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在远程 SSH/SLURM 环境中通过 `onescience` 命令执行任意 OneScience 子命令。根据命令级别（lightweight/normal/compute）自动选择执行通道。环境初始化由 `onescience-installer` 技能处理，计算节点申请与作业提交由 `onescience-runtime` 技能处理。本技能只负责 `onescience` 命令的调度与执行。
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Baseado na classificação ocupacional SOC
OneSkills 是面向 AI4S 的科研智能体技能库，聚焦科研开发、实验运行与环境交付等关键环节，提供可复用、可组合、可落地的任务执行能力。
OneScience 原语资源召回技能。根据自然语言需求检索相关原语资源（模型、组件、数据管线、应用、可视化规范、工作流规划、契约等），通过范围判定、快速过滤和语义匹配召回，按内容需求返回相应知识；不做科研规划与代码实现。
OneScience 数据分析执行技能（type=executor）。负责数据分析、可视化与报告输出，不涉及任务规划。接收规划好的任务，调用工作流执行统计分析、可视化生成和报告输出，根据领域自动匹配可视化规范（气象、生信、流体、材料等）。
OneScience 环境安装技能。用于根据 onescience.json 安装或验证 OneScience、创建或复用 conda 环境、检测已有 onescience 包、在记录的 conda 环境或当前环境中安装 Python 包；缺少 run_site 或远程 SSH 配置时先调用 onescience-runsite 补齐运行站点配置。
OneScience / OneSkills 的通用任务编排主控，也是体系默认执行入口。它负责根据统一资源契约的资源摘要识别用户意图，召回并融合 type=expert 规划技能的 proposal，维护 Task State，绑定资源，并按执行技能能力边界拆分和调度 type=executor 的 coder/paper-repro/runtime/installer/evaluator 等执行技能，把复杂目标组织成可追踪、可回退、可闭环的任务流。用户提示词中出现“使用onescience”“使用onescience技能”“使用oneskills”“使用oneskills技能”等表达时默认先进入本技能；仅当用户已明确指定要直接使用的具体技能（如“使用onescience-runtime技能执行运行”）时，才可跳过本技能并直接调用目标技能。它不承载具体领域专家知识；新增任务类型应通过新增资源包、专家规划技能或执行技能扩展。注意：本技能负责编排调度但不直接执行任务，规划和执行在同一 skill 内按循环推进，完成 observation 后可继续下一轮。
【统一运行与基础诊断技能】按 discover、preflight、execute、diagnose 固定闭环执行测试任务，依据 onescience.json 的 execution_profile 三元组路由执行通道。preflight 阶段完整委托 onescience-installer 执行环境就绪预检（installer_reason=preflight_validation），runtime 只消费 readiness 结果；SCnet 提交任务时必须读取根级 onescience.json.runtime.scnet 并把 region、partition/queue、work_dir 和资源参数交给 scnet-chat；配置问题自动委托 onescience-runsite 补齐；环境问题由 onescience-installer 安装或修复并 verify 成功后回到 runtime 继续原测试任务；当 execution_mode 为 slurm 且提交或运行反馈表明 partition、gpus_per_node、memory 等资源不可用时，探测可用 SLURM 资源并受控调整后重试。
| name | onescience-cli |
| description | 在远程 SSH/SLURM 环境中通过 `onescience` 命令执行任意 OneScience 子命令。根据命令级别（lightweight/normal/compute）自动选择执行通道。环境初始化由 `onescience-installer` 技能处理，计算节点申请与作业提交由 `onescience-runtime` 技能处理。本技能只负责 `onescience` 命令的调度与执行。 |
| type | executor |
本技能根目录： 与当前 SKILL.md 同目录。资产路径均按本技能根目录解析，不按当前工作目录猜测。
需要环境检测与远程连接细则时，读取 ./references/cli_rules.md。
需要可渲染命令模板时，读取 ./references/cli_flow.md。
本技能是在远端环境执行任意 onescience 命令的统一入口。onescience 命令需预先安装，本技能不检查或安装 onescience 工具。本技能不限制子命令范围，任何 onescience 支持的子命令均可透传执行。
负责：
discover -> precheck（先检查计算节点 → 再检查环境）-> execute 运行闭环execution_mode、access_mode、execution_channel、hardware_profileonescience-installer 的主机发现与连接方式）onescience 命令执行用户请求的子命令不负责：
onescience-installer 负责）onescience 工具onescience-runtime 负责）| 阶段 | 触发条件 | 目标 | 关键输出 |
|---|---|---|---|
discover | 每次执行 | 命令级别判定 + 连接远端环境，收集运行目标与环境事实 | execution_mode、hardware_profile、remote_access_info、command_level |
precheck | 非 lightweight 级别 | 检查环境是否满足运行条件（先计算节点 → 再环境） | env_ready、on_compute_node、precheck_outcome |
execute | precheck 通过或 lightweight 快速通道 | 通过 onescience 命令执行用户请求的子命令 | onescience_command、execution_state、output |
三阶段按顺序推进，每阶段向用户实时汇报当前步骤。lightweight 级别跳过 precheck 直接进入 execute 快速通道。
precheck 发现不在计算节点时，交由 onescience-runtime 通过 sbatch 提交作业处理。precheck 发现环境未加载时，提示调用 onescience-installer。
CLI 只允许在当前命令步骤内进行这些显式委托：onescience-runtime 用于计算节点申请 / 提交 / 运行治理，onescience-installer 用于环境初始化。除这两类窄委托外，CLI 不得自行决定其他 downstream 业务技能；若后续问题超出 CLI 当前命令执行边界，必须返回 onescience-orchestrator 决策。
优先消费：
skills/onescience-runtime/assets/execution_profiles.jsonskills/onescience-runtime/assets/backend_specs.jsonhardware_profile、execution_mode、access_mode若上游未给出可靠 execution_mode，用 cli_flow.md 的 §0 判定当前 shell 是否已在目标环境中。
IN_CONTAINER=yes：视为 local_slurm，当前 shell 即为执行目标IN_CONTAINER=no：视为 remote_slurm，必须先完成主机发现根据 cli_rules.md §0.1 规则判定当前命令级别：
| 级别 | 包含命令 |
|---|---|
lightweight | help, --version, list, info, config show/get |
normal | log, status, upgrade, remock, config set |
compute | bench 及所有训练/推理/评估命令 |
lightweight → 跳过 §1 环境探测和 §3 环境检查，走快速通道normal → 跳过 §1 环境探测和 §2 计算节点判定，执行 §3 环境检查compute → 执行完整三阶段参照 onescience-installer 的主机发现流程：
onescience.json 的 runtime.remote~/.ssh/configuser、host/hostname、port、identity_file 中任一项时，只询问缺失项Host 别名优先：当 ~/.ssh/config 中存在配置完整的 Host 条目时，使用 {ssh_host_alias} 替代完整的 -p -i user@host 参数。
仅对 compute 级别执行：lightweight 和 normal 级别跳过本节。
执行命令：
remote_slurm：执行 cli_flow.md 的 §1local_slurm：执行 cli_flow.md 的 §1b探测内容：
nvidia-smi）hipcc）/opt/dtk-*、/opt/rocm*、/usr/local/cuda*）/dev/kfd）module avail）实时汇报：🔄 正在执行 §1 远端环境探测...
命令级别决定跳过哪些检查步骤：
| 级别 | §2 计算节点判定 | §3 环境加载检查 |
|---|---|---|
lightweight | 跳过 | 跳过（走快速通道） |
normal | 跳过 | 执行 |
compute | 执行 | 执行 |
仅对 compute 级别执行。
执行命令：
remote_slurm：执行 cli_flow.md 的 §2 远端判定local_slurm：执行 cli_flow.md 的 §2 就地判定检查内容：
SLURM_NODEID：检查是否已设置SLURM_JOB_ID：检查是否已设置SLURM_JOB_NODELIST：检查是否已设置SLURM_NTASKS：检查是否已设置SLURM_CLUSTER_NAME：检查是否已设置hostname：获取当前主机名scontrol show node：尝试获取节点信息实时汇报：📋 正在执行 §2 计算节点判定...
不在计算节点时：调用 onescience-runtime 技能，通过 sbatch 提交作业到计算节点执行。
对 normal 和 compute 级别执行。
执行命令：
remote_slurm：执行 cli_flow.md 的 §3 远端检查local_slurm：执行 cli_flow.md 的 §3 就地检查检查内容：
onescience311 是否存在$CONDA_DEFAULT_ENV 是否为 onescience311module list 输出python -c "import onescience; print(onescience.__version__)" 是否成功实时汇报：📋 正在执行 §3 环境加载检查...
不满足条件时：调用 onescience-installer 技能完成环境初始化。
命令形式为：
onescience {onescience_subcommand} {onescience_args}
其中 {onescience_subcommand} 是用户请求的子命令，{onescience_args} 是子命令后的附加参数。
根据命令级别和执行模式选择模板：
| 级别 | remote_slurm | local_slurm |
|---|---|---|
| lightweight | §5 快速执行通道 | §5 就地 |
| normal | §6 普通执行命令 | §6 就地 |
| compute | §4 通用执行命令 | §7 通用执行命令 |
快速通道（lightweight）特点：
普通通道（normal）特点：
计算通道（compute）特点：
remote_slurm：通过 SSH 在远端执行 onescience 命令
onescience-runtime 的 sbatch 提交作业local_slurm：在当前计算节点上直接执行 onescience 命令日志路径：
{remote_work_dir}/.onescience/cli_logs{remote_work_dir}/.onescience/output日志同步：
remote_slurm：执行完成后通过 scp 同步日志到本地 .onescience/cli_logs/local_slurm：直接复制到本地 .onescience/cli_logs/输出展示：
只在以下情况询问用户：
onescience-runtime 通过 sbatch 提交作业onescience-installer每次阶段汇报或执行完成时，直接向用户展示以下内容，无需用户再次询问：
🚀 快速通道：跳过环境探测与检查，直接执行
📋 目标主机：{hostname}
📋 命令级别：lightweight
🚀 execute：正在执行 onescience {onescience_subcommand} {onescience_args}...
📊 输出结果：
{output}
📊 执行状态：{execution_state}
📊 退出码：{exit_code}
🔄 discover：正在连接远端环境...
📋 目标主机：{hostname}
📋 硬件类型：{required_backend_id}
📋 执行模式：{execution_mode}
🔄 precheck：正在检查环境...
📋 计算节点状态：{on_compute_node}
📋 环境加载状态：{env_ready}
🚀 execute：正在执行 onescience {onescience_subcommand} {onescience_args}...
📊 输出结果：
{output}
📊 执行状态：{execution_state}
📊 退出码：{exit_code}
📂 日志路径：{log_path}
❌ 执行失败
📋 错误类型：{error_category}
📋 错误信息：{error_message}
📋 建议：{suggested_action}
📊 退出码：{exit_code}
| 错误类型 | 说明 |
|---|---|
command_not_found | onescience 命令未找到 |
permission_denied | 权限不足 |
missing_config | 配置文件缺失 |
missing_data | 数据文件缺失 |
out_of_memory | 内存不足 |
network_error | 网络错误 |
cli_error | onescience 命令执行错误 |
ssh_failure | SSH 连接失败 |
验证流程：
onescience-installer 返回 verify_state=verifiedenv_ready=true 后才进入 executefalse，输出：
❌ 环境安装失败
📋 建议：手动检查环境或联系管理员
状态跟踪流程：
onescience-orchestrator 决策CLI 不应在 runtime 已接管提交 / 状态 / 日志治理后，再自行扩展为 runtime 管理器（例如直接轮询 squeue 代替 runtime 的状态治理职责）。
| 文件 | 用途 |
|---|---|
./references/cli_flow.md | 可渲染命令模板（§0–§7） |
./references/cli_rules.md | discover / precheck / execute 细则，含命令分级、快速通道和 Host Key 容错 |
skills/onescience-installer/SKILL.md | 环境初始化委托给 onescience-installer 技能处理 |
skills/onescience-runtime/SKILL.md | 计算节点申请与作业提交委托给 onescience-runtime 技能处理 |