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Nutz95/CursorCodingSkills

SOLID CUDA 13 / GPU 管線防護規則,適用於 Python+CUDA 應用程式(例如 NVDEC):在邊界使用具體型別、小型模組、明確的裝置/資源生命週期,無任何靜默洩漏。請在編輯 CUDA 13、PyNvCodec、GPU 解碼/推論程式碼時使用。

CursorCodingSkills 是什麼?

此技能為 AI 代理(例如 Claude Code、Cursor)在編輯使用 CUDA 13、PyNvCodec 或其他 GPU 管線(例如基於 NVDEC 的解碼或推論)的 Python+CUDA 程式碼時,提供了嚴格的防護規則。它強制執行 SOLID 設計原則,特別是針對 GPU 程式設計,要求具體型別註解、小型模組以及明確的裝置與資源生命週期。此技能有助於防止常見問題,如 `Any` 型別洩漏、隱藏的裝置初始化失敗以及不明確的資源管理。主要用於 Cursor、Claude Code 和 Codex 等平台,指導開發人員編寫更可靠、可維護的 GPU 程式碼。

相容平台~Claude Code~Codex CLI✓Cursor
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說明文件

SOLID CUDA 13

硬性限制

  • 每個原始碼檔案實務上最多 400 行
  • 每個類別最多 30 個方法
  • 請將解碼器 / 管線 / 遙測模組分開存放

型別與邊界

  • 在公開邊界上,優先使用具體型別而非 Any
  • 將廠商 SDK 物件包裝在狹窄的適配器 (adapter) 後方
  • 清楚命名 GPU 資源(surface、decoder、stream)
  • 記錄裝置所有權以及重設/重新開啟的行為

可靠性

  • 將串流重新連線 / 解碼器重設視為第一級路徑
  • 明確地以錯誤訊息失敗;不要吞沒 CUDA 初始化失敗
  • 保持 CPU 協調層精簡;繁重的工作應留在裝置程式碼路徑中

檢查清單

  • 在 API 邊界處沒有新的 Any,除非已有型別包裝器的計畫
  • 資源生命週期(建立/重設/關閉)是明確的
  • 檔案/模組僅專注於一個 GPU 關注點

Individual skills in this repo

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