SOLID CUDA 13 / GPU-Pipeline-Leitplanken für Python+CUDA-Anwendungen (z.B. NVDEC): konkrete Typisierung an Grenzflächen, kleine Module, explizite Device-/Ressourcenlebensdauern, kein stilles Any-Leck. Verwenden Sie dies bei der Bearbeitung von CUDA 13-, PyNvCodec- und GPU-Decode-/Inferenzcode.
Was ist CursorCodingSkills?
Dieses Skill-Paket definiert strikte Leitplanken für die Entwicklung von Python+CUDA-Anwendungen (insbesondere mit CUDA 13, PyNvCodec und GPU-Decode-/Inferenzcode). Es basiert auf SOLID-Prinzipien, die speziell an die GPU-Programmierung angepasst sind, und legt harte Grenzen fest, z.B. maximal 400 Zeilen pro Quelldatei und maximal 30 Methoden pro Klasse. Es erzwingt explizite Typisierung an öffentlichen Grenzflächen, minimiert die Verwendung von `Any`, und verlangt klare Benennung und Dokumentation von GPU-Ressourcen (`surface`, `decoder`, `stream`). Das Skill behandelt die zuverlässige Behandlung von Verbindungsabbrüchen und Decoder-Resets als erstklassige Pfade und stellt sicher, dass CPU-Orchestrierung schlank bleibt, während schwere Arbeit auf dem Device-Code verbleibt. Es ist besonders nützlich für Entwickler, die mit CUDA 13, Hardware-Decodern und GPU-Inferenzpipelines arbeiten, um hochzuverlässige und wartbare GPU-Software zu erstellen.