# 资源用量评估Skill

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- Skill: `sky-cube/skill-74` (Agent Skill)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add sky-cube/skill-74`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/sky-cube/skill-74/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Coding & Dev Tools
- Author: Sky-Cube (https://skillmd.com/u/sky-cube)
- Updated: 2026-09-17
- Page: https://skillmd.com/skills/sky-cube/skill-74

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# 资源用量评估Skill

## 适用场景
需要摸清资源家底、评估容量水位、预测增长趋势,为扩容、缩容、采购与预算提供数据依据。

## 执行步骤
1. 定义评估对象与口径:服务器(CPU/内存)、算力(GPU/推理并发)、存储(容量/IOPS)、带宽(峰值/均值),统一统计单位与时间窗口。
2. 采集用量数据:至少覆盖 7 天 × 24 小时采样,峰值、P95、均值分别统计,避免只看均值掩盖尖峰。
3. 计算水位:当前用量 / 资源总量,按低(<30%)/健康(30%~70%)/紧张(70%~85%)/高危(>85%)分档。
4. 分析趋势:按业务周期(日/周/月/大促)拟合增长曲线,区分自然增长与活动脉冲。
5. 预测需求:结合业务计划(新功能、活动、用户增长目标)推演未来 1~3 个季度需求峰值。
6. 输出评估报告:现状水位、趋势预测、扩容建议时间点与规格、预算预估。

## 规范要点
- 口径必须统一:采样频率、统计窗口、计量单位在报告中显式声明,禁止混用口径。
- 预测必须说明假设:增长假设基于什么业务输入,置信度如何,禁止无依据外推。
- 容量留安全余量:峰值预测至少预留 20%~30% 缓冲,避免预测误差导致容量击穿。
- 数据来源可追溯:每条数据标注来源平台与采集时间,第三方平台口径差异以官方文档为准。
- 安全红线:批量导出生产资源用量数据、接入新监控采集等操作需「总控 + 安全合规」双签名审批并留痕。

## 输出模板
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## 资源用量评估报告
评估范围与口径 / 当前水位分档表 / 7天峰值/P95/均值数据 / 增长趋势与假设 / 未来需求预测 / 扩容建议(时间+规格+预算)
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## 自检清单
- [ ] 统计口径统一且已声明
- [ ] 峰值与均值均纳入评估
- [ ] 预测假设明确、留有安全余量
- [ ] 数据来源可追溯、导出操作留痕