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Nutz95/CursorCodingSkills

Python+CUDAアプリケーション(例:NVDEC)向けのSOLID CUDA 13 / GPUパイプラインガードレール:境界での具象型指定、小さなモジュール、明示的なデバイス/リソースライフタイム、Anyの暗黙的なリークなし。CUDA 13、PyNvCodec、GPUデコード/推論コードの編集時に使用します。

CursorCodingSkills とは?

このスキルは、CUDA 13 ベースの Python アプリケーション(特に GPU デコードや推論パイプライン)において、SOLID 原則に沿ったクリーンで信頼性の高いコードを維持するための厳格なガイドラインを提供します。主な目的は、`Any` 型の境界リークを禁止し、小さなモジュール単位(1ファイル最大400行、1クラス最大30メソッド)での開発を強制することで、大規模な GPU パイプラインの複雑さを抑制します。また、GPU リソース(`surface`、`decoder`、`stream` など)の明示的な命名とライフタイム管理、ストリーム再接続やデコーダリセットなどのエッジケースを第一級のパスとして扱うこと、そして CPU 側のオーケストレーションは薄く保ち、重い処理はデバイスコードに任せることを推奨します。このスキルは、Claude Code などの AI エージェントが PyNvCodec や NVIDIA ベースの GPU デコード/推論コードを編集する際に、自動的にチェックリストを適用し、コード品質を担保するために有用です。

対応~Claude Code~Codex CLI✓Cursor
npx skills add https://github.com/Nutz95/CursorCodingSkills/tree/HEAD/skills/solid-cuda-13

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ドキュメント

SOLID CUDA 13

ハード制限

  • 可能な限り、1ソースファイルあたり最大 400行
  • 1クラスあたり最大 30メソッド
  • デコーダー / パイプライン / テレメトリーモジュールは分離すること

型付けと境界

  • パブリック境界では Any よりも具象型を優先する
  • ベンダーSDKのオブジェクトは狭いアダプターでラップする
  • GPUリソースには明確な名前を付ける(surface、decoder、stream)
  • デバイスの所有権とリセット/再オープンの動作を文書化する

信頼性

  • ストリームの再接続 / デコーダーのリセットを第一級のパスとして扱う
  • 明示的なエラーで失敗する。CUDAの初期化失敗を握りつぶさない
  • CPU側のオーケストレーションは薄く保つ。重い処理はデバイスコードパスに残す

チェックリスト

  • 型付きラッパーの計画なしに、API境界に新しい Any を導入しない
  • リソースのライフタイム(作成/リセット/クローズ)が明確であること
  • ファイル/モジュールが1つのGPU関心事に集中していること

Individual skills in this repo

This repo contains 3 individual skills — each has its own dedicated page.

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