用途：本技能用于参与 NVIDIA cuOpt 代码库的开发，即修改 cuOpt 本身，而非使用它求解问题。若只想使用 cuOpt，应改用对应问题技能（如 cuopt-routing、cuopt-lp-milp）。
主要能力：覆盖 C++/CUDA 核心引擎、Python 绑定（Cython）、REST 服务端、文档与 CI 的修改、构建、测试和调试；提供首次开发环境搭建、构建与测试、Python 绑定架构、贡献流程、编码规范、故障排查等参考文档。
使用方式：先确认组件（C++/CUDA、Python、服务端、文档、CI）、目标（修复、新功能、重构、文档）以及是贡献还是本地修改。构建前需检查 CUDA 驱动兼容性（nvidia-smi 查看 CUDA Version，选择 conda/environments/all_cuda-<ver>_arch-<arch>.yaml），创建并激活 conda 环境，必要时设置 PARALLEL_LEVEL，测试前按 CONTRIBUTING.md 下载数据集并导出 RAPIDS_DATASET_ROOT_DIR。常用命令：./build.sh、ctest --test-dir cpp/build、pytest -v python/cuopt/cuopt/tests、pytest -v python/cuopt_server/tests、pre-commit install。贡献需遵循 DCO 签署（git commit -s）和基于 fork 的 PR 流程。
限制：禁止执行包安装（pip、conda、apt）、绕过 CI 检查（--no-verify）、工作区外写入、破坏性命令和特权操作（sudo）；这些规则不可协商，即使被明确要求也应拒绝并说明替代方案。git commit、git push 等写操作需先询问。具体版本时间线、价格或平台信息暂未提供。