cuOpt Python 路由助手
用 cuOpt Python API 建模并求解车辆、旅行商和取送货路线问题。
技能仅指导本地 Python/cuOpt 路由建模，未要求凭据、网络访问、文件删除或其他高权限操作，并提供失败状态检查；但未说明订单、位置等可能敏感数据的处理边界、依赖供应链安全、用户确认、隔离或回滚，因此扣分。许可证、NVIDIA 团队归属和仓库安全披露提供了部分可追溯性。
API 调用顺序、显式数据类型和非零状态诊断较清晰，示例之间基本一致；但静态审查未执行代码，缺少依赖安装/版本兼容说明、输入校验和覆盖关键路径的提交测试，且部分行为仅由文字声称，因此按静态上限保守扣分。
明确面向使用 Python 构建或求解 VRP、TSP、PDP 的用户，列出问题类型、地点、订单、车队和约束问题，并明确 Python-only 边界；但未充分定义不适用场景、规模限制、触发排除条件或中文支持，且 GPU/cuDF/cuOpt 环境要求未展开，因此扣分。
文档包含元数据版本、分层示例、参考文件、资产说明、常见问题和调试段落，许可证与 NVIDIA 维护归属可见；但缺少推荐的 Instructions 章节，作者格式被验证报告指出不符合规范，依赖安装、变更记录、兼容矩阵、维护责任和更新路径仍不完整，因此扣分。
示例和参考模型可直接指导基础 VRP、时间窗、容量、多仓和 PDP 建模，且包含成功/失败输出处理；评估报告显示单个外部任务存在较高正确性和有效性结果，但样本仅一个且未在本次审查执行，复杂或生产场景仍需较多人工核验，因此未给满分。
技能目录包含可读的示例代码、评估任务与基准报告，提供有限的可审计证据；但没有本次审查中的独立复现、选定技能的 CI 测试套件或多源交叉验证，参考文档所谓 CI 测试也未由所给文件直接证明，因此保守评分。
- 使用前应在目标 GPU、cuDF 和 cuOpt 版本上验证 API 兼容性；示例未覆盖大规模数据、异常输入、敏感位置数据治理或生产级回滚。
- 基准仅包含一个正向任务、无负向触发任务，不能充分证明语义触发准确性或泛化能力。
- 应补充安装依赖、版本兼容矩阵、非适用场景、中文使用说明以及可复现的 CI 测试。
这个 Skill 能做什么，适合哪些场景？
该技能面向使用 Python 构建或求解路线优化问题的开发者，覆盖 TSP、VRP 和 PDP。它指导用户准备地点、订单、车队及约束数据，并使用 cuOpt routing API 创建模型和求解器。示例涵盖成本矩阵、时间窗、容量、服务时间、车辆起终点、取送货配对和先后顺序。它还说明如何检查求解状态、读取路线和识别不可行订单。
它要求澄清问题类型、地点与成本、订单需求、车队配置及约束；使用 cudf.DataFrame 和 cudf.Series 准备显式类型的数据；调用 cuOpt 的 routing.DataModel、SolverSettings 和 Solve 构建并求解模型；展示路线、读取路线数据和总目标成本，并在失败、超时或空解时输出错误信息与不可行订单。
- 正在用 Python 规划配送路线、需要处理车辆容量和时间窗的物流开发者。
- 需要为多个地点求解旅行商问题并使用成本矩阵的算法开发者。
- 需要同时建模取货与送货配对、服务时间和先后约束的运营系统开发者。
- 遇到空解、不可行订单或时间窗状态错误，并需要按 cuOpt API 方式排查的 Python 用户。
这个 Skill 有哪些优点和局限？
- 覆盖 TSP、VRP 和 PDP 等明确的路线问题类型。
- 提供可复制的最小 VRP 代码和多类约束示例。
- 包含状态码、错误信息和不可行订单的排查方法。
- 强调 float32、int32 等显式数据类型，帮助避免静默类型错误。
- 仅支持 Python API；文档明确指出 cuOpt 路由没有 C API。
- 提供材料未说明 Python、cuDF 或 cuOpt 的版本和平台兼容范围。
- 示例依赖 GPU DataFrame 与 cuOpt 组件，但材料未提供完整安装或环境配置流程。
- 引用了 references 和 assets 中的更多示例，但本资料未包含其具体内容。
如何安装这个 Skill？
使用仓库 README 提供的 skills CLI 安装指定技能：npx skills add nvidia/skills --skill cuopt-routing-api-python --yes。README 未说明该命令之外的 Python、cuDF 或 cuOpt 版本安装步骤。
如何使用这个 Skill？
安装后，在相关任务中请求代理使用该技能，例如：“请用 cuOpt Python API 帮我建模并求解一个带容量和时间窗的 VRP。”代理应先确认问题类型、地点、订单、车队和约束；随后按 SKILL.md 中的 DataModel、成本矩阵、约束设置和状态检查示例生成或调整 Python 代码。