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Nutz95/CursorCodingSkills

SOLID CUDA 13 / GPU 파이프라인 가드레일: Python+CUDA 앱(예: NVDEC)을 위한 구체적 타입 경계, 작은 모듈, 명시적 장치/리소스 수명, 무음 Any 누출 방지. CUDA 13, PyNvCodec, GPU 디코드/추론 코드 편집 시 사용.

CursorCodingSkills란 무엇인가요?

이 스킬은 CUDA 13 및 GPU 파이프라인(예: NVDEC, PyNvCodec)을 사용하는 Python+CUDA 애플리케이션 개발 시 엄격한 코딩 표준과 구조적 가드레일을 제공합니다. 주요 목표는 공용 경계에서 구체적인 타입을 강제하여 `Any` 유형의 무단 누출을 방지하고, 각 소스 파일을 400줄 이내, 클래스당 최대 30개 메서드로 유지하며, 디코더, 파이프라인, 텔레메트리 모듈을 분리하는 것입니다. GPU 리소스(`surface`, `decoder`, `stream`)의 명확한 명명과 장치 소유권 문서화를 요구하며, 스트림 재연결 및 디코더 재설정을 일급 경로로 처리하고, CUDA 초기화 실패를 무시하지 않고 명시적 오류를 발생시킵니다. 이 스킬은 Cursor, Claude Code, Codex와 같은 AI 에이전트가 GPU 관련 코드를 편집할 때 일관성과 안정성을 유지하도록 돕습니다.

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

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문서

SOLID CUDA 13

하드 제한

  • 가능한 경우 소스 파일당 최대 400줄
  • 클래스당 최대 30개 메서드
  • 디코더 / 파이프라인 / 텔레메트리 모듈을 분리하여 유지

타입 지정 및 경계

  • 공용 경계에서 Any보다 구체적인 타입 선호
  • 벤더 SDK 객체를 좁은 어댑터 뒤에 래핑
  • GPU 리소스 이름을 명확하게 지정(surface, decoder, stream)
  • 장치 소유권 및 재설정/재열림 동작 문서화

신뢰성

  • 스트림 재연결 / 디코더 재설정을 일급 경로로 처리
  • 명시적 오류로 실패 처리; CUDA 초기화 실패를 삼키지 않음
  • CPU 오케스트레이션은 얇게 유지; 무거운 작업은 장치 코드 경로에 남음

체크리스트

  • 타입 래퍼 계획 없이 API 경계에 새로운 Any 없음
  • 리소스 수명(생성/재설정/종료)이 명확함
  • 파일/모듈이 하나의 GPU 관심사에 집중됨

Individual skills in this repo

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

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