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julia-pro

آمن

Maîtriser le développement Julia 1.10+

Les développeurs Julia ont besoin de conseils d'experts sur les fonctionnalités modernes de Julia, l'optimisation des performances et les pratiques de production. Cette compétence fournit une expertise complète dans le développement Julia 1.10+ incluant le dispatch multiple, la gestion de packages, le calcul scientifique et le code numérique haute performance.

يدعم: Claude Codex Code(CC)
🥉 74 برونزي
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فعّل وابدأ الاستخدام

اختبرها

استخدام "julia-pro". How do I create a custom array type in Julia that supports broadcasting?

النتيجة المتوقعة:

To create a custom array type with broadcasting support, you need to define your struct as a subtype of AbstractArray and implement the required interface methods. Here's how:

1. Define your custom array type with eltype and dimensions
2. Implement size() and getindex() methods
3. Optionally implement Broadcast.broadcastable() for optimized broadcasting

The key is maintaining type stability throughout your implementations for optimal performance.

استخدام "julia-pro". What's the best way to optimize this numerical loop for better performance?

النتيجة المتوقعة:

For numerical loop optimization in Julia, consider these approaches:

1. Use @inbounds to skip bounds checking
2. Apply @simd for SIMD vectorization
3. Preallocate arrays to avoid allocations
4. Use view() instead of slicing to avoid copies
5. Check type stability with @code_warntype

Always benchmark with BenchmarkTools.jl before and after optimizations.

التدقيق الأمني

آمن
v1 • 2/25/2026

Prompt-only skill containing only a SKILL.md file with no executable code. Static analysis scanned 0 files (0 lines) and detected 0 potential security issues. The skill is a pure prompt-based Julia expert that provides guidance and best practices without executing any code. No suspicious patterns or risk factors detected. Safe for publication.

0
الملفات التي تم فحصها
0
الأسطر التي تم تحليلها
0
النتائج
1
إجمالي عمليات التدقيق
لا توجد مشكلات أمنية
تم تدقيقه بواسطة: claude

درجة الجودة

38
الهندسة المعمارية
100
قابلية الصيانة
87
المحتوى
50
المجتمع
100
الأمان
91
الامتثال للمواصفات

ماذا يمكنك بناءه

Apprendre le développement moderne Julia

Commencez avec Julia 1.10+ en comprenant les fonctionnalités modernes, les bonnes pratiques et la configuration de projet appropriée avec Pkg.jl

Optimiser le code critique pour la performance

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Développer des packages Julia de production

Créer des packages Julia prêts à publier avec une structure appropriée, documentation, tests et pipelines CI/CD

جرّب هذه الموجهات

Question Julia de base
Comment faire [tâche spécifique] dans Julia 1.10+ ? Veuillez expliquer avec un exemple simple.
Demande d'optimisation de performance
Ma fonction Julia [décrire la fonction] est lente. Veuillez analyser et suggérer des optimisations pour une meilleure performance.
Conception de hiérarchie de types
Concevoir une hiérarchie de types à dispatch multiple pour [domaine]. Inclure les types abstraits, les types concrets et des méthodes d'exemple.
Développement complet de package
Créer une structure de package Julia complète pour [nom du package]. Inclure la configuration de Project.toml, les fichiers src, la structure de test et le plan de documentation.

أفضل الممارسات

  • Prioriser la stabilité des types dans toutes les fonctions - utiliser @code_warntype pour vérifier
  • Utiliser les structs immuables par défaut sauf si la mutation est spécifiquement requise
  • Formater le code de manière cohérente avec JuliaFormatter.jl en utilisant BlueStyle

تجنب

  • Éviter le piracy de types - ne pas définir de méthodes pour les types que vous ne possédez pas
  • Éviter d'utiliser des variables globales dans le code critique pour la performance
  • Éviter les allocations inutiles dans les boucles chaudes

الأسئلة المتكررة

Qu'est-ce que le dispatch multiple dans Julia ?
Le dispatch multiple est la fonctionnalité clé de Julia où les méthodes de fonction sont sélectionnées en fonction des types de tous les arguments, pas seulement du premier. Cela permet des patterns de code flexibles et extensibles.
Comment atteindre des performances optimales dans Julia ?
Atteignez des performances optimales en maintenant la stabilité des types, en évitant les variables globales, en utilisant les structures de données appropriées et en profilant avec Profile.jl et BenchmarkTools.jl.
Qu'est-ce que la stabilité des types dans Julia ?
La stabilité des types signifie que le type de retour d'une fonction peut être inféré à partir des types d'entrée uniquement. Utilisez @code_warntype pour vérifier - les types concrets en sortie indiquent la stabilité.
Comment créer un package Julia ?
Utilisez PkgTemplates.jl pour générer un package correctement structuré avec tests, documentation et CI. Ne jamais éditer Project.toml directement - utiliser le REPL Pkg ou l'API Pkg.jl.
Quels frameworks de test Julia utilise-t-il ?
Test.jl est le framework de test standard. Utilisez TestSetExtensions pour des ensembles de tests organisés et PropCheck.jl pour les tests basés sur les propriétés.
Comment optimiser les allocations mémoire dans Julia ?
Réduisez les allocations en préallouant les tableaux, en utilisant view() au lieu du slicing, en évitant les variables globales et en exploitant les tableaux statiques quand les dimensions sont connues.

تفاصيل المطور

المؤلف

sickn33

الترخيص

MIT

مرجع

main

بنية الملفات

📄 SKILL.md