Phát hiện tài nguyên khả dụng (get-available-resources)

Làm được gì

• scripts/detect_resources.py phát hiện giới hạn thực tế áp dụng cho tiến trình hiện tại, không phải cấu hình máy chủ: số lõi logic/vật lý, CPU affinity, cpuset và quota của cgroup v2, memory.max/memory.high, dung lượng đĩa còn trống, phân bổ Slurm, và các GPU NVIDIA/AMD/Apple ở dạng "ứng viên".
• Chỉ xuất JSON đã lược bỏ thông tin nhận dạng: không có hostname, đường dẫn tuyệt đối, đường dẫn cgroup, job ID, UUID thiết bị hay địa chỉ PCI.
• Không chạy stress test, benchmark, cấp phát bộ nhớ lớn hay cài driver — chỉ truy vấn chỉ-đọc với timeout ngắn.
• plan_workload.py tính số worker và số thread mỗi worker một cách bảo thủ; snapshot_tools.py kiểm tra và so sánh snapshot; accelerator_diagnostics.py tạo kế hoạch kiểm tra GPU mà không thực thi gì.
• Giá trị không quan sát được luôn là unknown, tuyệt đối không quy thành "không giới hạn".

Phù hợp với ai

• Nhà nghiên cứu, kỹ sư chạy tính toán khoa học trên cluster Slurm hoặc container Docker/Kubernetes.
• Người từng bị lỗi OOM hoặc quá tải CPU vì đặt sai số worker song song.
• Nhóm cần chia sẻ log/snapshot mà không được để lộ đường dẫn hay tên máy.
• Người muốn hiểu đúng khái niệm bộ nhớ hợp nhất (unified memory) trên Apple Silicon.

Ví dụ sử dụng

1. Kiểm tra giới hạn thật trong container — Hỏi "container này cho tôi bao nhiêu CPU và RAM?", skill chạy python scripts/detect_resources.py và báo cpu.effective.capacity_cores cùng memory.max của cgroup, phân biệt rõ với cấu hình host.
2. Lập kế hoạch chạy song song — Với 100 tác vụ, mỗi worker cần 2GiB: plan_workload.py ... --workload cpu --tasks 100 --memory-per-worker-mib 2048 trả về suggested_workers và threads_per_worker để tránh oversubscribe BLAS/OpenMP.
3. So sánh trạng thái trước/sau — Lưu hai snapshot rồi snapshot_tools.py diff before.json after.json để thấy thay đổi tài nguyên, bỏ qua dấu thời gian.
4. Tiền kiểm tra GPU — accelerator_diagnostics.py --backend auto sinh kế hoạch với các cổng kiểm tra riêng biệt (khả kiến, quyền, tương thích runtime) mà không cài hay thay đổi driver.

Hãy cài skill mình tìm thấy trên Claude Skill Mart.
Copy thư mục skills/get-available-resources từ repo GitHub K-Dense-AI/scientific-agent-skills vào ~/.claude/skills/get-available-resources/ của mình.
Sau khi cài xong, cho mình biết skill này làm được gì trong một câu.