Remote Compute SSH Skill

把活派到用户已经配好的 SSH/SLURM 主机上：先搞清这台主机到底提供什么，把文件 stage 上去，提交并让审批弹窗完成它该做的事，然后在后续 cell 里轮询 .result() 直到任务进入终态，把输出 harvest 回来，最后把这次摸清的主机知识记下来，让下一轮直接从这里接着走。每一次提交都会在用户面前弹出审批框，一旦批准就在花他们的配额——接连提交失败，烧的是他们的注意力和机时——所以这份 recipe 的整个形状，都是围绕“第一次提交就落地”来设计的。它本身不注册 SSH provider，也不授予任何主机的访问权限。

这一切能不能跑通，取决于用户的配置、credential、调度器与配额状态、远端到底装了什么软件，以及审批。提交任务会消耗真实资源，所以 recipe 坚持要验证结果、要有明确的意图，不许把“命令已排队”当成成功。

安装

一个 Skill 就是一个文件目录，所谓安装，就是把这个目录复制到 Agent 会去读的地方。有 Node 18+、且 PATH 上有 git（npm 靠它解析 github: 形式的包名）即可，无需先克隆仓库：

npx github:PKU-YuanGroup/OpenAI4S install remote-compute-ssh --target claude

--target claude 写入 ~/.claude/skills，claude-project 写入 ./.claude/skills，openai4s 写入 <data_dir>/user-skills，--dir <path> 则写到你指定的任意位置。往目标写任何东西之前，都会先打印解析出的绝对路径；--dry-run 到此为止，不再写入。重装时，若目标副本被你改过、或者不是它自己装的，就拒绝覆盖；uninstall 也只删除它自己写过的文件。对于 npm 发布版中包含的配方，可用 npx @pku-yuangroup/openai4s-skills install remote-compute-ssh --target claude 安装发布版本。npm 目录可能与当前仓库不同。

没有 Node 时，直接取这个目录——需要 .zip 上传时再打包。tarball 是整个仓库（超过 100 MB），下面这条管道是 POSIX shell（macOS、Linux、WSL）写法，只解出这一个目录：

curl -L https://codeload.github.com/PKU-YuanGroup/OpenAI4S/tar.gz/refs/heads/main \
  | tar -xz --strip-components=2 OpenAI4S-main/skills/remote-compute-ssh
python3 -m zipfile -c remote-compute-ssh.zip remote-compute-ssh

同一份内容的图形界面版本是点击下载整个仓库 zip 包，Windows 上也走这条路：解压后把 skills/remote-compute-ssh/ 拷出来即可（unzip main.zip 'OpenAI4S-main/skills/remote-compute-ssh/*' 只解这一个目录）。如果你本来就在跑 OpenAI4S，那这里没有任何东西需要安装——wheel 自带全部内置 Skill，且内置 Skill 优先于 <data_dir>/user-skills 里的同名副本。目标目录、来源记录，以及安装器拒绝去做的那些事：tools/skills-installer/。

文件