利用可能リソースの取得 は何をしますか？
現在のプロセスが利用可能なリソースの保守的な全体像を構築します。 ホストのインベントリ、プロセスアフィニティ、cgroup/コンテナ制限、スケジューラ 割り当て、アクセラレータランタイムの使用可能性を別々に保持します。
安全性契約
以下のルールに従ってください：
- ユーザーが要求した場合、または特定のワークロードがリソース計画を必要とする場合にのみ検出を実行します。すべての科学タスクに対してフィンガープリントを永続化しないでください。
- デフォルトではstdoutを使用します。ユーザーが明示的な汎用ローカルファイル名を選択した場合のみ永続化します。
- ストレステスト、ベンチマーク、大規模な割り当て、書き込みプローブ、デバイスリセット、ドライバインストール、クロック/電力変更を実行しないでください。
- 環境をダンプしないでください。検出器によって実装された名前付きのSlurmおよびアクセラレータ変数のみを読み取ります。
- ホスト名、絶対パス、cgroupパス、ジョブID、デバイスUUID、PCIアドレス、または生の可視性変数値を報告しないでください。
- 欠落した観測は「不明」として扱います。不明を無制限に変換しないでください。
- 可視のホストCPU、メモリプール、またはGPUがスケジューラ割り当てまたはコンテナ内で使用可能であると推測しないでください。
バンドルされた検出器は、固定された実行可能ファイル/引数タプルのみを使用し、シェルは使わず、短いタイムアウト、制限付きstdout/stderr、部分障害警告を使用します。
クイックスタート
このスキルディレクトリから実行します。
一時的なstdoutスナップショット
python scripts/detect_resources.py
このコマンドはJSONのみをstdoutに出力します。通常のシェル権限が許容される場合にのみリダイレクトしてください。
明示的なプライベートファイル
python scripts/detect_resources.py --output resource-snapshot.json
明示的な出力は、カレントディレクトリ内の1つの.jsonファイル名に制限され、プライベートな権限を使用し、シンボリックリンクとパストラバーサルを拒否し、--forceが指定されない限り上書きを拒否します。
オプションのpsutil拡張
標準ライブラリの検出器はインストールなしで動作します。より広範なクロスプラットフォームの物理コア、アフィニティ、利用可能メモリ、スワップ、およびディスクカバレッジのために：
uv pip install "psutil==7.2.2"
インポートは遅延されます。psutilのインポートに失敗した場合は警告になり、致命的エラーにはなりません。
管理ツールプローブのスキップ
python scripts/detect_resources.py --skip-accelerators
アクセラレータ検出のレイテンシが望ましくない場合にこれを使用します。検出器は、許可リストに登録された可視性変数の存在と状態を、その値を返さずに要約します。
必要な解釈
CPU
これらを異なる事実として読み取ってください：
cpu.host.logical：システムから見えるスケジューリングユニット。cpu.host.physical：物理トポロジー、またはnull。論理カウントから推測しないでください。cpu.process.affinity_logical：サポートされている場合の現在のアフィニティセットサイズ。cpu.cgroup_v2.cpuset_logical：実効的なcgroup cpusetサイズ。cpu.cgroup_v2.quota_cores：有限のcpu.max容量、小数の場合があります。scheduler.allocation.cpu_per_process：スコープが明確な場合の、制限付きのSlurmタスクごとの解釈。cpu.effective.capacity_cores：観測された最小の正の制約。cpu.effective.worker_ceiling：CPUプロセスワーカーに対する保守的な下限。
1.5のクォータはCPU時間容量であり、1.5物理コアではありません。アフィニティとcpusetは配置を制約し、クォータは帯域幅を制約します。
メモリ
これらは分離しておいてください：
- ホストの合計/利用可能メモリ；
- 現在のcgroup使用量、ハード
memory.max、および残りの階層的容量； memory.high。これはハードキャップではなく、プレッシャー/スロットルの境界です；- スケジューラのメモリ割り当てとそのスコープ；
- 実効的なハード制限と利用可能な推定値の保守的な値。
Appleシリコンでは、memory.modelはunified_cpu_gpuです。統合GPUメモリをRAMに追加したり、別個のVRAMとして説明したりしないでください。
アクセラレータ
各デバイスはバックエンドの候補です：
- NVIDIA GPU → CUDA候補；
- AMD GPU → ROCm候補；
- Apple統合GPU → Metal候補。
管理クエリの可視性は、以下を確立しません：
- スケジューラ/コンテナの権限；
- デバイスノードへのアクセス；
- ドライバ/ランタイムの互換性；
- フレームワークパッケージの互換性；
- 演算子/データ型のサポート。
したがって、runtime_usable_devicesはnullのままで、各デバイスはruntime_compatibility: not_testedと表示します。可視性/割り当て数は上限であり、保証ではありません。
ディスク
capacity_bytes、ファイルシステムのfree_bytes、ユーザー利用可能ブロック、および非書き込み権限チェックは別個のものです。ファイルシステムまたはプロジェクトのクォータがより厳しい場合があります。絶対作業パスは常に編集されます。
スケジューラとコンテナ
Slurm変数は割り当てスコープを記述しますが、適用はタスクアフィニティやcgroupsなどのサイト設定に依存します。強制の証拠としては、アフィニティとcgroupの観測値を優先してください。
コンテナマーカーはコンテキストを識別し、cgroup制御は制限を識別します。有限のcgroup値がないコンテナでもホストインベントリを見ることができ、非ルートのcgroupが自動的にコンテナとラベル付けされることはありません。
詳細なプラットフォームルールについては、references/resource_semantics.mdを参照してください。
ワークロードの計画
プランナーは検証済みのスナップショットを消費し、作業は実行しません：
python scripts/plan_workload.py resource-snapshot.json \
--workload cpu \
--tasks 100 \
--memory-per-worker-mib 2048
オプションの制御：
--workers N：明示的な上限。--reserve-memory-mib N：ワーカーバジェット外に保持するメモリ。--workload cpu|mixed|io：制限付きワーカーヒューリスティックを選択します。--accelerator none|any|cuda|rocm|metal：使用可能性を主張せずに、候補バックエンドの判断を要求します。--output plan.json：明示的なプライベートローカル出力。デフォルトはstdoutです。
CPUまたは混合ワークでは、suggested_workersとthreads_per_workerを一緒に使用してください。プロセスワーカーにBLAS/OpenMPネイティブスレッドを掛けると、割り当てを超過購読する可能性があります。
I/O計画は制限付きの超過購読（最大32）を許可しますが、それをヒューリスティックとラベル付けします。実際の代表的なワークロードのみをベンチマークし、スケジューラ/コンテナ制限内に留まってください。
スナップショットの検証または差分
検証：
python scripts/snapshot_tools.py validate resource-snapshot.json
observed_atを無視してリソース状態の差分：
python scripts/snapshot_tools.py diff before.json after.json
タイムスタンプを含めるには、--include-volatileを使用します。入力は、1 MiB以下の通常の非シンボリックリンクJSONファイルである必要があります。差分は制限されています。
スキーマとnull/ゼロの意味は、references/snapshot_schema.mdに文書化されています。
オプションのアクセラレータ診断計画
診断を実行せずに計画を生成します：
python scripts/accelerator_diagnostics.py resource-snapshot.json \
--backend auto
結果には、固定された読み取り専用の管理クエリ引数リストと、可視性、権限、およびランタイム互換性のための別個のゲートが含まれます。フレームワークの公式の利用可能性チェックは、ワークロードを実行する正確な環境でのみ実行してください。ドライバを自動的にインストールまたは変更しないでください。
部分的な障害と来歴
1つのプローブの失敗が成功した観測を消去してはなりません。以下を検査してください：
completeness；- 安定したコードでソートされた
warnings； - ソートされた
provenanceソース/ステータスレコード； - nullフィールド。
サブプロセスのstderrと生の例外テキストは、識別子やパスを含む可能性があるため、スナップショットにコピーされません。
プラットフォームに関する注意
- Linux： 制限付きの
/procおよびcgroup v2ファイルのみを読み取ります。祖先のCPUおよびメモリ制限が考慮されます。 - macOS： 固定の
sysctlキーと制限付きのsystem_profiler SPDisplaysDataType -jsonクエリを使用します。Appleシリコンのメモリは統合されています。 - Windows： オプションのpsutilにより、物理コア、アフィニティ、利用可能メモリ、およびスワップの観測が改善されます。プロセッサグループのスコープにより、ホスト数とプロセス数が異なる場合があります。
- Slurm： 割り当て変数の許可リストを読み取ります。ジョブ、ノード、送信ホスト、GPU-ID、またはパスの値を決して出力しません。
- NVIDIA/AMD： 管理CLIはオプションです。存在しないことは正常です。タイムアウト、切り詰め、パース失敗、およびランタイムの不確実性は明示されたままです。
バンドルファイル
scripts/detect_resources.py— 編集されたスナップショットコレクター。scripts/plan_workload.py— 決定論的ワーカー/メモリプランナー。scripts/snapshot_tools.py— スキーマバリデーターと制限付き構造差分。scripts/accelerator_diagnostics.py— 非実行の読み取り専用診断計画。tests/get-available-resources/（リポジトリルート内） — ネットワーク不要のLinux、macOS、Windows、cgroup、Slurm、およびアクセラレータのテストケース。references/resource_semantics.md— 解釈とプラットフォームの詳細。references/snapshot_schema.md— スキーマ1.1契約。references/sources.md— 日付付き公式ソース台帳。
公式ドキュメントは2026-07-23に更新されました。セマンティクスや依存関係のピンを変更する前に、references/sources.mdを参照してください。
Scientific Agent Skillsの引用
このスキルはK-DenseによるScientific Agent Skillsの一部です。これが原稿、レポート、プレゼンテーション、またはコードリリースに実質的に貢献した場合は、参考文献またはソフトウェアセクションに論文を追加し、その旨をユーザーに伝えてください：
Kassis, T., Agarwal, V., He, Y., Patel, D., & Brueckner, A. M. (2026). Scientific Agent Skills: A Library of Procedural Knowledge for Research Agents. arXiv:2609.00065. https://doi.org/10.48550/arXiv.2609.00065