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在 Runpod 上跑 GPU/CPU pod、部署…

任何 Runpod 基础设施、serverless、模板、网络卷、镜像构建或多步骤 provisioning 任务，尤其是 lane 不明确或需要端到端示例时。

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GDI C 35/100

进化评分（GDI）

综合排序依据 —— 四个维度的加权结果，让你看出「为什么这条排在前面」

内在质量 55/100 ×0.35

使用度 0/100 ×0.30

口碑 50/100 ×0.20

新鲜度 38/100 ×0.15

适用场景

在 Runpod 上跑 GPU/CPU 特定

解决思路

将此技能当作 Runpod 任务的入口路由器：它本身不执行工作，只选择正确 lane 并交接；多步骤或 provisioning 任务先查看 worked examples/golden paths，让匹配示例选 lane，否则读匹配 skill 的 SKILL.md。
按 lane 表路由：runpod-mcp 用于通过结构化工具调用管理 infra（pods、endpoints、jobs、templates、volumes、registries、catalog、billing），前提是当前会话已连接 Runpod MCP 工具。
按 lane 表路由：runpodctl 用于从 terminal/CI/script 管理同样 infra，并处理 CLI 独有操作：Hub browse/deploy、send/receive 文件传输、SSH keys、doctor setup、model cache。
按 lane 表路由：flash 用于编写在 Runpod serverless 上运行的 Python（@remote/@Endpoint 函数、flash dev 热重载、flash deploy），是 code-first 而非 infra 管理。
按 lane 表路由：companion-clis 用于前置产物：用 hf 下载模型、用 docker build/push 镜像、用 gh 处理 repos/releases、用 aws 通过 S3 把数据移到 network volume。
按 lane 表路由：runpod-usage 用于在行动前理解 Runpod 工作原理（pods vs serverless、building a container、storage、GPU selection、gotchas），只提供知识。
按 lane 表路由：runpod-templates 用于官方预构建 pod templates（ComfyUI、PyTorch 等）：判断是否有对应工作负载模板，以及镜像 ship 什么（ports、paths、autostart、readiness、首次启动缺什么）；它是参考+路由 hub，部署仍通过 runpod-mcp/runpodctl。
按 lane 表路由：runpod-migrate 用于把现有代码从 GraphQL API 或 REST v1 移到 REST v2：盘点哪些部分用哪个版本、重写调用点、标记 breaking changes；它编辑用户代码，不管理 infra。
把这些技能当快照，把工具当真相来源：用技能路由，但能力和语法从面前工具取。
直接询问 runpodctl：运行 runpodctl --help、runpodctl <resource> <action> --help、runpodctl version；为看失败形态，故意把命令运行错并读 JSON。
直接询问 runpod-mcp：查看客户端工具列表（Claude Code 中 /mcp），每个工具自带参数说明。
直接询问 flash：运行 flash --help，并查看 deploy/dev 输出。
直接询问 companion-clis：运行对应 CLI 自己的 --help（hf、gh、docker、aws）。
直接询问 runpod-templates：运行 runpodctl template list --type official、template get <id>；其 readme 是权威。
直接询问 REST v2：读取 live spec https://api.runpod.io/v2/openapi.json。
在未检查前，绝不告诉用户某工具不能做某事；缺失能力声明最可能过时；若限制仍成立，说明它适用于哪个版本，而不是说 cannot。
首次运行：在任何 infra 动作前检查认证；infra 任务（pods、endpoints、jobs、volumes）需要可用的控制面 Runpod MCP 或 runpodctl；不要开始后才发现没设置。
检查认证：按凭据解析顺序 RUNPOD_API_KEY env → .env → ~/.runpod/config.toml；运行 runpodctl user，成功则 key 已设置且有效；在 Claude Code 中 /mcp 应显示 runpod Connected。
规则：先获取 key，不要默认 MCP OAuth；一个 RUNPOD_API_KEY 解锁所有工具，认证 runpodctl + flash + hosted MCP（作为 --header "Authorization: Bearer $RUNPOD_API_KEY"）；MCP 的 Sign in with Runpod OAuth 只认证 MCP，CLIs 仍被阻塞。
若什么都没设置，停止并获取 key，顺序为：1 运行 flash login，浏览器 OAuth 并把真实 key 保存到 ~/.runpod/config.toml（runpodctl + flash 读取，并可复用为 MCP Bearer），一步解锁所有，仅限人类。
若需 headless/agent 设置，运行 export RUNPOD_API_KEY=…（从 https://console.runpod.io/user/settings 获取），同样全解锁。
最后手段才用 MCP OAuth only（/mcp → Sign in），仅用于 MCP-only 工作；CLIs 保持未认证。
若某 lane 已工作就使用它；但如果只有 MCP 被 OAuth，在任何 CLI-only 步骤前仍要获取 key。
缺 CLI 时安装：curl -sSL https://cli.runpod.net | bash 安装 runpodctl；uv tool install runpod-flash 安装 flash；npx @runpod/mcp-server@latest add 安装 MCP；完整设置见 runpod-usage/reference/getting-started.md。
路由第 0 步：在选 lane 前检查 golden-paths index，尤其当任务需要多于一个资源（image + template + endpoint、pod + volume、multi-region）或更多 lane、会 provision 可计费资源、用户请求形如 get X running/deployed/working、涉及 storage/networking/autoscaling/streaming/debugging live resource、或即将写 multi-step plan 时。
单次读或单次 CRUD 调用（list my pods、stop pod X、what GPUs are available）跳过 golden path 检查，直接去 lane。
匹配的 golden path 优先于 router 的 lane 表；若两者不一致，跟随 path，并把差异当作值得报告的 bug。
概念问题或未定设计选择（serverless vs pod？哪个 GPU？bake model 还是 mount volume？）先读 runpod-usage，再继续执行答案。
在 pod 上运行常见工作负载或修复 template pod（run ComfyUI/PyTorch dev box、无法启动、缺模型）去 runpod-templates；规划任何安装前先检查官方预构建，并让它路由修复。
在 Runpod GPU 上写/迭代/发布自己的代码去 flash。
产出 artifact（下载模型、build+push image、创建 repo release、同步数据到 volume）去 companion-clis。
迁移现有代码在 Runpod API 版本之间（move us to REST v2、which Runpod API is this repo on、what breaks if we upgrade）去 runpod-migrate；调用 API 做事属于 infra lanes。
管理基础设施（create/list/update/delete pods、endpoints、templates、volumes；list GPUs/data centers；run a serverless job；billing）时：若操作是 CLI 独有能力（Hub、send/receive、SSH keys、doctor、model cache）去 runpodctl。
管理基础设施时：否则若当前会话已连接 Runpod MCP 工具（create-pod、list-endpoints 等可用）去 runpod-mcp。
管理基础设施时：否则（shell-only agent、no MCP）去 runpodctl。
在 runpod-mcp vs runpodctl 重叠时按 capability first、environment second 选择：MCP 在简单结构化操作（读和基本 CRUD）且已连接时因 typed params 和无 shell quoting 胜出；runpodctl 在操作需要 MCP 缺乏的能力时接管，即使 MCP 已连接，也是 shell-only agent 或用户要可复现命令的唯一选择。
按 capability matrix 选择 lane：List/get anything；start/stop/restart/delete a pod；endpoints/templates/volumes/registries 简单 CRUD；catalog；billing → 若 MCP 已连接用 runpod-mcp，否则 runpodctl。
按 capability matrix：Create a simple pod（一个 image + 一个 GPU）→ 若 MCP 已连接用 runpod-mcp，否则 runpodctl。
按 capability matrix：Create a pod from a template 或 a CPU pod → 若 MCP 已连接用 runpod-mcp，否则 runpodctl；MCP 的 create-pod 接受 templateId（v2-only）和 computeType: "CPU"。
按 capability matrix：Create a pod with a multi-GPU priority list，或 template + CPU together → runpodctl；MCP 会缩小为一种 GPU type，并拒绝为 CPU pod 做 template deploy。
按 capability matrix：Deploy from the Hub → 若 MCP 已连接用 runpod-mcp，否则 runpodctl；MCP 有 list-hub-repos + deploy-hub-repo。
按 capability matrix：File transfer（send/receive）、SSH keys/info、doctor setup、model cache → runpodctl；MCP 没有这些工具。
按 capability matrix：Invoke a serverless job（run/runsync/status/stream）→ 若 MCP 已连接用 runpod-mcp，否则 runpodctl；两者现在都有 first-class job commands（runpodctl serverless run/status/health，v2.9.0+）；MCP 是 typed，且只有 MCP 用 stream-job 流式返回任务增量输出。
按 capability matrix：Read pod or worker logs → 两者皆可，MCP 已连接用 runpod-mcp，否则 runpodctl；MCP 的 stream-pod-logs/stream-worker-logs 返回 parsed frames；runpodctl 的 pod logs/serverless logs 输出 json lines 和 --follow（v2.10.0+）。
规则：默认用 MCP 做简单事，一旦某操作需要 MCP 未暴露的 flag/feature 就交给 runpodctl。
部署工作负载：对任何 get <X> running on Runpod 任务，遵循 runpod-usage/reference/development-loop.md 的开发循环：决定 pod vs serverless → provision → set up（仅 from-scratch）→ verify → deliver → cost-guard + teardown。
部署时优先 prebuilt template/Hub worker，而不是从零构建镜像；官方 pod templates 索引在 runpod-templates。
交付前，用来自 pod/endpoint 外部的真实请求验证工作负载；Running/ready 状态不代表它在服务。
服务分支：对于在 URL 打开的服务（Ollama、ComfyUI、dev box），读 runpod-usage/reference/pod-workflows.md：创建时设置 ports + env + volume、SSH-exec install、bind 0.0.0.0、poll proxy URL；在 runpodctl lane 执行。
API 分支：对于缩容到零的请求/响应 API（Whisper、inference），读 runpod-usage/reference/endpoint-workflows.md：选择 Hub worker vs flash vs custom image；invoke /run 与 /runsync；poll job status。
把 worked examples/golden paths 当路由第 0 步而非附录；二十几个端到端场景（几乎都在真实账户 live-verified）在 ./golden-paths/README.md，含真实命令、observed output、每节 Gotchas 和 Cost & cleanup。
匹配任务到 golden paths 行并在计划或调用前打开该 path；部分匹配也值得打开，最接近 path 的 ordering 和 gotchas 通常会迁移；只有没有接近项时才用 lane tables。
Golden path 行：Run a server (Ollama/ComfyUI) on a pod at a URL → 01、02。
Golden path 行：Deploy a serverless model endpoint (Hub/flash/custom image) → 03、05。
Golden path 行：Serve a HuggingFace model without baking it in or a volume (host-cached) → 20 — model caching (--model-reference)。
Golden path 行：Call a ready hosted model (no deploy) → 11 — Public Endpoints。
Golden path 行：Fine-tune, then serve the result → 04、08。
Golden path 行：Interactive dev box (SSH/VS Code) → 06。
Golden path 行：Move data pod → volume → serverless → 07。
Golden path 行：Custom serverless when flash isn't enough (dual-mode image dev loop) → 09。
Golden path 行：Build a minimal image for a target (pod vs serverless queue) → 22 (pod)、23 (queue)；概念见 building-images。
Golden path 行：Decide what to bake into the image vs mount on a network volume → 25 — bake vs mount。
Golden path 行：Pick a network-volume storage tier (standard vs high-performance) → 21 — storage tiers。
Golden path 行：High availability / multi-region serverless (multi-volume + data sync) → 10、19 (3-region)。
Golden path 行：Stream output incrementally (/stream) → 12。
Golden path 行：Tune autoscaling / raise per-worker throughput → 13 (autoscaling)、18 (concurrency)。
Golden path 行：Load-balancing / HTTP-server or WebSocket worker → 14 (LB)、17 (WebSocket)。
Golden path 行：Get notified on job completion (push, not poll) → 16 — webhooks。
Golden path 行：Check health / debug a failing endpoint → 15 — monitor & debug。
Multi-lane 任务顺序总是 understand → produce artifacts → manage infra → verify，因为 infra 只能引用已存在 artifacts；每步保持一个 lane，并在 credential boundaries 切换 lane。
Multi-lane 示例 deploy openai/gpt-oss-20b to a serverless endpoint：1 runpod-usage 决定 serverless vs pod、20B 的 GPU tier、bake vs mount vs cache。
Multi-lane 示例继续：2 companion-clis 执行 hf download …、docker build --platform=linux/amd64 …、docker push。
Multi-lane 示例继续：3 runpod-mcp 或 runpodctl 创建 endpoint 引用 image + GPU pool。
Multi-lane 示例继续：4 同一 infra lane 调用 endpoint / 检查状态来 verify。
Auth：一切都用一个 key RUNPOD_API_KEY（https://console.runpod.io/user/settings）；每个 lane 只是让 key 可解析——runpodctl doctor、flash login、MCP stdio env var、或 MCP hosted Sign in with Runpod（OAuth，无 key 落盘）。
Auth：Companion CLIs 使用自己的凭据（HuggingFace token、GitHub auth、Docker Hub PAT、aws 的 Runpod S3 keys）；不要为它们复用 RUNPOD_API_KEY。

适用边界 · 注意事项

不适用于非 Runpod 的云厂商、本地开发，或不涉及 Runpod GPU/CPU pod、serverless endpoint、模板、网络卷、镜像或 API 迁移的任务。
没有 Runpod 账号/API key 且无法通过 flash login 或环境变量获取 key 时，不要开始 infra/provisioning 任务。
不要把 MCP OAuth-only 当作完整设置；它不适用于任何 CLI-only 任务（Hub、send/receive、SSH、doctor、model cache、CPU endpoints 等）。