Ai Resource Master
v1.0.2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。
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Benign
high confidencePurpose & 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。
Assessment
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。Like a lobster shell, security has layers — review code before you run it.
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