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hellohushuai

Ai Resource Master

by hellohushuai · GitHub ↗ · v1.0.2 · MIT-0
cross-platform ✓ Security Clean
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/install 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。
README (SKILL.md)

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%
病史采集 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、病史采集
  • 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:

Usage Guidance
该技能是纯说明性(instruction-only),本身不会安装软件或请求凭证,整体与其“医疗行业大模型算力评估”目的相符。注意事项: - 切勿在交互中提交可识别的患者个人信息(PII/PHI);技能只需要汇总级别的诊疗量和场景覆盖率即可。 - 验证默认假设(如910B3显卡参数、每卡并发10路、华为一体机2.5P等)是否适用于你的实际硬件或供应商;这些是业务假设而非通用真理,应根据你环境调整。 - 在生产决策前用小范围样本数据运行几次计算,确认输出格式和单位(万人次/年、小时、卡数)符合你期望并无四舍五入误差影响重要决策。 - 如果你希望自动化此评估并与真实部署系统对接,注意引入自动化时需单独审查任何新增代码或网络请求。
Capability Analysis
Type: OpenClaw Skill Name: ai-resource-master Version: 1.0.2 The 'ai-resource-master' skill bundle is a specialized calculator designed to estimate GPU hardware requirements for medical AI applications. The instructions in SKILL.md and the supporting data in the references directory are entirely focused on performing mathematical derivations based on user-provided metrics (like hospital visit counts) and predefined hardware parameters (e.g., Huawei 910B3 performance). There is no evidence of malicious code, data exfiltration, or prompt injection attempts; the bundle functions purely as a logic-based reporting tool.
Capability Assessment
Purpose & Capability
技能声明为医疗行业大模型算力评估,所有文档仅涉及收集门诊/住院量与场景列表并按固定公式推导GPU与整机需求;未请求与目的不符的权限、凭证或外部服务。
Instruction Scope
SKILL.md 明确要求向用户收集输入并按给定公式计算结果;没有指示访问系统文件、环境变量或向未说明外部端点传输数据。模板限制(不要使用数学公式/表格)是格式约束而非安全问题。
Install Mechanism
无安装规范、无代码执行、无外部二进制下载——instruction-only,磁盘写入或远程代码拉取风险最低。
Credentials
不要求任何环境变量、凭证或配置路径;所需输入均为用户提供的业务数据(诊疗量、场景、覆盖率、GPU型号等),与技能目的相符。
Persistence & Privilege
技能没有设置 always:true,默认可由模型调用(这是平台常态)。这种自治能力与技能功能匹配且不会扩大权限或持久化到系统。
How to Use
  1. Make sure OpenClaw is installed (local or Docker)
  2. Run the install command in chat: /install ai-resource-master
  3. After installation, invoke the skill by name or use /ai-resource-master
  4. Provide required inputs per the skill's parameter spec and get structured output
Version History
v1.0.2
- Updated documentation in SKILL.md with refined formatting and minor clarifications. - No logic, parameter, or code changes were made—documentation only.
v1.0.1
- 新增 _meta.json 文件,补充元数据支持 - 现有技能功能和说明未发生其他变更
v1.0.0
Initial release: 大模型服务器资源评估技能,用于医疗行业AI算力需求测算
Metadata
Slug ai-resource-master
Version 1.0.2
License MIT-0
All-time Installs 1
Active Installs 1
Total Versions 3
Frequently Asked Questions

What is Ai Resource Master?

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。 It is an AI Agent Skill for Claude Code / OpenClaw, with 218 downloads so far.

How do I install Ai Resource Master?

Run "/install ai-resource-master" in the OpenClaw or Claude Code chat to install it in one step — no extra setup required.

Is Ai Resource Master free?

Yes, Ai Resource Master is completely free, licensed under MIT-0. You can download, install and use it at no cost.

Which platforms does Ai Resource Master support?

Ai Resource Master is cross-platform and runs anywhere OpenClaw / Claude Code is available (cross-platform).

Who created Ai Resource Master?

It is built and maintained by hellohushuai (@hellohushuai); the current version is v1.0.2.

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