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ai-resource-masterAI 资源大师

Agent Skill

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。

总安装

6,486

周安装

273

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

2,271
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

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

简介

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。

SKILL.md

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:

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

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。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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