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Agent Skill · 待分类

slurm-info-summary(slurm 信息摘要)

slurm-info-summary 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。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。

slurm-info-summary 是待分类类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为只读;许可证信息还不明确,第三方扫描已通过,按安装量在待分类类的 11,209 个 Skill 里排第 11,039。

总安装 186周安装 8GitHub Stars 1下载 65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
unknown

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:slurm-info-summary(slurm 信息摘要)
来源仓库:https://github.com/kdkyum/slurm-skills
仓库路径:skills/slurm-info-summary
安装命令:
npx skills add https://github.com/kdkyum/slurm-skills --skill slurm-info-summary
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 npx skills 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。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/kdkyum/slurm-skills --skill slurm-info-summary

这个 Skill 是做什么的

这个 Skill 的分类还没最终确定,用法以来源仓库的说明为准。

用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 等协作信息,整理代码变更状态。适合在需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理的场景中使用。可结合来源仓库和原始 README 继续核验具体用法和功能细节。安装前建议确认权限范围和是否涉及网络请求或文件系统操作。

维护状态不明时,建议先评估稳定性再投入生产使用。

来源仓库内路径:skills/slurm-info-summary

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 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;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 npx skills add https://github.com/kdkyum/slurm-skills --skill slurm-info-summary;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

slurm-info-summary 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/kdkyum/slurm-skills --skill slurm-info-summary。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

slurm-info-summary 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。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。

slurm-info-summary 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。

slurm-info-summary 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

slurm-info-summary 用的人多吗?

公开数据是累计安装 186 次,近一周安装 8 次,下载 65 次,GitHub 1 星。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。

slurm-info-summary 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

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。
  • 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

  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 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 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理待分类类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 只想先试试效果、不希望它改动本地文件的人。

不太适合

  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

待分类类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
infsh-cli

infsh CLI · Codex、Claude

4,374,576382权限未标注未明确未收录
ai-video-generation

AI 视频生成 · Codex、Claude

4,313,376382调用外部服务未明确有提醒
lark-openapi-explorer

云雀 OpenAPI 浏览器 · Codex、Claude

2,064,1209,011需要联网未明确有提醒
lark-workflow-standup-report

Lark 工作流程站立报告 · Codex、Claude

2,041,6328,978需要联网未明确通过
use-my-browser

使用我的浏览器 · Codex、Claude

1,848,49140操作浏览器未明确未通过
slurm-info-summary

slurm 信息摘要 · 本页

1861只读未明确通过

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

SLURM Info Summary

Collect SLURM cluster specs and save a polished, human-readable reference document.

Steps

  1. Check for existing doc: Look for ~/.claude/skills/slurm-info-summary/references/slurm-cluster-summary.md.
  2. If the doc already exists:

- Tell the user: "SLURM cluster summary already exists at ~/.claude/skills/slurm-info-summary/references/slurm-cluster-summary.md." - Read the file and display its content. - Do NOT re-run the script. Stop here.

  1. If the doc does NOT exist:

- Run ~/.claude/skills/slurm-info-summary/scripts/gather-slurm-info.sh and capture stdout. - Parse the raw output (structured with === SECTION === markers) and produce a polished markdown summary following the template below. - Write the summary to ~/.claude/skills/slurm-info-summary/references/slurm-cluster-summary.md. - Display the summary to the user. - Tell the user the file path where it was saved.

Output Template

Use the raw data to produce a summary that matches this structure and style exactly. Convert raw memory values from MB to human-readable GB/TB. Derive node types by grouping nodes with the same prefix (e.g. ravc, ravg, ravh, ravl).

# <ClusterName> Cluster Overview

> Auto-generated on <UTC timestamp> by `/slurm-info-summary`

All compute nodes use **<CPU model>** processors with **<sockets> sockets, <cores>/socket, <threads> threads/core = <total logical CPUs> CPUs** per node.

---

## Partitions

| Partition | Nodes | Node Type | Memory/Node | GPUs/Node | Max Walltime | Max Nodes/Job | Oversubscribe |
|-----------|-------|-----------|-------------|-----------|--------------|---------------|---------------|
| ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... |

---

## Node Types

| Prefix | Count | Memory | GPUs | Notes |
|--------|-------|--------|------|-------|
| ... | ... | ... | ... | ... |

---

## Key Partition Differences

- **`<partition_a>` vs `<partition_b>`**: <explain the difference concisely>
- ...

---

## QOS Limits (notable only)

| QOS | Max Nodes/Job | Max Running Jobs | Max Submit Jobs | Max Walltime |
|-----|---------------|------------------|-----------------|---------------|
| ... | ... | ... | ... | ... |

Only include QOS entries that have at least one non-empty limit.

---

## Usage Examples

Provide 5-7 ready-to-use `sbatch`/`srun` examples covering:
- Interactive session
- Single-node CPU job (small partition)
- Multi-node CPU job (general partition)
- Single-GPU shared job (gpu1 partition)
- Multi-node GPU exclusive job (gpu partition)
- Quick GPU dev/test (gpudev partition)
- High-memory node request (if available)

## Key Tips

- Bullet list of practical tips: billing weights, constraint flags, useful commands (`squeue`, `scancel`), etc.

Important

  • Do NOT output the raw script data to the user. Only output the polished summary.
  • Keep the summary concise but complete.
  • The "Node Availability" section from the script is point-in-time data — do NOT include it in the saved summary (it would be stale).
  • Physical cores vs logical CPUs: Nodes with hyperthreading have more logical CPUs than physical cores (e.g., 72 physical cores = 144 logical CPUs with 2 threads/core). SLURM's --cpus-per-task counts physical cores. When describing per-GPU resource limits for shared partitions, always state the value in physical cores and note the logical CPU count parenthetically. For example: "18 physical cores (36 logical CPUs) and 125 GB memory per GPU".

平台分布

Codex

33.98%
按下载量换算22

Claude

29.71%
按下载量换算19

Cursor

19.97%
按下载量换算13

Gemini CLI

9.98%
按下载量换算6

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

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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