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询问 SPONGE 构建、编译、环境配置、构建排错时使用。 适用于 pixi 环境选择、CMake 配置、多后端编译、格式化、打包。
Mit Codex oder Claude installieren Kopieren Sie diesen Prompt, fügen Sie ihn in Codex, Claude oder einen anderen Assistant ein und lassen Sie die Skill-Seite prüfen und installieren.
Basierend auf der SOC-Berufsklassifikation
询问 SPONGE benchmark 新建 或 调整 时 使用 - comparison validation performance 分类 - benchmark 目录 组织 - benchmark 测试 编写 - utils 复用 - pixi task 接入
询问 SPONGE 代码风格、命名规范、格式化工具时使用。 适用于 C++、Python、CMake 的编码规范和格式化流程。
询问 SPONGE 输入文件（mdin.spg.toml）的参数配置时使用。 适用于模拟参数设置、模块配置、输入输出文件指定等。
询问 pixi 用法时使用。 适用于环境管理、依赖安装、任务运行、shell 交互、清理环境等。
询问为 SPONGE 安装、链接、修复或检查 skills 时使用。 适用于 AI 助手的本地或全局 skills 配置。
询问使用 SPONGE 的 PRIPS 对接机器学习/神经网络势场时使用。 适用于 Python plugin 编写、环境准备、力回填。
| name | sponge-build-guide |
| description | 询问 SPONGE 构建、编译、环境配置、构建排错时使用。 适用于 pixi 环境选择、CMake 配置、多后端编译、格式化、打包。 |
本技能适配 SPONGE 版本号：2.0.0-beta.1
用于指导 SPONGE 项目的构建流程，包括环境选择、CMake 配置、编译、格式化和打包。
所有构建通过 pixi 管理，标准流程为三步：
pixi install -e <环境名> # 安装环境依赖
pixi run -e <环境名> configure # CMake 配置
pixi run -e <环境名> compile # 编译并安装
pixi install 会根据 pixi.toml 中的 feature 定义安装对应的 conda 依赖（编译器、CUDA toolkit、数学库等）。首次使用某个环境或依赖有变更时必须执行。pixi run 会自动触发 install，但显式执行可以提前发现依赖问题。
编译产物安装到 $CONDA_PREFIX/bin/SPONGE，构建目录为 build-$PIXI_ENVIRONMENT_NAME。
根据目标硬件和用途选择环境：
| 环境 | 用途 | 并行后端 |
|---|---|---|
dev-cuda13 | CUDA 13 开发（推荐 NVIDIA GPU 开发） | CUDA |
dev-cuda12 | CUDA 12 开发 | CUDA |
dev-hip | AMD GPU / 海光 DCU 开发 | HIP |
dev-cpu | CPU 开发 | 默认 none，可手动指定 SIMD |
dev-cpu-mpi | CPU + MPI 开发 | 默认 none + MPI，可手动指定 SIMD |
cuda13 / cuda12 / hip / cpu / cpu-mpi | 不带 dev 工具的纯构建环境 | 对应后端 |
dev-* 环境额外包含：git、clang-format、cmake-format、ruff、python、pytest、numpy、xponge、ase，用于开发、测试和 benchmark。
非 dev-* 环境仅包含编译依赖，不含测试工具。benchmark 和 format 任务只在 dev-* 环境下可用。
dev-hip 和 hip 环境的 pixi 依赖中不包含 HIP/ROCm SDK，只安装了 cmake、ninja、tomlplusplus。HIP/ROCm 需要用户在系统层面预先安装好，常见方式：
apt install 安装 ROCm 包、从官方源安装、通过 module load 加载对应工具链等CMake 配置时会通过系统路径查找 hipcc / hipconfig 来检测 HIP 环境。如果系统未安装或未正确加载，configure 阶段会报错。
| 变量 | 默认值 | 说明 |
|---|---|---|
PARALLEL | auto | 并行后端选择 |
CUDA_ARCH | native | CUDA 架构（pixi task 中 CUDA 环境固定为 all-major） |
MPI | OFF | 是否启用 MPI |
TARGETS | SPONGE | 构建目标 |
PARALLEL 可选值：
auto：自动检测，优先 GPU（CUDA > HIP），其次 CPU SIMD（AVX512 > AVX2 > AVX > SSE42 > SVE2 > SVE > NEON），最后 nonecuda：CUDA 后端hip：HIP 后端avx512 / avx2 / avx / sse42：x86 SIMD 后端sve2 / sve / neon：ARM SIMD 后端none：纯 CPU 无 SIMDpixi task 中各环境的 PARALLEL 已预设好：CUDA 环境为 cuda，HIP 为 hip，CPU 环境默认为 none（可通过参数覆盖）。
CPU 环境的 configure task 支持 parallel 参数：
pixi run -e dev-cpu configure avx2
这会传入 -DPARALLEL='avx2'，覆盖默认的 none。
compile task 支持 jobs 参数，默认为 4：
pixi run -e dev-cuda13 compile # 默认 4 线程
pixi run -e dev-cuda13 compile 8 # 8 线程
pixi task args 的传参方式是按位置直接传值，不支持 --arg value 或 arg=value 的写法。
gcc/g++ 11.*，通过 CMAKE_CXX_COMPILER 指定gcc/g++ 11.*pixi run install-msvc以下设置在 cmake/utils/common.cmake 中硬编码：
-ffast-math（GCC/Clang）、/fp:fast（MSVC）、--use_fast_math（CUDA）-w / /W0）-Xcompiler 传递-g -G 调试标志177-D 未引用 kernel 警告-Xcompiler 转发给 nvccMPI 仅在 cpu-mpi / dev-cpu-mpi 环境下启用：
pixi run -e dev-cpu-mpi configure
pixi run -e dev-cpu-mpi compile
configure 会自动加 -DMPI=ON 和 -DMPI_CXX_COMPILER="$CONDA_PREFIX/bin/mpicxx"。
CUDA + MPI 场景（当前 pixi.toml 未定义此环境）需要额外链接 NCCL。
pixi run -e dev-cuda13 format # 自动修复所有文件
pixi run -e dev-cuda13 format-check # 仅检查，不修改
覆盖三类文件：
.cpp / .h / .hpp）：clang-format，要求 UTF-8 with BOM.py / .pyi / .ipynb）：ruff formatCMakeLists.txt / .cmake）：cmake-formatpixi run -e dev-cuda13 package-conda
生成 conda v2 格式（.conda）包到 packaging/outputs/。打包脚本会：
dev-cuda13 → cuda13）pixi run -e dev-cuda13 prips-build # 构建 sdist
pixi run -e dev-cuda13 pip install -e ./plugins/prips # 可编辑安装
PRIPS 是 Python 插件接口，用于对接外部机器学习势场。
确认使用了 CUDA 环境（dev-cuda12 或 dev-cuda13），pixi 会自动安装 cuda-nvcc。不要在 CPU 环境里手动指定 -DPARALLEL=cuda。
CUDA 环境在 Linux x86_64 上指定 CMAKE_CXX_COMPILER 为 conda 提供的 x86_64-conda-linux-gnu-c++（GCC 11），不要使用系统编译器。
不同后端的构建目录是隔离的（build-dev-cuda13、build-dev-cpu 等），互不影响。如果同一环境切换了 CMake 选项，需要删除旧构建目录或重新 configure。
这是 conda 环境下 nvcc 的已知警告，不影响编译结果，可以忽略。
C++ 源文件要求 UTF-8 with BOM。运行 pixi run format 会自动修复。
pixi 环境应提供完整的编译工具链，但有时 CMake 会意外找到系统自带的编译器或动态库。如果 pixi 环境内依赖已完备，可以用 pixi install -e <环境名> --clean-envs 重建干净环境来排除系统污染。
但部分场景本身就依赖 pixi 环境外部的工具链，此时不能用 --clean-envs 解决，需要自行处理好环境变量后再调用 pixi，例如：
rm -rf build-dev-cuda13 # 清理特定环境的构建
rm -rf build-* # 清理所有构建
CMakeLists.txt # 根配置，串联以下模块
cmake/
utils/
common.cmake # 编译标准、浮点优化、OpenMP
parallel.cmake # 并行后端选择与检测
checkBackend.cmake # SIMD 特性检测
mpi.cmake # MPI 配置
targets.cmake # 构建目标加载
warning.cmake # 警告压制
parallel/
cuda.cmake # CUDA 后端
hip.cmake # HIP 后端
avx512.cmake / avx2.cmake / avx.cmake / sse42.cmake # x86 SIMD
sve2.cmake / sve.cmake / neon.cmake # ARM SIMD
none.cmake # 纯 CPU（含用于即时编译的 LLVM/Clang 依赖）
math/
cuda.cmake # CUDA 数学库（cuFFT、cuBLAS 等）
hip.cmake # HIP 数学库（hipFFT、hipBLAS 等）
mkl.cmake # Intel MKL（x86 CPU）
open_source.cmake # OpenBLAS + FFTW（ARM CPU）
targets/
SPONGE.cmake # SPONGE 可执行文件的源文件列表
modules/
Findamd_comgr.cmake # AMD comgr 查找模块