入口：`__init__.py` 的 `__all__` 列表或 import 语句
+- 找核心模块：`language.py`, `lang.py`, `ops.py`, `api.py` 等
+- 看目录结构：`kernel/`, `ops/`, `primitives/` 等目录
+
+**C++/C DSL**：
+- 找头文件：`include/` 目录下的 `.h` 或 `.hpp` 文件
+- 看 namespace 和 class 定义
+- 找宏定义：`#define` 开头的 API
+
+**其他语言**：
+- 查看主模块的导出函数
+- 看官方文档的 API 章节
+
+#### 2.2 系统化列举 API
+
+**方法 1：从代码入口追溯**
+```
+1. 打开主入口文件（如 `__init__.py`）
+2. 列出所有 from xxx import yyy
+3. 逐个打开被 import 的模块
+4. 列出所有不以 _ 开头的函数/类
+```
+
+**方法 2：从示例代码反推**
+```
+1. 找到典型示例（如 vector_add, matmul）
+2. 列出示例中用到的所有 API
+3. 按功能分类（内存分配、数据传输、计算等）
+4. 检查是否有遗漏的类别
+```
+
+**方法 3：从文档中提取**
+```
+1. 查找是否有 API Reference 章节
+2. 提取所有函数名和类名
+3. 交叉验证代码中是否都能找到
+```
+
+#### 2.3 API 分类和组织
+
+将发现的 API 按功能分类（建议分类）：
+- **内核装饰器/定义**：如 `@jit`, `@kernel`, `prim_func`
+- **内存分配**：如 `alloc_shared`, `alloc_fragment`, `alloc_local`
+- **数据传输**：如 `copy`, `load`, `store`, `fill`, `clear`
+- **计算操作**：如 `gemm`, `dot`, `matmul`, `reduce_*`
+- **执行控制**：如 `Kernel`, `Parallel`, `Pipelined`, `Grid`
+- **数学函数**：如 `exp`, `log`, `sqrt`, `max`, `min`
+- **原子操作**：如 `atomic_add`, `atomic_max`
+- **其他**：无法归类的
+
+#### 2.4 记录 API 清单
+
+对每个 API 记录：
+- **名称**：如 `alloc_shared`
+- **签名**：如 `alloc_shared(shape, dtype)`
+- **所属模块**：如 `tilelang.language`
+- **功能简述**：1 句话说明（可从 docstring 提取）
+- **是否核心**：装饰器、alloc、copy、gemm 等是核心
+
+**输出示例**：
+```
+内存分配类 (6个):
+- alloc_shared(shape, dtype) - 分配共享内存缓冲区
+- alloc_fragment(shape, dtype) - 分配寄存器缓冲区
+- alloc_local(shape, dtype) - 分配局部内存
+- alloc_reducer(shape, dtype) - 分配归约器
+- alloc_barrier() - 分配同步屏障
+- alloc_var(dtype, scope) - 分配变量
+
+数据传输类 (5个):
+- copy(src, dst) - 数据拷贝
+- load(ptr, mask) - 加载数据
+- store(ptr, value, mask) - 存储数据
+- fill(buffer, value) - 填充值
+- clear(buffer) - 清零
+
+... 更多
+```
+
+### 3. 示例代码
+- 在 `examples/`, `tutorials/`, `tests/` 等目录中找示例
+- 重点关注：vector_add, matmul, softmax, layer_norm 等典型算子
+- 理解示例代码的结构和模式
+
+### 4. 优化建议和最佳实践
+- 查找性能优化相关的文档或注释
+- 找到常见错误、注意事项、调试技巧
+
+## 第三步：生成AIKG格式的文档
+
+在 `aikg/python/ai_kernel_generator/resources/docs/{dsl_name}_docs/` 目录下创建以下文档：
+
+### 必需：`basic_docs.md`
+参考 `triton_docs/basic_docs.md` 的结构，编写包含：
+- 核心概念（内核、网格、内存层次等）
+- 标准内核结构（5步模式）
+- 编程模式（向量操作、归约、矩阵运算）
+- 边界处理示例
+
+### 强烈推荐：`api/api.md`
+
+**生成要求**：
+- **覆盖率目标**：至少覆盖 **80%** 的公开 API
+- **必须覆盖所有核心 API**（装饰器、内存分配、数据传输、核心计算）
+
+参考 `triton_docs/api/api.md` 的结构，按你在第二步整理的分类组织：
+
+```markdown
+# {DSL名称} API 参考手册
+
+## 1. 内核装饰器
+[列出所有装饰器 API，如 @jit, @kernel]
+
+## 2. 内存分配 API
+[列出所有 alloc_* API]
+
+## 3. 数据传输 API
+[列出 copy, load, store 等]
+
+## 4. 计算操作 API
+[列出 gemm, reduce_* 等]
+
+## 5. 数学函数 API
+[列出 exp, log, sqrt 等]
+
+## 6. 其他 API...
+```
+
+**对每个 API，包含**：
+- 函数签名（从清单复制）
+- 参数说明
+- 返回值
+- 简短用途说明（1-2句）
+- 简单示例（可选，核心 API 必须有）
+
+**压缩策略**：
+- **核心 API**（~30个）：详细说明 + 代码示例
+- **常用 API**（~50个）：签名 + 简短说明
+- **其他 API**（~50+个）：仅列举签名，简述用途
+  
+### 强烈推荐：`suggestion_docs.md`
+参考 `triton_docs/suggestion_docs.md`，提供：
+- 性能优化策略（块大小选择、内存访问优化）
+- 数值稳定性技巧
+- API使用限制和替代方案
+- 常见错误速查表
+
+### 强烈推荐：`examples/` 目录
+创建示例代码，文件命名格式：`{framework}_*.py`
+- `torch_vector_add.py` - 向量加法
+- `torch_matmul.py` - 矩阵乘法
+- `torch_softmax.py` - Softmax
+- `numpy_*.py` - NumPy版本（如需要）
+
+示例代码必须包含完整的kernel定义和启动函数。
+
+## 第四步：校验文档（结构 + API 覆盖率）
+
+### 4.1 结构校验
+
+运行校验脚本：
+```bash
+cd aikg/tools/gen_docs
+python validate_dsl_docs.py ../../python/ai_kernel_generator/resources/docs/{dsl_name}_docs
+```
+
+确保：
+- ✅ `basic_docs.md` 存在
+- ⚠️  `api/api.md` 存在（强烈推荐）
+- ⚠️  `suggestion_docs.md` 存在（强烈推荐）
+- ⚠️  `examples/` 目录存在（强烈推荐）
+
+### 4.2 API 覆盖率自查（重要！）
+
+**验证方法**：对照第二步整理的 API 清单，逐一检查是否在文档中被提及
+
+#### 步骤 1：从文档中提取提到的 API
+
+在生成的 `api/api.md` 中查找：
+- 统计有多少个 API 函数/类被列出
+- 按分类统计：每个类别覆盖了多少个
+
+#### 步骤 2：与 API 清单对比
+
+对照第二步的清单，检查：
+
+```
+你的清单中有 X 个 API，分为 Y 个类别
+
+文档中覆盖了：
+- 内存分配类：6/6 个  ✅
+- 数据传输类：4/5 个  ⚠️ 缺失：xxx
+- 计算操作类：8/10 个 ⚠️ 缺失：xxx, yyy
+- 数学函数类：15/30 个 ❌ 覆盖率过低
+
+总覆盖率：XX/YY = ZZ%
+```
+
+#### 步骤 3：识别关键遗漏
+
+检查是否遗漏了关键 API：
+- [ ] 所有装饰器（@jit, @kernel 等）都有文档？
+- [ ] 所有 alloc_* 函数都有文档？
+- [ ] copy, load, store 等核心传输 API 都有文档？
+- [ ] gemm, matmul, reduce 等核心计算 API 都有文档？
+
+**如果覆盖率 < 80% 或关键 API 有遗漏**：
+1. 回到第三步，补充缺失的 API
+2. 重新验证
+
+#### 步骤 4：检查是否有拼写错误
+
+检查文档中提到的 API 名称：
+- 是否都能在代码仓库中找到？
+- 是否存在打错的名字（如把 `alloc_shared` 写成 `alloc_share`）？
+
+**自查清单**：
+```
+✅ basic_docs.md 存在且内容完整
+✅ api/api.md 存在
+✅ API 覆盖率 ≥ 80%
+✅ 所有核心 API 都有文档
+✅ 所有 API 名称拼写正确
+✅ suggestion_docs.md 存在
+✅ examples/ 目录存在，至少 3-4 个示例
+```
+
+## 质量要求
+
+- 文档结构必须与 `triton_docs` 保持一致
+- 代码示例必须可运行且符合命名规范
+- 必须涵盖DSL的核心特性和常用模式
+- 语言清晰、示例完整
+
diff --git a/aikg/tools/gen_docs/README.md b/aikg/tools/gen_docs/README.md
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..ce3cdad315a63b6ac19efedb66851c3fca63ec5d
--- /dev/null
+++ b/aikg/tools/gen_docs/README.md
@@ -0,0 +1,104 @@
+# DSL文档生成工具
+
+## 这个工具是做什么的
+
+为AIKG生成新DSL的标准文档，让LLM agent自动完成文档接入工作。
+
+## 目录文件
+
+- **`DSL_DOCS_GENERATION_TASK.md`** - 任务文档（给LLM agent执行）
+- **`validate_dsl_docs.py`** - 校验脚本（检查生成的文档结构）
+
+## 怎么使用
+
+### 第1步：填写DSL信息
+
+打开 `DSL_DOCS_GENERATION_TASK.md`，在开头填写3个信息：
+
+```markdown
+**DSL名称**: tilelang
+**目标后端硬件**: CUDA GPU
+**DSL代码仓路径**: /path/to/tilelang
+```
+
+### 第2步：让LLM agent执行任务
+
+把 `DSL_DOCS_GENERATION_TASK.md` 给你的LLM agent（Claude、Cursor等）读。
+
+它会按照文档指引：
+1. 学习AIKG的文档规范（triton_docs）
+2. **系统化发现和列举 DSL 的所有 API**
+3. 生成符合格式的文档（**要求 API 覆盖率 ≥ 80%**）
+4. **自我验证**：检查是否遗漏关键 API
+
+### 第3步：校验结果
+
+```bash
+cd aikg/tools/gen_docs
+python validate_dsl_docs.py ../../python/ai_kernel_generator/resources/docs/{dsl_name}_docs
+```
+
+检查：
+- ✅ `basic_docs.md` 是否存在（必需）
+- ⚠️  `api/api.md` 是否存在（推荐）
+- ⚠️  `suggestion_docs.md` 是否存在（推荐）
+- ⚠️  `examples/` 是否存在（推荐）
+
+### 第4步：在AIKG中使用
+
+打开 `aikg/python/ai_kernel_generator/config/your_config.yaml`，添加：
+
+```yaml
+docs_dir:
+  designer: "resources/docs/{dsl_name}_docs"
+  coder: "resources/docs/{dsl_name}_docs"
+```
+
+## 完整示例（以tilelang为例）
+
+```bash
+cd aikg/tools/gen_docs
+
+# 1. 填写任务信息
+vim DSL_DOCS_GENERATION_TASK.md
+# 填写 DSL 名称、硬件、路径
+
+# 2. 给 LLM 读任务文档
+# LLM 会：
+#   - 发现和列举所有 API
+#   - 生成文档（覆盖率 ≥ 80%）
+#   - 自我验证是否有遗漏
+
+# 3. 校验结构
+python validate_dsl_docs.py ../../python/ai_kernel_generator/resources/docs/tilelang_docs
+
+# 4. 配置使用
+# 编辑 config/your_config.yaml，加上 docs_dir 配置
+```
+
+## 核心改进
+
+相比之前的版本，新增了关于 **API 发现和覆盖率验证** 的详细指引：
+
+### API 发现方法
+- **Python DSL**：从 `__init__.py` 入口追溯
+- **C++ DSL**：查找 `include/` 头文件
+- **示例反推**：从典型示例中提取使用的 API
+
+### API 文档要求
+- **覆盖率目标**：≥ 80% 的公开 API
+- **核心 API 必须 100% 覆盖**（装饰器、内存、传输、计算）
+- **分层描述**：核心详细、常用简洁、其他列举
+
+### 自我验证方法
+- 对照清单统计覆盖率
+- 检查关键 API 是否遗漏
+- 验证 API 名称拼写
+
+## 注意事项
+
+- 文档必须放在 `aikg/python/ai_kernel_generator/resources/docs/` 下
+- 目录命名格式：`{dsl_name}_docs`（如 `triton_docs`）
+- 示例代码命名格式：`{framework}_*.py`（如 `torch_vector_add.py`）
+- **API 覆盖率要求：≥ 80%**
+- 参考 `triton_docs` 是最完整的示例
diff --git a/aikg/tools/gen_docs/validate_dsl_docs.py b/aikg/tools/gen_docs/validate_dsl_docs.py
new file mode 100755
index 0000000000000000000000000000000000000000..2d4e01784298d64fac5ff652c59d5333c479ef57
--- /dev/null
+++ b/aikg/tools/gen_docs/validate_dsl_docs.py
@@ -0,0 +1,133 @@
+#!/usr/bin/env python3
+"""
+DSL文档结构校验脚本
+
+功能：检查DSL文档目录是否包含必需的文件
+"""
+
+import os
+import sys
+from pathlib import Path
+import argparse
+
+
+class DSLDocsValidator:
+    """DSL文档校验器"""
+    
+    # 必需文件
+    REQUIRED_FILES = [
+        "basic_docs.md",
+    ]
+    
+    # 推荐文件/目录
+    RECOMMENDED_ITEMS = [
+        "api/api.md",
+        "suggestion_docs.md",
+        "examples/",
+    ]
+    
+    def __init__(self, docs_dir: str):
+        self.docs_dir = Path(docs_dir)
+        self.errors = []
+        self.warnings = []
+        
+    def validate(self) -> bool:
+        """执行校验"""
+        if not self.docs_dir.exists():
+            self.errors.append(f"文档目录不存在: {self.docs_dir}")
+            return False
+            
+        if not self.docs_dir.is_dir():
+            self.errors.append(f"路径不是目录: {self.docs_dir}")
+            return False
+        
+        # 检查必需文件
+        self._check_required_files()
+        
+        # 检查推荐文件
+        self._check_recommended_items()
+        
+        return len(self.errors) == 0
+    
+    def _check_required_files(self):
+        """检查必需文件"""
+        for file_path in self.REQUIRED_FILES:
+            full_path = self.docs_dir / file_path
+            if not full_path.exists():
+                self.errors.append(f"缺少必需文件: {file_path}")
+    
+    def _check_recommended_items(self):
+        """检查推荐文件/目录"""
+        for item_path in self.RECOMMENDED_ITEMS:
+            full_path = self.docs_dir / item_path
+            if not full_path.exists():
+                self.warnings.append(f"缺少推荐项: {item_path}")
+    
+    def print_report(self):
+        """打印校验报告"""
+        print(f"\n{'='*60}")
+        print(f"DSL文档校验报告")
+        print(f"{'='*60}")
+        print(f"文档目录: {self.docs_dir}")
+        print(f"{'-'*60}")
+        
+        if not self.errors and not self.warnings:
+            print("✅ 校验通过！文档结构完整。")
+        else:
+            if self.errors:
+                print(f"\n❌ 错误 ({len(self.errors)}):")
+                for error in self.errors:
+                    print(f"  - {error}")
+            
+            if self.warnings:
+                print(f"\n⚠️  警告 ({len(self.warnings)}):")
+                for warning in self.warnings:
+                    print(f"  - {warning}")
+        
+        print(f"{'='*60}\n")
+
+
+def main():
+    parser = argparse.ArgumentParser(
+        description="校验DSL文档目录结构",
+        formatter_class=argparse.RawDescriptionHelpFormatter,
+        epilog="""
+示例:
+  python validate_dsl_docs.py ../python/ai_kernel_generator/resources/docs/triton_docs
+  python validate_dsl_docs.py --docs-dir ./my_new_dsl_docs
+        """
+    )
+    
+    parser.add_argument(
+        'docs_dir',
+        nargs='?',
+        help='DSL文档目录路径'
+    )
+    
+    parser.add_argument(
+        '--docs-dir',
+        dest='docs_dir_alt',
+        help='DSL文档目录路径（替代位置参数）'
+    )
+    
+    args = parser.parse_args()
+    
+    # 获取文档目录路径
+    docs_dir = args.docs_dir or args.docs_dir_alt
+    
+    if not docs_dir:
+        parser.print_help()
+        sys.exit(1)
+    
+    # 执行校验
+    validator = DSLDocsValidator(docs_dir)
+    success = validator.validate()
+    validator.print_report()
+    
+    # 返回退出码
+    sys.exit(0 if success else 1)
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()
+