Lab4AI Skills Local / Hybrid

这是 lab4ai-skills 的本地/混合算力适配版。

目标：保留原始 Lab4AI 技能包的分析、报告、流程经验，同时新增一套可直接运行在本地电脑（CPU/GPU/WSL/Linux）上的 skill。

当前仓库包含两类内容：

• 原始上游 lab4ai-* 目录：作为参考与兼容基础保留
• 新增本地/混合版 skill：用于本地执行与后续迭代

新增本地版 skill

• lab4ai-local-instance-manage
  • 不再创建云实例
  • 负责检测本机 CPU/GPU/内存/磁盘，并返回统一的“本地执行上下文”
• lab4ai-local-project-prep
  • 不走 SSH
  • 直接在本地创建工作目录、环境目录、数据目录、模型目录
  • 顺序执行依赖安装、数据下载、权重下载命令
• lab4ai-hybrid-auto-reproduct
  • 作为本地/混合版总入口
  • 引入 compute_backend=local|lab4ai|hybrid
  • 第一版优先支持 local

推荐目录结构

~/lab4ai-workspace/
├── codelab/{repo_name}/
│   ├── code/
│   ├── data/
│   └── model/
└── envs/{repo_name}/

适用场景

• 本地 Linux / WSL 机器上直接跑 smoke test
• 先用本地 CPU 做准备工作，再决定是否切回云端 GPU
• 为后续真正的 hybrid backend 做增量开发

当前状态

• 已完成本地版 skill 骨架与基础脚本
• 已保留上游原始 skill 便于对照迁移
• 下一步建议：把 lab4ai-hybrid-auto-reproduct/project_reproduce.yaml 进一步接入真实执行链路

建议开发顺序

1. 先验证 lab4ai-local-instance-manage/scripts/detect_local.py
2. 再验证 lab4ai-local-project-prep/prep_local.py
3. 最后再把 lab4ai-hybrid-auto-reproduct 的步骤编排接实

快速开始

git clone https://gitlink.org.cn/shadowfish/lab4aiskill_local.git
cd lab4aiskill_local
python3 lab4ai-local-instance-manage/scripts/detect_local.py gpu
python3 lab4ai-local-project-prep/prep_local.py \
  --repo-name demo \
  --workspace-root ~/lab4ai-workspace \
  --dependency-cmd 'python3 -m pip install -U pip'

说明

• 本仓库当前是“可运行骨架 + 迁移起点”，不是完全替代原 Lab4AI 云版的终态版本。
• 如果后续需要，我建议继续沿着 compute_backend 参数，把 local / lab4ai / hybrid 三种执行模式统一到一个入口里。