获取可用资源 是做什么的？
构建当前进程可用资源的保守视图。 将主机清单、进程亲和性、cgroup/容器限制、调度器分配和加速器运行时可用性分开处理。
安全契约
请遵循以下规则：
- 在用户请求或特定工作负载需要资源规划时运行检测。不要为每个科学任务持久化指纹。
- 默认使用 stdout。仅当用户选择明确的通用本地文件名时，才进行持久化。
- 不运行压力测试、基准测试、大内存分配、写入探测、设备重置、驱动安装或时钟/电源更改。
- 不转储环境变量。仅读取检测器实现的命名 SLURM 和加速器变量。
- 不报告主机名、绝对路径、cgroup 路径、作业 ID、设备 UUID、PCI 地址或原始可见性变量值。
- 将缺失的观测视为未知。切勿将未知转换为无限。
- 切勿推断可见的主机 CPU、内存池或 GPU 可在调度器分配或容器内部使用。
捆绑的检测器仅使用固定的可执行文件/参数元组，无 shell、短超时、有界 stdout/stderr 和部分失败警告。
快速开始
从本技能目录运行。
临时 stdout 快照
python scripts/detect_resources.py
该命令仅向 stdout 输出 JSON。仅当普通 shell 权限可接受时才重定向。
显式私有文件
python scripts/detect_resources.py --output resource-snapshot.json
显式输出限制为当前目录中的一个 .json 文件，使用私有权限，拒绝符号链接和路径遍历，除非提供 --force，否则拒绝覆盖。
可选的 psutil 增强
标准库检测器无需安装即可工作。为获得更广泛的跨平台物理核心、亲和性、可用内存、交换和磁盘覆盖：
uv pip install "psutil==7.2.2"
导入是惰性的。导入 psutil 失败将变成警告，而不是致命错误。
跳过管理工具探测
python scripts/detect_resources.py --skip-accelerators
当加速器发现延迟不可取时使用此选项。检测器仍会汇总允许列表中的可见性变量的存在和状态，但不返回其值。
必要解释
CPU
将这些解读为不同的事实：
cpu.host.logical：系统可见的调度单元。cpu.host.physical：物理拓扑，或为 null；绝不从逻辑计数推断。cpu.process.affinity_logical：当前支持的亲和性集合大小。cpu.cgroup_v2.cpuset_logical：有效的 cgroup cpuset 大小。cpu.cgroup_v2.quota_cores：有限的cpu.max容量，可能为分数。scheduler.allocation.cpu_per_process：当作用域明确时，有界的 Slurm 每任务解释。cpu.effective.capacity_cores：观察到的最小正约束。cpu.effective.worker_ceiling：CPU 进程工作线程的保守下限。
配额 1.5 是 CPU 时间容量，而不是 1.5 个物理核心。亲和性和 cpuset 约束放置；配额约束带宽。
内存
保持以下概念分开：
- 主机总内存/可用内存；
- 当前 cgroup 使用量、硬性
memory.max以及剩余层级容量； memory.high，它是压力/节流边界而不是硬限制；- 调度器内存分配及其作用域；以及
- 保守的有效硬限制和可用估计。
在 Apple Silicon 上，memory.model 为 unified_cpu_gpu。不要将集成 GPU 内存添加到 RAM 或将其描述为独立 VRAM。
加速器
每个设备都是一个后端候选：
- NVIDIA GPU → CUDA 候选；
- AMD GPU → ROCm 候选；
- Apple 集成 GPU → Metal 候选。
管理查询可见性不能确保：
- 调度器/容器权限；
- 设备节点访问；
- 驱动/运行时兼容性；
- 框架包兼容性；或
- 操作符/数据类型支持。
因此 runtime_usable_devices 保持 null，每个设备显示 runtime_compatibility： not_tested。可见性/分配数量是上限，而不是保证。
磁盘
capacity_bytes、文件系统 free_bytes、用户可用块和非写入权限检查是不同的。文件系统或项目配额可能仍然更严格。绝对工作路径始终被脱敏。
调度器和容器
Slurm 变量描述分配范围，但执行取决于站点配置，例如任务亲和性或 cgroups。优先使用亲和性和 cgroup 观察作为执行证据。
容器标记标识上下文；cgroup 控制标识限制。没有有限 cgroup 值的容器仍然可以看到主机清单，非 root cgroup 不会自动标记为容器。
有关详细的平台规则，请参见 references/resource_semantics.md。
规划工作负载
规划器使用已验证的快照，不执行任何操作：
python scripts/plan_workload.py resource-snapshot.json \
--workload cpu \
--tasks 100 \
--memory-per-worker-mib 2048
可选控制：
--workers N：显式上限。--reserve-memory-mib N：保持在 worker 预算之外的内存。--workload cpu|mixed|io：选择有界 worker 启发式。--accelerator none|any|cuda|rocm|metal：请求候选后端决策，不声称可用性。--output plan.json：显式私有本地输出；默认使用 stdout。
对于 CPU 或混合工作，请同时使用 suggested_workers 和 threads_per_worker。进程工作线程乘以 BLAS/OpenMP 本机线程可能会过度订阅分配。
I/O 计划允许有界过度订阅（最多 32 个），但将其标记为启发式。仅对真实代表性工作负载进行基准测试，并保持在调度器/容器限制内。
验证或对比快照
验证：
python scripts/snapshot_tools.py validate resource-snapshot.json
对比资源状态，同时忽略 observed_at：
python scripts/snapshot_tools.py diff before.json after.json
使用 --include-volatile 包含时间戳。输入必须是常规、非符号链接的 JSON 文件，大小不超过 1 MiB。差异比较有界。
模式和 null/零的含义在 references/snapshot_schema.md 中记录。
可选的加速器诊断计划
生成计划而不执行任何诊断：
python scripts/accelerator_diagnostics.py resource-snapshot.json \
--backend auto
结果包含固定的、只读的管理查询参数列表，以及可见性、权限和运行时兼容性的独立门控。仅在将执行工作负载的精确环境中运行框架的官方可用性检查。不要自动安装或更改驱动程序。
部分失败和溯源
一个失败的探测不应抹去成功的观察。检查：
completeness；- 排序的
warnings及稳定代码； - 排序的
provenancesource/status 记录；以及 - null 字段。
子进程 stderr 和原始异常文本不会复制到快照中，因为它们可能包含标识符或路径。
平台说明
- Linux： 仅读取有界的
/proc和 cgroup v2 文件。考虑祖先 CPU 和内存限制。 - macOS： 使用固定的
sysctl键和有界的system_profiler SPDisplaysDataType -json查询。Apple Silicon 内存是统一的。 - Windows： 可选的 psutil 改进了物理核心、亲和性、可用内存和交换观察。处理器组范围可能导致主机和进程计数不同。
- Slurm： 读取分配变量的允许列表。它从不发出作业、节点、提交主机、GPU ID 或路径值。
- NVIDIA/AMD： 管理 CLI 是可选的。不存在是正常的；超时、截断、解析失败和运行时不确定性仍然明确。
捆绑文件
scripts/detect_resources.py— 脱敏快照收集器。scripts/plan_workload.py— 确定性工作线程/内存规划器。scripts/snapshot_tools.py— 模式验证器和有界结构差异比较工具。scripts/accelerator_diagnostics.py— 非执行只读诊断计划。- 存储库根目录下的
tests/get-available-resources/— 无网络 Linux、macOS、Windows、cgroup、Slurm 和加速器案例。 references/resource_semantics.md— 解释和平台详细信息。references/snapshot_schema.md— 模式 1.1 契约。references/sources.md— 带日期的官方来源台账。
官方文档于 2026-07-23 刷新；在更改语义或依赖项固定之前，请查阅 references/sources.md。
引用科学代理技能
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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
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