runpod-usage — скилл для Claude Code: архитектура Runpod
Объясняет, как устроен Runpod: поды против Serverless, выбор GPU и VRAM, образы, хранилища и сеть. Пригодится, когда нужно решить, что запускать, до того как что-то запускать.
npx skills add runpod/runpod-plugins-official --skill runpod-usage -a claude-codeЧто делает runpod-usage
Скилл ничего не выполняет. Он даёт справочные материалы, по которым агент отвечает на вопросы об архитектуре Runpod и помогает выбрать вариант до начала работы. Внутри — набор reference-файлов, каждый под свой вопрос: первый запуск и авторизация, поды против serverless, цикл разработки, работа с подом, деплой эндпоинта, установка софта на под, сборка Docker-образа, хранилища, выбор GPU и версии CUDA, секреты, сеть, частые ошибки.
Рядом лежат concept-файлы в YAML, по одному на понятие: pod.yaml, network-volume.yaml, machine.yaml и другие. В них поля, состояния, связи и правила, и каждое правило ссылается на публичный источник. Если два источника расходятся, правило помечено conflict: true — скилл приводит оба прочтения. Искать нужное можно через grep по concepts/*.yaml.
Дальше скилл отправляет работать другими инструментами: инфраструктуру поднимают через runpodctl или runpod-mcp, свой код — через flash, модели, образы и данные — через companion-CLI. Для сборки шаблона проекта есть отдельный скилл runpod-build-template. Учтите: остановленный под может не перезапуститься с нужной GPU, потому что под привязан к конкретной машине, — это повод проверить, что именно вы остановили.
Какие задачи решает
- выбрать между подом и serverless под конкретную задачу
- посчитать, сколько VRAM нужно под модель
- разобраться, где хранить данные: container disk или network volume
- собрать Docker-образ, который Runpod сможет запустить
- найти причину, по которой под не стартует после остановки
Примеры запросов агенту
- Объясни, чем под отличается от serverless-эндпоинта, и что выбрать для инференса модели
- Сколько VRAM нужно под мою модель и какую GPU взять в Runpod?
- Почему остановленный под не перезапускается с той же GPU?
Как установить runpod-usage
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add runpod/runpod-plugins-official --skill runpod-usage -a claude-code2Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/runpod-usage/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/runpod-usage/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add runpod/runpod-plugins-official --skill runpod-usage -a codex2Вручную: положить файлы
.agents/skills/runpod-usage/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add runpod/runpod-plugins-official --skill runpod-usage -a cursor2Вручную: положить файлы
.cursor/skills/runpod-usage/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
1GitHub CLI
gh skill install runpod/runpod-plugins-official runpod-usage2Вручную: положить файлы
.github/skills/runpod-usage/SKILL.md1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add runpod/runpod-plugins-official --skill runpod-usage -a gemini-cli2Командой платформы
gemini skills install https://github.com/runpod/runpod-plugins-official --path plugins/runpod/skills/runpod-usageВручную: положить файлы
.devin/skills/runpod-usage/SKILL.mdСтарый путь .windsurf/skills/ тоже читается
Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add runpod/runpod-plugins-official --skill runpod-usage -a opencodeClaude.ai
Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills
По шагам, с командами для каждой платформы: Как установить скилл в Claude Code: пять способов
Вопросы о runpod-usage
Как установить runpod-usage в Claude?
Выполните npx skills add runpod/runpod-plugins-official --skill runpod-usage -a claude-code. Файл скилла окажется по пути ~/.claude/skills/runpod-usage/SKILL.md.
Что делает runpod-usage?
Объясняет архитектуру и проектные решения Runpod: поды и Serverless, GPU и VRAM, сборку образов, хранилища, сеть и разработку нагрузок. Сам ничего не запускает.
С какими инструментами Runpod он работает вместе?
Инфраструктуру выполняют через runpodctl или runpod-mcp, собственный код — через flash, модели, образы и данные — через companion-CLI. Для сборки шаблона проекта есть отдельный скилл runpod-build-template.
Исходный текст
SKILL.md · Apache-2.0
--- name: runpod-usage description: >- Explain Runpod architecture and design choices: Pods versus Serverless, GPU/VRAM, image construction, storage, networking, and workload development. For creating or improving a complete template project use runpod-build-template; execute infrastructure with runpodctl/runpod-mcp and code-first work with flash. metadata: author: runpod version: "1.8.0" # x-release-please-version concepts: [pod, serverless-endpoint, network-volume, container-disk, pod-volume-disk, gpu-type, exposed-port, worker] license: Apache-2.0 --- # Runpod usage (concepts) Background knowledge for making the right choice before you act. This skill runs nothing — once you know what to do, execute with **runpod-mcp**/**runpodctl** (infra), **flash** (your own code), or **companion-clis** (models/images/data). **This skill explains; the golden paths demonstrate.** When the question is really "how do I do X" rather than "how does X work", the verified end-to-end example is the faster answer — [runpod/golden-paths/README.md](../runpod/golden-paths/README.md). Read the concept here, then follow the path. To author files for a custom template, use [runpod-build-template](../runpod-build-template/SKILL.md); this lane supplies the shared concepts, not a competing packaging workflow. Read the one reference file that matches the question: | Question | Read | | --- | --- | | First-run setup / auth — get + set `RUNPOD_API_KEY`, SSH, companion creds | `reference/getting-started.md` | | Pods vs serverless, workers, cold starts, FlashBoot, queue vs load-balanced | `reference/concepts.md` | | **The development loop for ANY workload (start here)** — plan → prefer prebuilt → provision → verify → teardown | `reference/development-loop.md` | | **Stand up / iterate a workload on a pod** — the pod sub-loop | `reference/pod-workflows.md` | | **Deploy / iterate a serverless endpoint** — Hub vs flash vs custom, invoke + verify | `reference/endpoint-workflows.md` | | **Install software on a pod** — package hygiene, `uv`, non-interactive, caching | `reference/on-pod-setup.md` | | Build a Docker image Runpod can run (handler contract, Dockerfile, `--platform=linux/amd64`) | `reference/docker.md` | | **How to build an image well** — base image, layering, bake-in vs volume, pod vs serverless (queue/LB) contract | `reference/building-images.md` | | Where data lives — container disk vs network volume, model caching, S3 access | `reference/storage.md` | | Which GPU / how much VRAM / **which CUDA version** / cost & availability / data centers | `reference/gpu-selection.md` | | Why a stopped pod may not restart with a GPU — pods are bound to one machine; what else is per machine | `reference/pods-and-machines.md` | | Endpoint releases, rolling updates, version overlap, GitHub builds | `reference/endpoint-builds-and-releases.md` | | Storing API tokens and keys as secrets and referencing them from env vars | `reference/secrets.md` | | Reaching a pod or endpoint over HTTP (proxy URLs, exposed ports) | `reference/networking.md` | | Common mistakes and how to avoid them | `reference/gotchas.md` | ## Exact facts: the concept files The reference files explain. For a precise fact, or a rule an action must satisfy, read the concept files in `concepts/` next to this file. There is one YAML file per concept (`pod.yaml`, `network-volume.yaml`, `machine.yaml`, …), each with its fields, states, relations and rules, and every rule cites the public source it comes from. ```bash grep -il "volume disk" concepts/*.yaml # find the concept by name or alias grep -n "statement:" concepts/pod-volume-disk.yaml ``` - `rules[].statement` is the fact. `see:` points at related rules on other concepts. - A rule with `conflict: true` records two public sources that disagree. Give both readings. - A `kind: process` file explains a flow step by step. `pod-deployment.yaml` covers deploy, stop and restart, including why a restart can fail while the data center has stock.
© runpod · Apache-2.0 · runpod/runpod-plugins-official