用途：在数据分析、模型训练、并行处理或大文件操作等计算密集型任务开始前，检测并报告可用系统资源，帮助选择计算方案。
主要能力：运行 scripts/detect_resources.py 自动检测CPU物理/逻辑核心、架构与频率；GPU方面支持NVIDIA（nvidia-smi）、AMD（rocm-smi）和Apple Silicon（M1/M2/M3/M4，Metal）；内存总量、可用量与使用率；工作目录磁盘空间；操作系统与Python版本。输出 .claude_resources.json，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，可选 -o/--output 指定输出路径，-v/--verbose 打印完整信息。随后读取JSON中的recommendations指导代码决策，如根据suggested_workers设置joblib并行数，根据available_backends选择cuda/mps/cpu设备。依赖：uv pip install psutil，其余使用标准库。
适用场景：项目初始化、加载大型数据集前、训练模型前、并行任务前、大文件操作前。
限制：内存读数为瞬时快照，可能变化；GPU未检测到需检查驱动与PATH；需Python 3.6+；脚本需执行权限。平台支持macOS、Linux、Windows。