AIKraft/AI/Войти
AIKraft/Skills/TileGym: конвертация cuTile в Julia

TileGym: конвертация cuTile в Julia

Converts cuTile Python GPU kernels (@ct.kernel) to cuTile.jl Julia equivalents. Handles kernel syntax translation, 0-indexed to 1-indexed conversion, broadcasting differences, memory layout (row-major to column-major), type system mapping, and launch API differences. Use when converting, porting, or translating cuTile Python kernels to Julia cuTile.jl, or debugging/optimizing existing Julia cuTile

nvidia official Данные

Что делает навык

Навык конвертирует Python GPU-ядра cuTile (@ct.kernel) в эквивалентные ядра cuTile.jl на языке Julia. Он обрабатывает трансляцию синтаксиса, переход от 0-индексации к 1-индексации, различия в broadcasting, раскладку памяти (row-major в column-major), маппинг системы типов и различия launch API.

Когда применять

  • Конвертация существующих Python-ядер cuTile в Julia cuTile.jl
  • Портирование GPU-вычислений с Python на Julia
  • Отладка и оптимизация существующих Julia cuTile ядер
  • Решение ошибок типа MethodError, IRError или численного рассогласования

Как работает

  1. Определить тип задачи: стандартная конвертация, отладка ошибок или поиск быстрых справок
  2. Для стандартной конвертации следовать полному рабочему процессу из translations/workflow.md
  3. При возникновении ошибок (MethodError, IRError, numerical mismatch) использовать справочник из references/debugging.md
  4. Для быстрого доступа к API использовать ссылки references/api-mapping.md и references/critical-rules.md
  5. Для проверки корректности применять паттерны тестирования из references/testing.md
  6. Учитывать, что Julia-ядра являются автономными (standalone) и не требуют Python-моста или интеграции pytest

Примеры запросов агенту

Конвертируй Python-ядро cuTile @ct.kernel в эквивалентный код на Julia cuTile.jl
Помоги отладить ошибку MethodError в Julia cuTile ядре после портирования с Python
Примени правила из critical-rules.md для исправления различий в broadcasting при конвертации

Что понадобится

  • Репозиторий https://github.com/nvidia/skills с файлами translations/workflow.md, references/debugging.md, references/api-mapping.md, references/critical-rules.md, references/testing.md
  • Среда Julia с установленным пакетом cuTile.jl (подразумевается наличие подпроекта julia/ с Project.toml)

Описание составлено по SKILL.md навыка, сверено 06.10.2026.

Как подключить

1Скачать навык
# возьмите папку навыка «tilegym-converting-cutile-to-julia» из репозитория: # https://github.com/nvidia/skills
2Положить папку с SKILL.md к навыкам ассистента
# положите папку навыка туда, где ассистент ищет skills: cp -r tilegym-converting-cutile-to-julia/ ~/.claude/skills/tilegym-converting-cutile-to-julia/

Навык — папка с файлом SKILL.md (описание + инструкции) и опциональными скриптами. Ассистент (Claude, Claude Code и совместимые) подхватывает его по описанию и следует шагам.