tinygrad/tinygrad：README 来源编辑指南

tinygrad/tinygrad 的 README 将项目描述为"You like pytorch? You like micrograd? You love tinygrad! ❤️"。本文只整理仓库能直接核验的内容，不把星标、Fork 或宣传语当成质量证明。README 在"README"下的说明是：tinygrad is an end-to-end deep learning stack:。这给出的首先是项目边界，而不是已经完成的生产验证。

从 README 的"How tinygrad compares"和相关条目看，读者可以先判断它是否解决自己的具体问题：🔁 Unlike PyTorch, the entire compiler and IR are visible and hackable.。如果你的目标与这段说明不一致，就不应仅凭项目热度采用它。这里保留原项目名、命令和组件名，方便回到一手来源核对。 README 还列出了另一条可核对的信息：✅ Similar: eager Tensor API, autograd, optim, basic datasets and layers.。这类原文条目可以帮助读者设计试运行步骤，但不能代替自己的环境测试。

README 把工作方式分散写在"Laziness"等段落中。可确认的线索包括：Try a matmul. See how, despite the style, it is fused into one kernel with the power of laziness.。这篇整理没有把未写出的架构、性能或安全边界补成结论；真正的运行链仍应结合仓库目录、配置文件和版本标签检查。

第一次安装应从 README 给出的入口开始。当前可复核的命令是： git clone https://github.com/tinygrad/tinygrad.git cd tinygrad python3 -m pip install -e . 如果仓库没有提供命令，本文不会替它编造安装步骤，而是建议先打开 README 的"Laziness"部分，确认系统依赖、默认端口和首次初始化动作。

日常使用的细节取决于项目实际文档。README 的"Laziness"段落提到：And we can change DEBUG to 4 to see the generated code.。对于配置文件、环境变量、权限和数据目录，当前稿只记录来源明确的部分；未写明的默认值必须在测试环境中验证，并保留可回滚的配置副本。 同一部分还提到：✅ IR-based autodiff over primitives (like JAXPR + XLA).。

README 能确认的限制比宣传页面更重要。当前来源没有证明tinygrad/tinygrad具备固定的兼容矩阵、服务等级、性能基准或长期支持承诺。README 只明确写到"As it turns out, 90% of what you need for neural networks are a decent autograd/tensor library. Throw in an optimizer, a data loader, and some compute, and you have all you need."。这类未知项应在选型记录里列为待验证事项，而不是被改写成肯定句。