Compute Env Setup
Playbook pour la mise en place d'environnements de calcul GPU/conda/Slurm/Modal distants
Fonctionne avec configuration
Ce que fait
Un playbook dense pour matérialiser une spécification d'environnement de calcul déclarative à travers différentes formes de fournisseurs (SSH direct/conda, Slurm/Apptainer, bridge runners, APIs gérées comme Modal/RunPod), plus le placement du cache de poids et une table de diagnostic des pannes grep-able. Se déclenche lors de la mise en place d'un nouveau fournisseur de calcul, de la construction d'une image GPU, ou du câblage d'un cache de poids. Suppose la plateforme d'outils wisp-science / Claude Science.
Rapport de test
Documentation substantielle et éprouvée -- la table des pannes associe des symptômes réels comme 'no kernel image is available' et 'Read-only file system under CACHE_VAR' à des correctifs spécifiques -- mais chaque verbe d'action passe par des outils de plateforme propriétaires (compute_details, submit_job, build_env, the compute_provider kernel) qui n'existent pas en dehors de wisp-science, donc un utilisateur autonome n'a rien à exécuter et aucun écart ne peut être mesuré. Utile uniquement au sein de cette plateforme ; configuration, pas réussite.
Testé le: 2026-07-18 · Claude Code 2.x (agent harness)
Installation
git clone https://github.com/xuzhougeng/wisp-science.git mkdir -p ~/.claude/skills cd wisp-science && cp -r skills/compute-env-setup ~/.claude/skills/compute-env-setup
Commandes et exemples de prompts
/compute-env-setupPlaybook pour la mise en place d'environnements de calcul GPU/conda/Slurm/Modal distants
Les skills se déclenchent sur des demandes en langage courant — aucune commande à retenir. Après installation, des prompts comme ceux-ci l'activent (en anglais) :
I need to stand up a GPU environment on our Slurm cluster for training.Help me build a GPU image with a weight cache on Modal for this model.Can you port our compute environment setup over to RunPod for me?