diff --git a/MUH_PROJECT_CHECKPOINT.md b/MUH_PROJECT_CHECKPOINT.md
new file mode 100644
index 00000000..5d40e9ff
--- /dev/null
+++ b/MUH_PROJECT_CHECKPOINT.md
@@ -0,0 +1,148 @@
+# MUH Project Checkpoint
+
+> **最后更新**: 2026-07-30
+> **GitHub Project**: github.com/users/dylanyunlon/projects/6
+> **代码仓库**: github.com/dylanyunlon/project_6
+> **竞赛截止**: 2026-09-30
+
+---
+
+## 一、项目是什么
+
+参加信创模盒 ModelHub XC 的"模型适配引擎竞赛-第一届"。目标是优化 vllm 引擎，让 Qwen3.6-35B-A3B 在天数智芯天垓100（4×BI-V100 GPU）上跑出最高的 Token 吞吐加权值。
+
+**计分公式**:
+```
+Token吞吐加权值 = Output TPS × 16.796 + Input TPS × 2.799 + Cache TPS × 0.56
+```
+
+Output TPS 权重占 83%——decode 阶段优化收益最大。
+
+**奖项**:
+- 基础奖 200,000 积分（1:1 兑现金）: 通过全部功能/效果测试 + 性能达标(≥8000)
+- 高级奖 +100,000: 加权值提升 ≥ 30%
+- 特级奖 +50,000: 加权值提升 ≥ 50%
+
+## 二、竞赛测评流程
+
+参赛者提交的是 **Git 仓库地址**（在 dev.modelhub.org.cn 上）。平台自动执行：
+
+1. **构建镜像**: 读取仓库根目录的 `Dockerfile`，基于基础镜像 `harbor.4pd.io/modelhubxc/enginex-iluvatar/bi100-3.2.3-x86-ubuntu20.04-py3.10-poc-llm-infer:v1.2.3` 构建
+2. **启动服务**: 读取 `computility-run.yaml` 的 `command`，在 4×天垓100 容器里启动 vllm api server（模型权重平台预挂载在 `/model`）
+3. **功能测试（门控）**: 50+ 个 OpenAI 兼容 API 测试用例，全部通过才进入下一步
+4. **效果测试（门控）**: 标准 benchmark 偏差 ≤ ±4%
+5. **性能测试（排名）**: 计算加权值
+
+**你能改的**: Dockerfile + vllm 源码 + computility-run.yaml 启动参数。模型本身不能改。
+
+## 三、muh 是什么
+
+muh 是我们设计的 **tuning DSL（领域特定语言）**，用于：
+
+1. 把 CCCL 的 tuning pattern（block_threads / items_per_thread / load_algorithm / cache_modifier 等）抽象成硬件无关的参数空间
+2. 针对天垓100 的硬件特性搜索最优参数组合
+3. Codegen 输出实际的 vllm kernel 修改 + computility-run.yaml + Dockerfile
+
+**为什么需要它**: CCCL 有 27 个 tuning_*.cuh 文件（17000+ 行），每个算法都有针对不同 NVIDIA SM 架构的特化参数。天垓100 不是 NVIDIA GPU，不能直接用这些参数，但 tuning 的维度（block size、warp 策略、shared memory 用量、prefetch 策略）是通用的。muh 让迁移过程变成"改配置 + 跑 benchmark"而不是"手改 kernel + 祈祷"。
+
+**muh 的状态**: PRD 设计阶段，还没有代码。
+
+## 四、已完成的工作
+
+### 4.1 Project 6 已有 16 个真实 GitHub Issue（不是 Draft）
+
+都在 `dylanyunlon/project_6` 仓库里，已关联到 GitHub Project 6，有 label 和 Priority：
+
+| # | 标题 | Labels | Priority |
+|---|------|--------|----------|
+| 1 | [FEA] 非流式基础对话 | 基本功能,vllm,天垓100,Qwen3.6 | P0 |
+| 2 | [FEA] 流式对话 SSE | 基本功能,vllm | P0 |
+| 3 | [FEA] Tool Calling | 基本功能,vllm,Qwen3.6 | P0 |
+| 4 | [FEA] Reasoning/Thinking 分离 | 基本功能,thinking,Qwen3.6 | P0 |
+| 5 | [FEA] Prefix Cache | 基本功能,性能测试,vllm | P0 |
+| 6 | [FEA] 采样参数边界 | 采样参数,vllm | P1 |
+| 7 | [FEA] max_tokens 边界 | max_tokens,vllm | P1 |
+| 8 | [FEA] 结构化输出 | 结构化输出,vllm | P0 |
+| 9 | [FEA] 多语言 Emoji | 多语言,Qwen3.6 | P1 |
+| 10 | [FEA] 多模态 base64 PNG | 多模态,基本功能,Qwen3.6 | P0 |
+| 11 | [FEA] 参数校验 | 参数校验,vllm | P1 |
+| 12 | [FEA] 基础能力 | 基础能力,vllm,Qwen3.6 | P0 |
+| 13 | [FEA] 输出截断 | 截断测试,vllm | P1 |
+| 14 | [FEA] 效果测试 | 效果测试,Qwen3.6,天垓100 | P0 |
+| 15 | [EPIC] 性能基准 | 性能测试,天垓100,vllm | P0 |
+| 16 | [EPIC] 开发环境与代码提交 | infra,天垓100 | P1 |
+
+这 16 个覆盖了竞赛功能测试的所有 50+ 用例。每个 issue 的 body 里都有 PND 级别的测试用例表（前置条件 + 原子步骤 + 二值判定标准）。
+
+### 4.2 仓库里已有 NVIDIA CCCL 代码
+
+`project_6/cccl_upstream/` 目录下包含完整的 CCCL：
+- `cub/` — GPU 原语（reduce, scan, sort, topk, block/warp/device 三层）
+- `thrust/` — 高层算法 + 60 个示例
+- `libcudacxx/` — CUDA C++ 标准库
+- `cudax/` — 实验性功能（allocators, memory resources）
+- `cub/cub/device/dispatch/tuning/` — 27 个硬件特化 tuning 文件（17000+ 行）
+
+### 4.3 Label 体系已建立
+
+仓库上已创建 16 个 label：基本功能、thinking、采样参数、max_tokens、基础能力、结构化输出、多语言、多模态、参数校验、截断测试、效果测试、性能测试、infra、vllm、天垓100、Qwen3.6
+
+### 4.4 Project 6 里有 15 个遗留 Draft Issue 需要清理
+
+这些是早期用 addProjectV2DraftIssue 创建的，没有 repo 关联、没有 label。应该从 Project 面板里手动删除。
+
+## 五、还没做的（下一步）
+
+1. **muh 语言 PRD 设计** — 定义 muh 的 schema、语法、codegen target、参数空间
+2. **muh PRD items 写入 project 6** — 作为真实 Issue，带 label 和测试用例
+3. **从 CCCL tuning_*.cuh 提取参数空间** — 建立"CCCL tuning 维度 → muh 配置项"的映射
+4. **获取 enginex-vllm-bi100-qwen36 的实际代码** — 需要在 Phanthy Cloud 开发环境里操作
+5. **设计 muh → vllm kernel 的 codegen 管道**
+6. **实际在天垓100 上跑 benchmark**
+
+## 六、参考项目
+
+- **NVIDIA CCCL Project #6**: github.com/orgs/NVIDIA/projects/6（1990 items，Issue-first 模式，label 做模块分类）
+- **pub/sub-loop Project #4**: github.com/users/dylanyunlon/projects/4（1632 items，Draft-first 模式，已验证 1111 个有真实测试步骤，154 个有"按AC验证"占位符）
+- **PND 测试库**: 818 条车载软件测试用例，作为 PRD 测试用例质量基准
+
+## 七、关键文件路径
+
+```
+project_6/
+├── cccl_upstream/           # NVIDIA CCCL 完整代码
+│   ├── cub/cub/device/dispatch/tuning/  # 27 个 tuning policy 文件
+│   ├── cub/cub/warp/        # warp-level 原语
+│   ├── cub/cub/block/       # block-level 原语
+│   ├── thrust/examples/     # 60 个优化模式示例
+│   └── cudax/...allocators/ # 内存分配器
+├── Dockerfile               # TODO: 待创建
+├── computility-run.yaml     # TODO: 待创建
+└── muh/                     # TODO: muh 语言实现
+```
+
+## 八、竞赛关键参数（来自 computility-run.yaml 参考）
+
+```yaml
+concurrency: 1
+command:
+  - python3 -m vllm.entrypoints.openai.api_server
+  - --model /model
+  - --served-model-name llm
+  - --max-model-len 100000
+  - --gpu-memory-utilization 0.9
+  - -tp 4
+  - --max-num-seqs 1
+  - --max-num-batched-tokens 8192
+  - --enable-chunked-prefill
+  - --max-seq-len-to-capture 32768
+  - --enable-auto-tool-choice
+  - --tool-call-parser qwen3_coder
+  - --reasoning-parser qwen3
+  - --enable-prefix-caching
+env:
+  - name: VLLM_ENGINE_ITERATION_TIMEOUT_S
+    value: 3600
+```
+
+基础镜像: `harbor.4pd.io/modelhubxc/enginex-iluvatar/bi100-3.2.3-x86-ubuntu20.04-py3.10-poc-llm-infer:v1.2.3`