用途：在数据分析、模型训练、并行处理或大文件操作前，探测并报告可用计算资源，生成针对性策略建议。
主要能力：通过运行 python scripts/detect_resources.py 检测 CPU 物理/逻辑核心数与架构、NVIDIA（nvidia-smi）、AMD（rocm-smi）及 Apple Silicon（Metal）GPU、内存总量与可用量、磁盘空间、操作系统与 Python 版本。输出 .claude_resources.json，含并行处理、内存、GPU 加速和大数据处理的建议。
使用方式：先执行检测脚本，可加 -o 指定输出路径、-v 打印完整信息；再读取 JSON，按其建议选择 joblib、Dask、Zarr、PyTorch 等库与参数。依赖 uv pip install psutil，其余为 Python 标准库。
适用场景：50GB 基因组数据分析、神经网络训练、上万文件并行处理、仿真任务前的资源评估与项目初始化。
限制：支持 macOS、Linux、Windows；GPU 未检测到需检查驱动、PATH 与占用情况；内存读数为瞬时快照，会持续变化；平台或收费信息暂未提供。