tilegym-cutile-python — скилл для Claude Code: ядра cuTile на Python
Помогает агенту писать, отлаживать и ускорять GPU-ядра на cuTile — Python-DSL от NVIDIA. Пригодится, если переносите тензорные операции на CUDA-ядра вручную.
npx skills add NVIDIA/skills --skill tilegym-cutile-python -a claude-codeЧто делает tilegym-cutile-python
Скилл превращает ассистента в специалиста по cuTile — предметно-ориентированному языку для параллельных вычислений на GPU NVIDIA. Он подсказывает, как устроены модель исполнения и работа с памятью, какие операции доступны (загрузка и сохранение, свёртки, редукции, matmul, атомики, автоподбор параметров), и помогает писать корректный код на этом DSL.
Внутри — справочные материалы по языку и правила генерации кода, а ещё набор готовых примеров. Перед новой задачей скилл советует сначала поискать похожую реализацию: основная база — репозиторий TileGym, а каталог examples/ закрывает то, чего там пока нет (свёртки, пулинг, scan, GEMV, 4D matmul, split-k GEMM, group_norm). Если скилл стоит вне репозитория TileGym, его клон кладётся в ~/.cache/tilegym/TileGym — путь можно переопределить через TILEGYM_SKILL_CACHE_DIR.
Для простой задачи хватает одного прохода: поставить цель, сгенерировать ядро, проверить. Сложные случаи вроде блока трансформера с вниманием и FFN скилл разбивает на конвейер из нескольких агентов — оркестратор, анализатор, параллельные агенты на отдельные ядра, сборщик. Целевые формы тензоров и тип данных лучше указать при вызове: без этого агенту придётся догадываться, а неверная форма ломает расчёт.
Какие задачи решает
- написать GPU-ядро на cuTile с нуля
- перевести тензорную операцию с PyTorch на cuTile
- разобраться, почему ядро на cuTile падает
- ускорить готовое ядро без переписывания с нуля
- разложить многослойный
nn.Moduleна отдельные ядра
Примеры запросов агенту
- Напиши ядро cuTile для softmax, форма тензора (1024, 1024), тип float16
- Переведи эту операцию на cuTile и проверь результат
- Разбей forward этого
nn.Moduleна отдельные ядра cuTile и собери их вместе
Как установить tilegym-cutile-python
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add NVIDIA/skills --skill tilegym-cutile-python -a claude-code2Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/tilegym-cutile-python/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/tilegym-cutile-python/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add NVIDIA/skills --skill tilegym-cutile-python -a codex2Вручную: положить файлы
.agents/skills/tilegym-cutile-python/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add NVIDIA/skills --skill tilegym-cutile-python -a cursor2Вручную: положить файлы
.cursor/skills/tilegym-cutile-python/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
1GitHub CLI
gh skill install NVIDIA/skills tilegym-cutile-python2Вручную: положить файлы
.github/skills/tilegym-cutile-python/SKILL.md1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add NVIDIA/skills --skill tilegym-cutile-python -a gemini-cli2Командой платформы
gemini skills install https://github.com/NVIDIA/skills --path skills/tilegym-cutile-pythonВручную: положить файлы
.devin/skills/tilegym-cutile-python/SKILL.mdСтарый путь .windsurf/skills/ тоже читается
Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add NVIDIA/skills --skill tilegym-cutile-python -a opencodeClaude.ai
Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills
По шагам, с командами для каждой платформы: Как установить скилл в Claude Code: пять способов
Вопросы о tilegym-cutile-python
Как установить tilegym-cutile-python в Claude Code?
Выполните npx skills add NVIDIA/skills --skill tilegym-cutile-python -a claude-code, скилл появится по пути ~/.claude/skills/tilegym-cutile-python/SKILL.md.
Что делает tilegym-cutile-python?
Помогает ассистенту писать и оптимизировать ядра на cuTile, а также адаптировать примеры из TileGym под ваши задачи.
Откуда берутся примеры, если скилл установлен вне репозитория TileGym?
Репозиторий TileGym клонируется в ~/.cache/tilegym/TileGym; другой путь задаётся переменной TILEGYM_SKILL_CACHE_DIR.
