用途：引导用户用 earth2studio.run.deterministic 构建确定性（单成员）天气预报推理脚本。前置条件为已安装 Earth2Studio 且具备 CUDA GPU、Python 3.10+、可联网获取模型权重与数据。
主要能力：收集需求（预报时长、变量、区域、GPU/VRAM）；选择预报模型并核对输入变量与时间步长；选择能提供全部模型输入变量的数据源；选择 IO 后端；计算 nsteps；决定是否用 output_coords 过滤变量；生成脚本。
使用方式：先查在线文档核对最新 API（预报模型、分析数据源、预报数据源、IO、run.deterministic）。常见数据源搭配：全球模型用 GFS/ARCO/IFS，区域模型用 HRRR。默认 IO 为 ZarrBackend，也可用 NetCDF4Backend 或 XarrayBackend。nsteps = 预报小时数 // 模型步长小时数，例如 5 天 6 小时步长即 120/6=20。仅当用户指定变量时使用 output_coords 过滤，否则保存全部变量。脚本使用 load_default_package() 加载模型，time 采用 ISO 8601 格式，device 为 CUDA。若用户明确要求手写循环，按 fetch_data、构建 total_coords、io.add_array、create_iterator、循环 nsteps、map_coords、split_coords、io.write 顺序执行。
适用场景：单成员确定性天气与气象变量预报推理。
限制：不负责集合工作流、诊断后处理、纯数据获取、安装与模型训练。所有预报模型需要 CUDA，不支持 CPU 推理。推荐组件前须查在线文档，因为 API 会随版本变化；需验证数据源 lexicon 兼容性。风速度需同时包含 u10m 与 v10m。时间格式为 YYYY-MM-DDTHH:MM:SS。故障排查见 references/troubleshooting.md。