get-available-resources
在任何计算密集型科学任务开始时，检测并报告可用系统资源（CPU 核心、GPU、内存、磁盘空间）。创建包含资源信息和策略建议的 JSON 文件，支持决定是否采用并行处理（joblib、multiprocessing）、超出内存的数据计算（Dask、Zarr）、GPU 加速（PyTorch、JAX）或节省内存策略。在运行分析、训练模型、处理大型数据集或任何受资源约束影响的任务前使用。
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This skill should be used at the start of any computationally intensive scientific task to detect and report available system resources (CPU cores, GPUs, memory, disk space). It creates a JSON file with resource information and strategic recommendations that inform computational approach decisions such as whether to use parallel processing (joblib, multiprocessing), out-of-core computing (Dask, Zarr), GPU acceleration (PyTorch, JAX), or memory-efficient strategies. Use this skill before running analyses, training models, processing large datasets, or any task where resource constraints matter.
适用对象：对象待分类。自动收录 · 待核查。
在 Claude Code 中使用
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