用途：在数据分析、模型训练、并行处理、大文件操作或项目初始化等计算密集型任务前，先检测并报告可用系统资源，帮助做出资源感知的技术决策。
主要能力：运行 scripts/detect_resources.py 自动检测 CPU 物理与逻辑核心数、架构和频率；GPU 方面支持 NVIDIA（nvidia-smi，含 VRAM、驱动版本、计算能力）、AMD（rocm-smi）与 Apple Silicon（M1/M2/M3/M4，Metal 与统一内存）；内存总量、可用量与使用百分比、交换空间；工作目录磁盘总量与可用量；操作系统类型、版本与 Python 版本。输出 .claude_resources.json，包含资源快照与并行处理、内存策略、GPU 加速、大数据处理建议。
使用方式：执行 python scripts/detect_resources.py，可用 -o/--output <path> 指定输出路径，-v/--verbose 打印完整信息。随后读取生成的 JSON，根据 recommendations 选择 workers、内存策略与 GPU 后端。依赖需安装：uv pip install psutil。其余使用标准库。
适用场景：大数据集加载前判断是否需要 Dask/Zarr；训练前确认 GPU 可用后端；并行处理前确定 worker 数量；大文件操作前确认磁盘空间；项目初始化时了解基线能力。
限制：内存读数为瞬时快照，会随时变化；GPU 未检测到通常与驱动、PATH 或占用有关；需 Python 3.6+ 且安装 psutil，脚本可能需 chmod +x。平台支持 macOS、Linux、Windows。具体版本或更多平台细节资料中未提供。