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Agent Skill · 效率

ai-resource-master(AI 资源大师)

ai-resource-master 用于补充效率相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接效率相关任务时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

ai-resource-master 是效率类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为只读;许可证为 MIT-0,第三方扫描已通过,按安装量在效率类的 21,003 个 Skill 里排第 8,994。

总安装 6,486周安装 273GitHub Stars 公开资料未说明下载 2,271核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT-0
版本
1.0.2

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:ai-resource-master(AI 资源大师)
来源仓库:https://github.com/hellohushuai/ai-resource-master
安装命令:
openclaw skills install ai-resource-master
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install ai-resource-master

这个 Skill 是做什么的

效率类 Skill 把重复的整理、汇总、转换工作交给助手完成,减少手工复制粘贴。

大模型服务器资源评估。用于医疗行业大模型应用场景的算力资源需求评估和测算,根据门诊/住院诊疗量和大模型应用场景数推导GPU算力需求。使用场景:用户询问大模型算力评估、AI服务器资源配置、GPU算力需求测算等。

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 OpenClaw;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 openclaw skills install ai-resource-master;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它标注为只读,先用只读任务试一次,确认行为符合预期再扩大使用范围。

常见问题

6 条

ai-resource-master 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install ai-resource-master。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

ai-resource-master 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

ai-resource-master 需要什么权限?

权限级别是只读。该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

ai-resource-master 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

ai-resource-master 用的人多吗?

公开数据是累计安装 6,486 次,近一周安装 273 次,下载 2,271 次。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

ai-resource-master 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。
  • 标注为只读权限,试用阶段不容易误改本地文件。

先想清楚的地方

  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理效率类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 需要许可证清楚、并且有第三方扫描结果的团队项目。

不太适合

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

效率类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
github

GitHub 代码协作 · OpenClaw

7,632,918545需要联网MIT-0通过
nano-pdf

Nano PDF 文档 · OpenClaw

4,249,476231需要联网MIT-0通过
auto-updater

自动更新程序 · OpenClaw

2,964,063386操作浏览器MIT-0通过
video-frames

视频帧 · OpenClaw

2,621,304112需要联网MIT-0通过
gemini

Gemini 助手 · OpenClaw

2,547,39648需要联网MIT-0有提醒
ai-resource-master

AI 资源大师 · 本页

6,486—只读MIT-0通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

name
ai-resource-master
description
大模型服务器资源评估。用于医疗行业大模型应用场景的算力资源需求评估和测算,根据门诊/住院诊疗量和大模型应用场景数推导GPU算力需求。使用场景:用户询问大模型算力评估、AI服务器资源配置、GPU算力需求测算等。

AI大模型服务器资源评估

本技能用于评估医疗行业大模型应用场景的算力资源需求,根据门诊/住院诊疗量和大模型应用场景推导GPU算力需求。

评估流程

第一步:收集必要信息

如果用户未提供以下信息,必须询问:

必备信息:

  1. 地区门诊年诊疗次数(单位:万人次/年)
  2. 地区住院年诊疗次数(单位:万人次/年)
  3. 大模型应用场景列表(从以下选项中选择)

可选信息:

  • 各场景覆盖率(如无提供,使用默认值)
  • 计划使用的GPU型号(如无提供,默认按910B3显卡测算)

第二步:场景定义与参数

大模型应用场景列表
场景名称类型单次占用时间默认覆盖范围
知识问答对话24秒/次按需配置
问诊对话24秒/次按需配置
报告解读对话24秒/次门诊5%
导医导诊对话24秒/次门诊30%
病史整理对话24秒/次按需配置
AI陪诊对话24秒/次按需配置
智能随访对话24秒/次按需配置
病历生成-门诊生成30秒/次门诊100%
病历生成-住院生成50秒/次住院100%
辅助诊断分析50秒/次门诊100%
病历质控-门诊质控40秒/次门诊100%
病历质控-住院质控60秒/次住院100%
诊疗推荐-门诊推荐30秒/次门诊100%
诊疗推荐-住院推荐40秒/次住院100%
报告解读-专用分析20秒/次门诊5%
患者画像提取分析120秒/次门诊+住院100%
场景分类说明

对话类场景(单次24秒):

  • 知识问答、问诊、报告解读(对话类)
  • 导医导诊、病史整理
  • AI陪诊、智能随访

生成类场景:

  • 病历生成-门诊:30秒/次
  • 病历生成-住院:50秒/次

分析类场景:

  • 辅助诊断:50秒/次
  • 病历质控-门诊:40秒/次
  • 病历质控-住院:60秒/次
  • 诊疗推荐-门诊:30秒/次
  • 诊疗推荐-住院:40秒/次
  • 报告解读-专用:20秒/次
  • 患者画像提取:120秒/次

第三步:算力推导公式

日均调用量计算

日门诊量 = 年门诊量(万人次)× 10000 ÷ 365 日住院量 = 年住院量(万人次)× 10000 ÷ 365

单场景占用时间计算

某场景日占用时间(秒)= 日调用量 × 单次占用时间(秒) 某场景日占用时间(小时)= 日占用时间(秒)÷ 3600

总占用时间汇总

总占用时间(小时)= 所有场景占用时间之和

第四步:算力资源配置

默认配置参数(910B3显卡)
  • 每卡并发路数:10路
  • 单卡日处理时间:10路 × 8小时 = 80小时/卡/日
显卡需求计算

总显卡需求(卡)= 总占用时间(小时)÷ 80小时/卡

一体机配置(华为一体机)
  • 单台一体机卡数:8卡
  • 一体机台数 = 总显卡需求 ÷ 8,向上取整
总算力计算(可选)

如用户需要总算力(P):

  • 单台华为一体机(8卡910B3)算力:2.5P
  • 总算力 = 一体机台数 × 2.5P

输出格式规范

格式要求

  1. 使用普通文档格式,不要使用数学公式
  2. 不要使用表格,正常分行描述
  3. 输出结构清晰,层次分明

标准输出模板

X. 算力资源
X.X 区域大模型算力资源需求评估
X.X.X 模型引擎处理能力测算

服务场景需求背景:
XX地区年均门诊量约XXXX万人次,住院人数约XX万人次。主要服务场景包括:XXX、XXX、XXX等。

日均调用量测算:

(1)场景一名称
- 覆盖率:XX%
- 日调用量:X.XX万次
- 占用时间:X.XX万×XX秒=XXX万秒≈XXX.X小时

(2)场景二名称
- 覆盖率:XX%
- 日调用量:X.XX万次
- 占用时间:X.XX万×XX秒=XXX万秒≈XXX.X小时

[继续列出所有场景...]

X.X.X 总占用时间汇总

各场景占用时间累加:
XXX.X + XXX.X + ... = XXXX.X小时

X.X.X 算力资源配置

- 单卡处理能力(XX显卡):
 - 每卡支持X路并发
 - 单卡日处理时间:X×X = XX小时

- 总显卡需求:
 - XXXX.X小时/XX小时≈XX.X卡
 - 实例配置:XX.X/X≈X.X 台一体机
 - 向上取整 X台一体机

- 总算力(如需要):
 - 单台一体机(X卡)提供X.XP算力
 - X台×X.XP=XX.XP

执行步骤

  1. 信息收集:确认用户提供门诊/住院年诊疗量、选择的大模型场景
  2. 数据计算:按公式计算日调用量、各场景占用时间
  3. 资源推导:计算显卡需求、一体机台数
  4. 格式化输出:按标准模板生成算力评估报告

参考文档

详细的推导参数和示例请参考:

平台分布

OpenClaw

87.46%
按下载量换算1,986

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

只读

该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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