linux-nvidia-cuda-python-cursorrules-prompt-file — правило для Cursor
Правило настраивает поведение ассистента Cursor для проекта квантования моделей Hugging Face на Linux-серверах с видеокартами Nvidia или AMD.
.cursor/rules/linux-nvidia-cuda-python-cursorrules-prompt-file.mdcЧто делает linux-nvidia-cuda-python-cursorrules-prompt-file
Правило ориентирует Cursor на разработку утилиты srt-model-quantizing от SolidRusT Networks. Проект скачивает модели из Hugging Face, квантует их и загружает обратно в совместимый репозиторий через скрипты на Python или Bash.
Инструкции требуют обрабатывать ошибки несовместимости моделей, удалять неиспользуемый код и вести отдельный Markdown-файл для отслеживания приоритетов. Ассистент должен проверять актуальность README.md при любых изменениях.
Правило рассчитано строго на серверы под управлением Linux с ускорителями Nvidia CUDA или AMD ROCm. На других операционных системах пайплайн не заработает.
Какие задачи решает
- Настроить пайплайн квантования моделей из Hugging Face
- Обработать сбои квантования и несовместимость моделей понятными ошибками
- Очистить репозиторий от мёртвого и дублирующегося кода
- Синхронизировать документацию в README.md с изменениями в проекте
Примеры запросов агенту
- Напиши скрипт загрузки и квантования модели с Hugging Face для Nvidia CUDA
- Проверь код квантования и добавь понятные сообщения об ошибках при сбое
- Обнови файл выравнивания разработки и зафиксируй текущий прогресс проекта
Как установить linux-nvidia-cuda-python-cursorrules-prompt-file
Вручную: положить файлы
.cursor/rules/linux-nvidia-cuda-python-cursorrules-prompt-file.mdcВо frontmatter: description, globs, alwaysApply
Вручную: положить файлы
.claude/rules/linux-nvidia-cuda-python-cursorrules-prompt-file.mdПоле paths во frontmatter ограничивает файлы: globs из источника → paths
AGENTS.md
Codex читает AGENTS.md: вставьте текст правила туда
Вручную: положить файлы
.github/instructions/linux-nvidia-cuda-python-cursorrules-prompt-file.instructions.mdПоле applyTo задаёт, к каким файлам применять: globs из источника → applyTo
Вручную: положить файлы
.devin/rules/linux-nvidia-cuda-python-cursorrules-prompt-file.mdВручную: положить файлы
.clinerules/linux-nvidia-cuda-python-cursorrules-prompt-file.mdПо шагам, с командами для каждой платформы: Cursor rules: файлы .mdc, четыре режима и замена .cursorrules
Вопросы о linux-nvidia-cuda-python-cursorrules-prompt-file
Как установить linux-nvidia-cuda-python-cursorrules-prompt-file в Cursor?
Сохраните файл правила по пути .cursor/rules/linux-nvidia-cuda-python-cursorrules-prompt-file.mdc в корне вашего проекта.
Для каких задач предназначено это правило?
Оно задаёт контекст для проекта srt-model-quantizing, который скачивает, квантует и публикует модели Hugging Face.
Какое оборудование и ОС требуются для работы?
Проект запускается только на Linux-серверах с графическими процессорами Nvidia CUDA или AMD ROCm.
Исходный текст
linux-nvidia-cuda-python-cursorrules-prompt-file.mdc · CC0-1.0
--- description: "Cursor rules for Linux development with NVIDIA CUDA and Python integration." globs: **/* alwaysApply: false --- 1. **Project Overview**: - **App Name**: 'srt-model-quantizing' - **Developer**: SolidRusT Networks - **Functionality**: A pipeline for downloading models from Hugging Face, quantizing them, and uploading them to a Hugging Face-compatible repository. - **Design Philosophy**: Focused on simplicity—users should be able to clone the repository, install dependencies, and run the app using Python or Bash with minimal effort. - **Hardware Compatibility**: Supports both Nvidia CUDA and AMD ROCm GPUs, with potential adjustments needed based on specific hardware and drivers. - **Platform**: Intended to run on Linux servers only. 2. **Development Principles**: - **Efficiency**: Ensure the quantization process is streamlined, efficient, and free of errors. - **Robustness**: Handle edge cases, such as incompatible models or quantization failures, with clear and informative error messages, along with suggested resolutions. - **Documentation**: Keep all documentation up to date, including the README.md and any necessary instructions or examples. 3. **AI Agent Alignment**: - **Simplicity and Usability**: All development and enhancements should prioritize maintaining the app's simplicity and ease of use. - **Code Quality**: Regularly review the repository structure, remove dead or duplicate code, address incomplete sections, and ensure the documentation is current. - **Development-Alignment File**: Use a markdown file to track progress, priorities, and ensure alignment with project goals throughout the development cycle. 4. **Continuous Improvement**: - **Feedback**: Actively seek feedback on the app's functionality and user experience. - **Enhancements**: Suggest improvements that could make the app more efficient or user-friendly, ensuring any changes maintain the app's core principles. - **Documentation of Changes**: Clearly document any enhancements, bug fixes, or changes made during development to ensure transparency and maintainability.
© PatrickJS · CC0-1.0 · PatrickJS/awesome-cursorrules