取得可用資源
為當前程序建立可用的保守資源圖像。 分別保存主機庫存、行程親和性、cgroup/容器限制、排程器分配以及加速器執行時期可用性。
安全合約
遵循以下規則：
- 當用戶要求或特定工作負載需要資源規劃時才執行檢測。不要為每個科學任務持久化指紋。
- 預設使用標準輸出。僅當用戶選擇明確的通用本地檔案名稱時才進行持久化。
- 不要執行壓力測試、基準測試、大型分配、寫入探測、設備重置、驅動程式安裝或時鐘/電源變更。
- 不要傾印環境。僅讀取檢測器實作的命名 Slurm 與加速器變數。
- 不要報告主機名、絕對路徑、cgroup 路徑、作業 ID、設備 UUID、PCI 位址或原始可見性變數值。
- 將遺失的觀測值視為未知。絕不要將未知轉換為無限制。
- 絕不要推斷可見主機 CPU、記憶體池或 GPU 在排程器分配或容器內是可用的。
捆綁的檢測器僅使用固定的可執行檔/參數元組，無 shell，短逾時，有限的 stdout/stderr，以及部分失敗警告。
快速開始
從此技能目錄執行。
臨時標準輸出快照
python scripts/detect_resources.py
指令僅輸出 JSON 到標準輸出。僅在一般 shell 權限可接受時才重新導向。
明確的私有檔案
python scripts/detect_resources.py --output resource-snapshot.json
明確輸出限制為目前目錄中的一個 .json 檔案名稱，使用私有權限，拒絕符號連結與路徑遍歷，除非提供 --force，否則拒絕覆寫。
可選的 psutil 增強
標準函式庫檢測器無需安裝即可運作。若要獲得更廣泛的跨平台實體核心、親和性、可用記憶體、交換與磁碟覆蓋範圍：
uv pip install "psutil==7.2.2"
匯入是惰性的。匯入 psutil 失敗將成為警告，而非致命錯誤。
跳過管理工具探測
python scripts/detect_resources.py --skip-accelerators
當加速器發現延遲不受歡迎時使用此選項。檢測器仍會總結允許清單中的可見性變數的存在與狀態，但不會傳回其值。
必要解讀
CPU
將以下視為不同的事實：
cpu.host.logical：系統可見的排程單元。cpu.host.physical：實體拓撲，或為 null；絕不從邏輯數目推斷。cpu.process.affinity_logical：支援時的當前親和性集大小。cpu.cgroup_v2.cpuset_logical：有效的 cgroup cpuset 大小。cpu.cgroup_v2.quota_cores：有限的cpu.max容量，可能為分數。scheduler.allocation.cpu_per_process：當範圍明確時的有界 Slurm 每任務解讀。cpu.effective.capacity_cores：觀察到的最小正約束。cpu.effective.worker_ceiling：CPU 行程工作者的保守下限。
配額 1.5 表示 CPU 時間容量，而非 1.5 個實體核心。親和性與 cpuset 約束放置位置；配額約束頻寬。
記憶體
保持以下分離：
- 主機總計/可用記憶體；
- 當前 cgroup 用量、硬性
memory.max與剩餘階層容量； memory.high，其為壓力/節流邊界而非硬上限；- 排程器記憶體分配及其範圍；以及
- 保守的有效硬性限制與可用估計。
在 Apple 矽晶片上，memory.model 為 unified_cpu_gpu。不要將整合 GPU 記憶體加入 RAM 或將其描述為獨立 VRAM。
加速器
每個設備都是一個後端候選：
- NVIDIA GPU → CUDA 候選；
- AMD GPU → ROCm 候選；
- Apple 整合 GPU → Metal 候選。
管理查詢的可見性不建立：
- 排程器/容器權限；
- 設備節點存取；
- 驅動程式/執行時期相容性；
- 框架套件相容性；或
- 運算子/資料型別支援。
因此 runtime_usable_devices 保持為 null，且每個設備顯示 runtime_compatibility: not_tested。可見性/分配計數是上限，而非保證。
磁碟
capacity_bytes、檔案系統 free_bytes、用戶可用區塊以及非寫入權限檢查各不相同。檔案系統或專案配額仍可能更嚴格。絕對工作路徑始終被修整。
排程器與容器
Slurm 變數描述分配範圍，但強制執行取決於站台組態，例如任務親和性或 cgroups。偏好使用親和性與 cgroup 觀察作為強制執行證據。
容器標記識別上下文；cgroup 控制項識別限制。一個沒有有限 cgroup 值的容器仍可看到主機庫存，且非 root cgroup 不會自動標記為容器。
參見 references/resource_semantics.md 以取得詳細平台規則。
規劃工作負載
規劃器使用驗證過的快照，且不執行任何工作：
python scripts/plan_workload.py resource-snapshot.json \
--workload cpu \
--tasks 100 \
--memory-per-worker-mib 2048
可選控制項：
--workers N：明確的上限。--reserve-memory-mib N：保留在工作程序預算之外的記憶體。--workload cpu|mixed|io：選擇有界的工作程式啟發式。--accelerator none|any|cuda|rocm|metal：請求候選後端決策，但不聲明可用性。--output plan.json：明確的私有本地輸出；預設為標準輸出。
對於 CPU 或混合工作，請一起使用 suggested_workers 與 threads_per_worker。程序工作程式乘以 BLAS/OpenMP 原生執行緒可能過度訂閱一個分配。
I/O 計劃允許有界過度訂閱（最多 32），但將其標記為啟發式。僅對實際代表性工作負載進行基準測試，並保持在排程器/容器限制內。
驗證或比對快照
驗證：
python scripts/snapshot_tools.py validate resource-snapshot.json
在忽略 observed_at 的同時比對資源狀態：
python scripts/snapshot_tools.py diff before.json after.json
使用 --include-volatile 以包含時間戳記。輸入必須是常規、非符號連結的 JSON 檔案，大小不超過 1 MiB。差異是有界的。
結構描述與 null/零的含義記錄在 references/snapshot_schema.md 中。
可選的加速器診斷計劃
產生一個計劃，不執行任何診斷：
python scripts/accelerator_diagnostics.py resource-snapshot.json \
--backend auto
結果包含固定的、唯讀的管理查詢引數列表，以及分別的可見性、權限與執行時期相容性閘門。僅在將執行工作負載的確切環境中執行框架的官方可用性檢查。不要自動安裝或變更驅動程式。
部分失敗與來源
一個失敗的探測不得抹除成功的觀察。檢查：
completeness；- 帶有穩定代碼的排序
warnings； - 排序的
provenance來源/狀態記錄；以及 - null 欄位。
子程序 stderr 與原始異常文字不會被複製到快照中，因為它們可能包含識別符或路徑。
平台注意事項
- **Linux：**僅讀取有界的
/proc與 cgroup v2 檔案。會考慮祖先 CPU 與記憶體限制。 - **macOS：**使用固定的
sysctl鍵與有界的system_profiler SPDisplaysDataType -json查詢。Apple 矽晶片記憶體是統一的。 - **Windows：**可選的 psutil 可改善實體核心、親和性、可用記憶體與交換觀察。處理器群組範圍可能導致主機與程序計數不同。
- **Slurm：**讀取一個允許清單的分配變數。它永遠不會發出作業、節點、提交主機、GPU-ID 或路徑值。
- **NVIDIA/AMD：**管理 CLI 是可選的。缺席是正常的；逾時、截斷、解析失敗與執行時期不確定性仍保持明確。
捆綁檔案
scripts/detect_resources.py— 修整的快照收集器。scripts/plan_workload.py— 確定性的工作程式/記憶體規劃器。scripts/snapshot_tools.py— 結構描述驗證器與有界的結構化差異。scripts/accelerator_diagnostics.py— 不執行的唯讀診斷計畫。tests/get-available-resources/在儲存庫根目錄 — 無網路的 Linux、macOS、Windows、cgroup、Slurm 與加速器案例。references/resource_semantics.md— 解讀與平台細節。references/snapshot_schema.md— 結構描述 1.1 合約。references/sources.md— 標註日期的官方來源分類帳。
官方文件於 2026-07-23 更新；在變更語義或相依性固定之前，請參閱 references/sources.md。
引用科學代理技能
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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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