让 AI Agent 直接在本地 CLI 里完成启智平台的全部操作。
本项目建立的意义
在本项目开始筹办之初，对于所有 SII 的学生，启智平台是科研实验链路里最慢的那一环：每次申请资源、新建 Notebook、新建训练任务、同步代码都要反复点点点，SSH 等更进一步的功能更是遥遥无期。
本着过渡到大 Agent 时代、将一切重复性机械工作交给 Agent 的初衷，我们创办了 InspireSkill 项目，旨在将启智平台 GUI 打平为 CLI，并建立了 CLI + Skill 的一体化系统，让 InspireSkill 成为所有 Agent 开箱即用的工具、让你的 Codex / Claude Code / Cursor / OpenCode / ZCode / Kimi Code / Kimi Work / Qoder / Qoder Work / Antigravity / OpenClaw / Pi / DeepSeek Harness 成为进行科研工作的唯一入口。
建立和维护本项目的过程并非易事，InspireSkill 也并非只是将启智平台的网页 API 打平重构为 CLI 的简单工作，在维护本项目的过程中，设计高于平台语义的高层功能、寻找启智平台中细枝末节的 API 并将其优雅融入 CLI 系统中、尤其是维护一个易于 Agent 阅读且包含平台所有特性的文档系统都给我们带来了不小于 CLI 本身的麻烦。
在长时间的开发与维护中，以 @realZillionX 和 @JingYiJun 为首的开发团队始终秉持着注重细节与优雅的开发者精神，最终构建出一个令人满意的项目。时至今日，我们可以自豪地说：InspireSkill 所包含的功能，只有你想不到，没有我们做不到。它们包括但不限于：对 HDD / SSD / QB-ILM 等项目路径的优雅维护、翻转镜像的可见范围、将平台内部源入口交给 Agent（从而使在不可上网区配置镜像成为可能）、联网 Notebook 的 SSH 板块、受限 Notebook 的 JupyterTerminal 执行路径、空闲 8 卡整节点总量的查询、低优任务占用总量的查询、将 Notebook / 训练任务的资源视图 / 事件 / 聚合日志交给 Agent。
对初次使用者的简单介绍
InspireSkill 是启智平台的本地 Agent 工具套件。你可以继续在熟悉的 Codex、Claude Code、Cursor 等客户端中写代码、管 Git，同时让 Agent 直接通过命令行调度启智算力。项目包含三部分：
inspire CLI：把资源查询、Notebook 连接、GPU Job / HPC / Ray 提交、Serving 部署、TensorBoard 曲线读取、镜像与模型管理整合为命令行工具。所有资源直接按名称和本地账号别名寻址，支持 --json 结构化输出。SKILL.md 与 references/：配套的 Agent 技能手册，涵盖工作负载选型、资源与配额查询、任务观察和结果验收流程。安装脚本会自动将其部署到本机已安装的 Agent 客户端中。- Python SDK：随
inspire-skill 包一同安装的同步（InspireClient）与异步（InspireAsyncClient）Python 客户端，方便在脚本、评测流水线或后端服务中直接调用平台接口。
在对话中告诉 Agent 你的实验目标，它就可以自动查询可用 Workspace、配额与镜像，同步共享盘代码与数据，提交训练或处理任务，并通过事件、日志、监控指标和 TensorBoard 追踪训练进展，最后清理闲置资源。
为什么不直接使用 QWorks？
启智推出的 QWorks 是独立的桌面客户端，要求用户迁移到它自带的对话界面中，也无法直接复用 Codex、Claude Code、Cursor 等工具已有的订阅套餐。InspireSkill 则以 CLI + Skill 的形式接入你现有的 Agent 工具链：
| 维度 |
QWorks |
InspireSkill |
| Agent 入口 |
绑定 QWorks 自带客户端 |
支持 Codex / Claude Code / Cursor / OpenCode / Antigravity 等主流客户端，也可在终端直接使用 CLI |
| 模型与套餐 |
无法直接使用其他客户端的订阅套餐，外部模型需按 API 接入 |
直接沿用现有 Agent 客户端的模型配置与订阅套餐 |
| 启智操作 |
在 QWorks 界面内连接平台环境 |
通过本地 CLI 与 Python SDK 覆盖资源查询、Notebook、GPU Job、HPC、Ray、Serving、TensorBoard、镜像与数据集管理 |
| 工作流 |
围绕 QWorks 内部会话 |
与本地代码仓库、Git 及其他开发工具无缝配合，支持脚本编排与 --json 自动化 |
快速上手
支持 macOS、Linux 和 Windows（无需 WSL）。具体命令参数请以 inspire --help 和各子命令的 --help 为准。
安装
macOS / Linux
需要 bash、curl、tar、Python 3.10+，以及 uv（推荐）或 pipx。如未安装 uv，请先执行第一行：
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/realZillionX/InspireSkill/main/scripts/install.sh | bash
安装脚本会从 PyPI 安装 inspire-skill，并将 SKILL.md 与 references/ 写入自动检测到的 Agent 客户端目录。可通过 bash -s -- --harness codex,claude 指定目标客户端；--no-cli 仅安装 Skill 文档，--no-schedule 跳过 macOS 每日更新检查。
Windows
需要 Python 3.10+、uv（推荐）或 pipx，以及系统自带的 OpenSSH 客户端。在仓库根目录运行 install.ps1：
powershell -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"
Add-WindowsCapability -Online -Name OpenSSH.Client~~~~0.0.1.0
Set-ExecutionPolicy -Scope Process Bypass
.\scripts\install.ps1
脚本会自动检测本机 Agent 客户端；-SkipPlaywright 跳过浏览器运行时安装，-SkipSkill 仅安装 CLI，-Version <x.y.z> 安装指定版本。安装完成后可运行 inspire --version 和 inspire --help 验证。
账号与初始化
账号配置按本地别名（<name>）保存在 ~/.inspire/accounts/<name>/config.toml，与具体代码仓库无关。account add 会引导填写平台登录名（手机号、学号或邮箱）、密码、平台地址及代理；未在配置文件中保存密码时，也可通过环境变量 INSPIRE_PASSWORD 传入。
inspire account add <name>
inspire account check
inspire init
inspire resources availability --workspace 分布式训练空间 --include-cpu
inspire init 用于校验并补全账号配置。在校园网外访问平台时，请先参考下文代理配置完成网络设置。
多账号管理可使用 inspire account use <name> 切换默认账号、inspire account current 查看当前默认账号、inspire account rename <old> <new> 重命名别名。所有命令均支持通过 --account <name> 临时指定单次命令使用的账号（如 inspire --account <name> notebook list --workspace CPU资源空间），切换账号不会清理已有的登录 Session、SSH 连接或本地缓存。
更新与卸载
inspire update # 升级 CLI 并同步最新 Skill 文档
inspire update --check # 仅检查是否有新版本
inspire update --cli-only # 仅升级 CLI 与浏览器运行时
inspire update --skill-only # 仅更新 SKILL.md 与 references/
inspire uninstall # 卸载 CLI 与已安装的 Skill 文档
inspire uninstall 默认保留 ~/.inspire 下的账号配置和 Playwright 浏览器缓存；如需一并清除，可分别加上 --purge 和 --purge-runtime（仓库中的 INSPIRE.md 不会被删除）。若 CLI 环境损坏无法运行，也可使用安装脚本的 --uninstall 参数卸载。
Windows 原生环境提示
- 运行
Get-Command ssh -All 确认实际调用的 ssh.exe 路径；系统 OpenSSH 与 Git for Windows 自带 OpenSSH 对 ProxyCommand 的处理存在差异。
- Windows PowerShell 5.1 的
>> 默认输出 UTF-16LE 编码，会导致 OpenSSH 无法解析配置文件。写入 SSH 配置时请使用：inspire notebook ssh-config <notebook> | Out-File -Encoding utf8 -Append $env:USERPROFILE\.ssh\config（PowerShell 7+ 可直接使用 >>）。
- 若遇到
UNPROTECTED PRIVATE KEY FILE 报错，请收紧 %USERPROFILE%\.ssh 目录的 ACL 权限。文件传输可直接使用 inspire notebook scp，无需额外安装 rsync。
能力一览
点击展开各模块说明。完整子命令、参数与示例请查看 inspire <group> <subcommand> --help。
📝 Notebook —— 交互式开发、远程执行、文件传输与镜像固化
支持命令：create / batch / list / status / start / stop / delete / ssh / ssh-config / ssh-proxy / connection / exec / shell / scp / install-deps / proxy-url / quota / metrics / events / lifecycle / save-image / cancel-save-image。
- 远程连接与文件传输：非
H100 / H200 节点的 Notebook 支持完整的 OpenSSH、scp 与 ssh-config（可直接接入 VS Code Remote SSH）；H100 / H200 受限节点会自动切换为基于 JupyterTerminal 的 exec 和 shell，文件上传下载可通过同项目下支持 SSH 的 CPU Notebook 经 /inspire/... 共享盘中转。
- HTTP 服务代理：容器内启动的 Web 服务（如 Gradio、FastAPI、推理服务）可通过
notebook proxy-url <name> --port <port> 获取外部访问地址。
- 保存为自定义镜像：环境配置完成后，使用
notebook save-image 将当前运行中的容器直接固化为平台镜像（--dry-run 可预先估算可写层增量体积，cancel-save-image 可中途取消并恢复 Notebook）。默认按增量层追加；使用 --flatten 可将镜像压平为单层，适合清理旧层残留文件或收敛项目基底镜像。
🏃 GPU 后台任务（Job） —— 单卡、多卡与多节点分布式训练 / 批量推理
支持命令：inspire job create / batch / list / status / command / wait / stop / delete / events / instances / shell / logs / metrics / quota。
- 覆盖单卡后台任务、单机多卡与多机分布式训练（多节点任务按每节点 8 卡满节点规格提交）。批量实验可使用
job batch <file> 提交，支持 --dry-run 预览完整生效配置。
- 支持
--exclude-node 排除故障节点、--specified-node 绑定指定节点（需目标 Workspace 开启对应能力）、--enable-notification 开启飞书状态通知，以及设置成功/失败后的容器保留时长以便事后用 job shell 进入容器排查。
- 使用
job command 可随时查回任务提交时的完整启动命令，job wait 可在脚本中阻塞等待任务到达终态。
🚀 CPU 批处理（HPC） —— 自动构建 Slurm 脚本并在提交前校验两层资源规格
支持命令：inspire hpc create / batch / list / status / stop / delete / events / instances / shell / logs / metrics / quota。
hpc create -c <slurm-body> 只需传入 Slurm 执行正文（使用显式 srun 启动程序），CLI 会自动封装 #SBATCH 头部参数。- 双层规格预检：HPC 同时包含节点物理规格（
--quota gpu,cpu,mem 与 --instance-count）和 Slurm 任务划分（--number-of-tasks、--cpus-per-task、--memory-per-cpu）。平台后端与网页端均不校验两层是否匹配，配置越界会导致任务静默失败或 Slurm step 永久排队；CLI 会在提交前自动拦截冲突组合，并在省略单任务参数时按节点配额自动推导安全值。
- 执行确认：
hpc status 中的 Steps 字段（如 1/1 vs 0/0）直观反映 srun 步骤是否真正执行，避免把漏写 srun 的空跑任务误判为成功。
🧬 弹性计算（Ray） —— Head + 可伸缩 Worker Group 集群管理
支持命令：inspire ray create / batch / list / status / start / stop / delete / events / instances / shell / logs / metrics / scaling / quota。
- 支持配置单个 Head 节点与多个可弹性伸缩的 Worker Group（指定
min / max 副本数）。
- 停止后的 Ray 任务保留完整集群配置，可通过
ray start 直接拉起，并由 CLI 轮询确认状态真正离开 STOPPED。
ray scaling 可查看各 Worker Group 的历史扩缩容记录（initialized、scale_up、scale_down），方便核对弹性策略是否实际触发。
🛰 模型在线部署（Serving） —— 服务部署、扩缩容、版本回滚与 API Key 管理
支持命令：inspire serving create / batch / list / status / api / start / stop / delete / scale / scale-history / versions / rollback / configs / events / instances / shell / logs / metrics / api-metrics / quota。
- 全生命周期管理：配合
model deploy-config 确认模型权重的最小硬件规格后，通过 serving create 创建在线推理服务；支持 serving scale 调整副本数、serving versions 与 serving rollback 管理历史部署版本、serving scale-history 查看副本扩缩容时间线。
- 双维度监控：
serving metrics 查看容器 GPU / CPU / 内存占用，serving api-metrics 查看请求 QPS、成功率、延迟与 Token 吞吐。
- 调用地址与密钥管理：
serving api 可输出完整服务 Endpoint 与 curl 调用模板；配套的 inspire account api-key list / create / export / run / delete 支持创建推理密钥、以 0600 权限安全导出 .env 文件，或通过 api-key run 直接将 INF_API_KEY 注入子进程环境。
📉 TensorBoard —— 无需浏览器，直接在终端与 Agent 中读取训练曲线
支持命令：inspire tensorboard create / list / status / start / stop / delete / tags / scalars。
- TensorBoard 在平台中是独立的一等资源（固定 1 CPU / 2 GiB 规格，无需选择配额或镜像）。创建时需指定
--name、--workspace、--project、--group，以及指向共享盘日志目录的 --summary-path。
tags 与 scalars 直读曲线：无需打开浏览器，tensorboard tags 即可列出所有 run 与指标名称，tensorboard scalars 直接返回各条曲线的起止值、最大最小值、step 范围以及最近 N 个采样点（--points N），让 Agent 能够直接读取并判断 loss 收敛与评测指标走势。
📈 监控指标、事件、日志、实例与远端 Shell —— 从调度器到容器内部的全链路可观测性
- 监控指标（
metrics）：notebook / job / hpc / ray / serving metrics 支持导出 PNG 趋势图或在终端渲染字符趋势线（--no-plot --sparkline），Notebook 还可通过 metrics --now 查看实时负载快照。
- 平台事件（
events）：默认合并控制器级事件与各实例 Pod 级事件（如 FailedScheduling、Pulling、Unhealthy），支持 --instance 或 --workload-level 过滤。
- 批量状态与事件查询：
job status、hpc status 和 job events 支持一次传入多个任务名批量查询（按每批 20 个并发请求），方便快速巡检矩阵实验。
- 聚合日志（
logs）与实例列表（instances）：自动汇总各实例日志并标注实例角色或 Rank，在 instances 与 status 中直接展示各 Pod 所在的物理节点名称。
- 交互式容器终端（
shell）：job / hpc / ray / serving shell 可直接将本地终端连接到运行中的容器 PTY（HPC 默认进入 launcher，Ray 默认进入 head，Serving 默认进入首个运行副本，也可通过 --instance 指定具体实例）。
📊 资源与配额情报 —— 实时空余容量、8 卡整节点统计、用量归因与节点事件
- 规格与容量查询：
<workload> quota 列出各计算组支持的 gpu,cpu,mem 规格、允许的优先级（Priority）及每小时点券价格（Points/h）；resources availability 同时展示计算组保障额度余量、可抢占低优 GPU 数量，以及物理 8 卡整节点的完全空闲数（Free Nodes）和清退低优任务后可得的整节点数（High Pri Nodes）。
- 占用归因与回收策略：
resources usage 按 Project → User（或 --details 展开到具体任务）统计当前资源占用及可抢占卡数（Reclaimable），支持按 --group、--project、--user 过滤；resources policy 展示当前 Workspace 对各类任务的空闲自动回收阈值与运行时长上限。
- 物理节点事件（
resources node-events）：按节点名称查询宿主机内核 OOM kill、TaskHung、Cordon/Uncordon、重启与 NodeNotSchedulable 事件，快速定位单机硬件或内核故障。
- 按需本地缓存（
inspire cache）：inspire cache status / refresh / clear 管理本地名称与配额索引缓存，日常查询按需自动读写，无需全量预热。
🗂 镜像、模型注册表、官方数据集与项目管理
- 镜像管理（
inspire image）：image list / detail / register / sync / set-visibility / delete，支持 --keyword 模糊搜索、--source all 并发检索四个可见性目录（official / public / project / private）、注册外部 Docker 镜像、push 后同步镜像以及调整自定义镜像可见范围。
- 模型注册表（
inspire model）：model list / register / status / versions / deploy-config / delete，支持将共享盘模型目录注册到平台、查询实时 vLLM 兼容性与最小部署硬件规格（deploy-config），并在删除模型前自动检查是否仍有推理服务占用。
- 数据广场官方数据集（
inspire dataset）：dataset list / show / tags / validate / applications 直接通过 CAS SSO 握手检索数据广场（aip.sii.edu.cn）目录、版本、权限与申请进度，并在创建 Notebook、Job、HPC 时通过 --dataset <数据集名>:<版本名> 只读挂载至 /inspire/dataset/<数据集名>/<版本名>。
- 项目与预算（
inspire project）：project list / detail / owners 查看全局项目列表、个人可用点券额度（My Budget）与项目总余额（Project Budget）、各项支出明细以及项目负责人列表。
Python SDK：让启智能力进入你的程序
inspire-skill 内置了完整的 Python SDK。InspireClient 提供同步接口，InspireAsyncClient 提供基于 asyncio 的原生异步接口；两者与 CLI 共享账号配置与资源模型，覆盖 Workspace、Project、Image、Dataset、Model、Notebook、GPU Job、HPC、Ray、Serving 和 TensorBoard，无需在代码中拼接命令或解析终端文本。
from inspire import InspireClient
with InspireClient(account="research") as client:
client.login()
for job in client.jobs.list("分布式训练空间", limit=10).items:
print(job.name, job.status)
异步客户端支持 async with、asyncio.gather 并发查询、事件与日志流式迭代、远程命令执行（exec / exec_stream）以及 Notebook 文件上传下载（upload / download）。完整 API 说明与示例请参考 Python SDK 文档。
支持的 Agent Harness
安装脚本会自动把 SKILL.md 与 references/ 部署到本机已安装的 Agent 客户端目录中：
| Harness |
安装后位置 |
备注 |
| Codex CLI |
~/.codex/skills/inspire/ |
额外生成 agents/openai.yaml |
| Claude Code |
~/.claude/skills/inspire/ |
用户级 Skills 层，跨项目可用 |
| Cursor |
~/.cursor/skills/inspire/ |
用户级 Global Skills 层，跨项目可用 |
| OpenCode |
~/.config/opencode/skills/inspire/ |
遵循 XDG；$OPENCODE_CONFIG_DIR 可改根 |
| ZCode |
~/.zcode/skills/inspire/ |
用户级 Skills 层，跨项目可用 |
| Kimi Code |
$KIMI_CODE_HOME/skills/inspire/（默认 ~/.kimi-code/skills/inspire/） |
用户级 Skills 层，跨项目可用 |
| Kimi Work |
~/Library/Application Support/kimi-desktop/daimon-share/daimon/skills/inspire/ |
macOS 桌面端共享 Skills 目录 |
| Qoder |
~/.qoder/skills/inspire/ |
用户级 Skills 层，跨项目可用 |
| Qoder Work |
~/.qoderwork/skills/inspire/ |
用户级 Skills 层，跨项目可用 |
| Antigravity |
~/.gemini/config/skills/inspire/ |
用户级 Global Skills 层，跨项目可用 |
| OpenClaw |
~/.openclaw/skills/inspire/ |
全局 Managed Skills 层；Workspace 层（~/.openclaw/workspace/skills/）可覆盖 |
| DeepSeek Harness |
~/.dsh/skills/inspire/ |
用户级 Skills 层，跨项目可用；设置 DSH_HOME 时使用该目录下的 skills/inspire/，可用 --harness deepseek 显式安装 |
| Pi |
~/.pi/agent/skills/inspire/ |
用户级 Skills 层，跨项目可用；设置 PI_CODING_AGENT_DIR 时使用该目录下的 skills/inspire/ |
通用 Skill 与项目资产约定（INSPIRE.md）
- 安装后的
SKILL.md 是通用操作手册。日常任务主要使用 CPU资源空间 和 分布式训练空间；创建任务时显式指定 workspace、project、group、quota 和 image。
- 如果某个代码仓库有需要跨会话、跨成员复用的远端共享盘路径、基底镜像、模型或数据集版本，可以在仓库根目录维护一份可选的
INSPIRE.md（详见 references/assets.md）。
- 如需在本地自定义已安装的
SKILL.md 或 references/，升级时可使用 inspire update --cli-only 避免覆盖本地文档修改。
🔧 维护承诺
启智平台的调度策略、计算组划分与接口细节会随平台迭代变化。维护者 @realZillionX 会持续跟进上游变更并保持 CLI 与文档同步。每次发布新版本后，运行 inspire 命令会在 stderr 提示更新，执行 inspire update 即可一键升级（详见上方更新与卸载）。
如遇到平台行为变更或命令异常，欢迎在 Issue Tracker 提交反馈并附上 inspire --debug <cmd> 的输出（CLI 会自动脱敏密码、Cookie、Token 与代理凭据）。
代理配置
在校园网外访问 *.sii.edu.cn 时，可在 Clash Verge 中新建一个 SII Proxy 策略组，加入组织提供的代理节点与 DIRECT，并将规则 DOMAIN-SUFFIX,sii.edu.cn,SII Proxy 置于通用规则之前（在校园网内直连时切换为 DIRECT）。然后将账号配置中的 proxy 设为本机实际的 Mixed Port 地址，例如 http://127.0.0.1:<mixed-port>。
如果使用启智官方提供的 aTrust VPN，可参考 Docker-aTrust 将 aTrust 运行在 Docker 容器中，在宿主机暴露本地 SOCKS5 / HTTP 代理端口后接入上述分流规则。
账号 proxy 也可以直接写 socks5://127.0.0.1:<port>。CLI 的 HTTP 请求会自动改用 socks5h://，由代理端解析域名，因此只能在 VPN 内解析的平台域名也能访问；浏览器仍使用原地址。远程 Shell / exec 的 WebSocket 目前只支持 HTTP(S) 代理，需要这些功能时请配置 HTTP 代理端口。
账号配置中的 proxy 优先于 Shell 环境变量；未设置账号 proxy 时，HTTP_PROXY / HTTPS_PROXY / ALL_PROXY 仍会生效，直连环境下可通过 NO_PROXY=.sii.edu.cn 绕过系统代理。可随时运行 inspire account check --details 检查当前生效的代理配置与路由状态。
代理凭据（Host / User / Password）请向所在实验室或组织管理员获取，切勿提交到公开仓库或对话记录中。
开发与贡献
项目由 @realZillionX 维护：
- 直接提交 PR：文档修正、手册补充、已知平台字段适配或小型 Bugfix 欢迎直接提交 PR；长期协作者（如 @JingYiJun）跟进的平台适配改动在通过测试与 Review 后可快速合入。
- 先提交 Issue：涉及工作流调整、跨模块重构或多命令行为变更时，建议先在 Issues 描述场景并附上脱敏后的
inspire --debug <cmd> 日志，对齐方案后再编码。
开发环境与提交检查说明见 CONTRIBUTING.md。
文档索引
License
LICENSE（MIT）
Acknowledgements
Made for researchers who'd rather think than click.
评论