DKUCC 使用指南

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本群仅限于 DKUCC 相关问题，非 DKUCC 相关问题，比如网络，DKU vpn，DKU 其他账号等问题，请走 service-desk@dukekunshan.edu.cn 提交工单。

「Section 0」使用要点
「Section 1」DKUCC 与官方入口
「Section 2」Windows / macOS 的 SSH 初始化
「Section 3」第一次登录与目录规划
「Section 4」SSH 公钥、LDAP 与免密登录
「Section 5」登录节点、计算节点和 Slurm 的分工
「Section 6」GPU 作业：提交、排队、抢占和恢复
「Section 7」/work 数据保留与定期检查

「Section 0」使用要点速查

1. ssh 一开始进入的是登录节点，只有 CPU，禁止在 dkucc-login-01 登录节点直接运行需要大型计算任务（GPU 任务，或者需要大量 CPU 的任务）
2. 大型计算任务都需要提交到计算节点，具体操作可参考 Section 5：登录节点、计算节点和 Slurm 的分工
3. ssh 一开始进入的文件夹位置是 /dkucc/home/<NETID>，建议只存放代码等小文件，不建议存放大量数据和 checkpoint，这些需要写入专门的数据盘 /work/<NETID>
4. /work/<NETID> 会半个月一次，清理时间戳旧于当前时间 75 天的文件，为防止数据被清理，请参考 Section 7 设置定时刷新时间戳的脚本
5. 不要绕过 Slurm SSH 进计算节点占 GPU、挂训练，卡上的进程必须挂在作业里，否则容易出现申请到别人再用的卡
6. 尽量不要用 array job 交任务：数组作业的 job id 和队列里看到的 id 经常对不上，出问题用 sacct / SLURM_JOB_ID 排查会很复杂
7. 作业结束后，job 已经 COMPLETED 后，残余进程也会被kill

「Section 1」DKUCC 与官方入口

官网网址: https://dkucc.dukekunshan.edu.cn/

DKUCC 简单可以理解为远程服务器，那么如何才能远程登陆并操作该机器呢？ 需要使用 ssh 这一协议， SSH（Secure Shell Protocol）是在公网里建立加密通道，让你从自己的电脑远程登录并操作另一台机器，也就是说，我们需要用账号去登录这个服务器节点。

DKUCC 的账号可以联系项目组教授申请，如果没有账号是无法登录 DKUCC 的。 目前 DKUCC 的 hostname 是 dkucc-login-01.rc.duke.edu, 我们的用户名也就是 netid . 如果没有像 Section 4 那样配置公钥实现免密登录，每次 ssh DKUCC 都需要输入密码，密码和 DKU 邮箱的密码一致。

ssh <NETID>@dkucc-login-01.rc.duke.edu
#      ↑              ↑
#    用户名         hostname

下图是 ssh DKUCC 的样例，出现如图的状态即代表登陆成功 图片上的 ssh 指令并没有使用完整的 hostname，这是因为配置了 .ssh/config，接下来的 Section 2 就会介绍。

DCC 培训 PDF

官网 Training 页说明：DKUCC is a replica of DCC（Duke Compute Cluster），因此 DKU 用户也可以参考 DCC 的入门培训材料。Slides 的 PDF 版本见 Duke Box：

Current pdf version of the slides（DCC 入门培训）

PDF 中的 Slurm 概念、作业提交流程和常用命令仍然适用，很值得学习！ 只不过部分细节可能过时，例如材料里的 hostname 是 dkucc-login-01.rc.duke.edu，当前 DKUCC 入口则是 dkucc-login-01.rc.duke.edu。

「Section 2」Windows / macOS 的 SSH 初始化

Section 2 这部分仅包含安装 SSH 客户端并写好连接别名，采用默认密码登录；之后需要免密登录，可以阅读 Section 4 配置公钥。

Windows：检查 OpenSSH Client

打开 PowerShell运行：

ssh -V

看到版本号，说明已经安装过，可以进行下一步。 如果提示找不到 ssh ，安装OpenSSH Client： Windows 11 在“设置 → 系统 → 可选功能 → 查看功能”中搜索 OpenSSH Client； Windows 10 在“设置 → 应用 → 可选功能 → 添加功能”中搜索。

也可以打开管理员 PowerShell：

Add-WindowsCapability -Online -Name OpenSSH.Client~~~~0.0.1.0

安装完成后关闭并重新打开 PowerShell，再运行一次 ssh -V，如果出现版本号，那么意味着下载成功。 Windows 自带组件已经足够，不需要为了连集群额外下载不明 SSH 客户端。

接着创建 SSH 配置文件：

New-Item -ItemType Directory -Force "$HOME\.ssh"
notepad "$HOME\.ssh\config"

把下面内容粘贴进去，将 <NETID> 换成自己的 Duke NetID。这样以后只需输入 ssh dkucc，不必每次手写完整主机名。这里的 dkucc 是自定义的 hostname 别称，可以换成任何你觉得好记的，输入方便的名称。

Host dkucc
    HostName dkucc-login-01.rc.duke.edu
    User <NETID>

macOS：系统自带工具应该已经包含 OpenSSH

macOS 自带 OpenSSH，打开“终端”即可：

ssh -V
mkdir -p ~/.ssh
chmod 700 ~/.ssh
nano ~/.ssh/config

写入配置，将 <NETID> 换成自己的 Duke NetID。这样以后只需输入 ssh dkucc，不必每次手写完整主机名。这里的 dkucc 是自定义的 hostname 别称，可以换成任何你觉得好记的，输入方便的名称：

Host dkucc
    HostName dkucc-login-01.rc.duke.edu
    User <NETID>

在 nano 中按 Ctrl+O 保存、回车确认，再按 Ctrl+X 退出。然后限制配置文件权限：

chmod 600 ~/.ssh/config

「Section 3」第一次登录与目录规划

先连接 DKU VPN

从校外网络 SSH 到 DKUCC 登录节点前，必须先连接 DKU VPN，未连 VPN 时，本机一般无法到达 dkucc-login-01.rc.duke.edu 的 22 端口，表现为 ssh: Could not resolve hostname dkucc-login-01.rc.duke.edu: 或 Connection timed out。

VPN 安装可参考 墙记｜入学指南之线上准备2！，也可参考文末的 cisco-vpn-autoconnect 辅助脚本。 确认 VPN 已连接后，再在本机执行 Section 2 中配置好的 ssh dkucc 或 ssh <NETID>@dkucc-login-01.rc.duke.edu，即可登录节点。

连接与首次自检

DKUCC 的登录 hostname 是 dkucc-login-01.rc.duke.edu，首次能登录后执行：

whoami
pwd
df -h /dkucc/home/$USER /work/$USER # 查看内存占用
sinfo -s # 查看集群分区

示例输出：

登录后，所在位置会在 /dkucc/home/<NETID>，也就是 linux 的 ~ 目录，这部分总体容量为 1 T，但是就算这样，也极度不建议写入 checkpoint 或者存放大量 data，可能会影响所有用户的登录与共享存储，导致网络盘卡顿等等，为了保证使用规范，请把大文件应放到 /work 共享盘，避免拖累整个系统。

DKUCC 定位是单人服务器，默认情况下可以 ls 查看别人的目录（755），但是无法读写或者执行文件内容（600） （此外，虽然看上去权限是 linux 的典型权限模型 POSIX，比如ls -l 看到的 rwxr-xr-x，但实际上生效的大概是NFS4 ACL 这一套系统，POSIX 应该是根据 ACL 合成出来的. 总之从严谨角度来说，不建议直接 chmod 给权限，容易改坏。 具体 NFS4 ACL 编辑权限的方法，或者如果实在需要多人协作共享目录，需要合理地给目录权限，请参考文末 DKUCC-skill 中的 nfs4-acl / dkucc-permission-audit）

DKUCC 无正式备份，但是如果文件消失了，数据文件被 75 天定时脚本删除或者自己误删了，仍有短期可能找回的方法，可以查 bash_history 查看有没有执行过相关 rm 指令，/work 和 /home 的 NFS 都存在短周期快照，可查看 ls -la /work/$(whoami)/.snapshot/，对比数据被删前后的快照，可以从快照 rsync 回来；具体步骤见 dkucc-data-recovery。

此外，当前的节点名为 dkucc-login-01，也就是登陆节点，这里只有 CPU，如果需要执行需要 heavy calculation 的代码，请申请计算节点，禁止在 CPU 节点执行需要 GPU 的任务，同样的，需要大量 CPU 的任务，也请申请

「Section 4」SSH 公钥、LDAP 与免密登录

长期使用服务器的话每次都输出密码实在很麻烦，一般情况下直接把公钥复制到 ~/authorized_keys 内就能免密登录，但是在 DKUCC 却无法实现这一点。

在本机生成密钥对

Windows（PowerShell）或 macOS（终端）均可：

ssh-keygen -t ed25519 -C "<NETID>@duke.edu"

直接多次回车，默认生成 ~/.ssh/id_ed25519；是否为私钥设口令可选。生成后确认公钥指纹：

ssh-keygen -lf ~/.ssh/id_ed25519.pub
cat ~/.ssh/id_ed25519.pub

在 ~/.ssh/config 的 Host dkucc 中加上：

    IdentityFile ~/.ssh/id_ed25519

DKUCC 为什么无法实现 ~/.ssh/authorized_keys 就能免密登录呢？ 这是因为登录节点 dkucc-login-01.rc.duke.edu 上，公钥认证的读取顺序如下：

输入以下指令：

grep -E 'AuthorizedKeys|PubkeyAuthentication' /etc/ssh/sshd_config

可以看到输出如下：

PubkeyAuthentication yes
AuthorizedKeysCommand /usr/local/bin/ldap-authkey.sh
AuthorizedKeysCommandUser nobody
AuthorizedKeysFile /var/lib/ssh/%u/authorized_keys /%u/.ssh/authorized_keys

参见下图，sshd 系统需要读取我们复制过去的公钥内容，实现免密，但是读取的文件夹位置是 /var/lib/ssh/<NETID>/authorized_keys 和 /<NETID>/.ssh/authorized_keys (参见下图的右侧链路)

但问题在于，实际上用户实际 home 目录在 /dkucc/home/<NETID>/，因此 /dkucc/home/<NETID>/.ssh/authorized_keys 不在 sshd 的 AuthorizedKeysFile 列表中。

写入该文件的公钥不会被右侧的（2）链路读取，要在 DKUCC 启用公钥登录，公钥需被左侧（1）链路识别，也就是登记到 LDAP 的 sshPublicKey

                    本机 ssh 客户端
                  （Offering public key）
                           │
                           ▼
              dkucc-login-01.rc.duke.edu
                        sshd
                           │
                           ▼
                 PubkeyAuthentication
                           │
           ┌───────────────┴───────────────┐
           │                               │
           ▼                               ▼
   ① AuthorizedKeysCommand          ② AuthorizedKeysFile
   /usr/local/bin/ldap-authkey.sh      （按列出的路径顺序）
   以用户 nobody 运行                        │
           │                               │
           ▼                               ▼
   getent passwd <NETID>            /var/lib/ssh/<NETID>/authorized_keys
   确认本地账号存在                          │
           │                               ▼
           ▼                      /<NETID>/.ssh/authorized_keys
   ldapsearch (uid=<NETID>)               │
   idms-authdir.oit.duke.edu              │
   读取 LDAP 属性 sshPublicKey            │
           │                               │
           ▼                               │
   每条公钥经 ssh-keygen -l 校验            │
           │                               │
           └───────────────┬───────────────┘
                           ▼
              合并 ① 与 ② 得到的公钥集合
                           │
                           ▼
           与客户端本次提供的公钥比对
                           │
              ┌────────────┴────────────┐
              ▼                         ▼
           匹配成功                   不匹配
              │                         │
              ▼                         ▼
         免密登录              继续密码等其他认证方式

如何实现左侧（1）链路？ DKU Self-Service，点击 manage your ssh keys，粘贴你复制的公钥内容即可。

测试 ssh dkucc免密登录即为成功.

「Section 5」登录节点、计算节点和 Slurm 的分工

登录节点适合编辑代码、Git 操作、轻量测试，以及 sbatch、squeue、scancel、sacct 等作业管理命令，请不要在这里跑 epoch 级训练、大规模 torchrun、长期压缩或模型服务。

计算节点由 sbatch 或 srun 分配，用于运行训练、使用 GPU、读取大数据和写 checkpoint。ACL 是一个例外：只要 /work 已挂载，并且当前用户是目录 owner 或拥有 C 权限，就可以在计算节点上修改 ACL；但不能在计算节点提交或管理新的 Slurm 作业。

长时间的交互工作可以用 tmux，防止网络中断后 shell 消失：

tmux new -s main
# 重新登录后
tmux attach -t main

官网不鼓励用本机 VS Code Remote-SSH 在 DKUCC 上直接跑代码， 需要走正规入口：Open OnDemand 上的 code-server（集群已装 module code-server/4.96.4，路径在 /opt/apps/almalinux9/code-server-4.96.4/），不建议自己在节点上私自拉起 vscode-server 进行 ssh 连接。

采用以下指令, 我们可以看到 account 分组为faculty, cpu 节点可以任意使用, gpu 节点最多申请四张卡, 最多提交一个作业.

sacctmgr show assoc user=$USER format=Account,Partition,QOS,MaxJobs,MaxTRES -P

Account|Partition|QOS|MaxJobs|MaxTRES
faculty||normal|1|cpu=1000,gres/gpu=4,mem=500000M
faculty|common|normal|1000|cpu=1000,mem=500000M

sinfo 可以查看具体分区和节点情况:

sinfo

PARTITION           AVAIL  TIMELIMIT  NODES  STATE NODELIST
common*                up 90-00:00:0      1  down* dkucc-core-dkurc-u-it06-2-2
common*                up 90-00:00:0      4    mix dkucc-core-dkurc-u-it06-1-1,dkucc-core-dkurc-u-it06-2-[3-4],dkucc-core-dkurc-u-it07-3-1
common*                up 90-00:00:0      4  alloc dkucc-core-dkurc-u-it06-1-[2-4],dkucc-core-dkurc-u-it06-2-1
common*                up 90-00:00:0      9   idle dkucc-core-dkurc-u-it07-3-[2-5],dkucc-core-dkurc-u-it07-4-[1-5]
common-gpu             up 7-00:00:00      1    mix dkucc-core-gpu-dkurc-d-it09-8
common-gpu             up 7-00:00:00      1   idle dkucc-core-gpu-dkurc-d-it09-3
l20-gpu                up 7-00:00:00      3    mix dkucc-core-gpu-dkurc-a-it08-[22,28],dkucc-core-gpu-dkurc-a-it09-26
l20-gpu                up 7-00:00:00      1  alloc dkucc-core-gpu-dkurc-a-it09-14
h20-gpu                up 7-00:00:00      1   mix- dkucc-core-gpu-dkurc-z-it13-05

可以使用的 GPU 分区有这三种: A40、L20 与 H20

「Section 6」GPU 作业：提交、排队、抢占和恢复

Slurm 常用工具指令

1. 查看所有分区与节点概览：sinfo

sinfo

含义： 列出各 Slurm 分区（partition）的可用性、作业时间上限、节点数量、节点状态（idle 空闲 / mix 部分占用 / alloc 已满 / down* 故障）及节点名列表。带 * 的分区（如 common*）为默认分区。

输出示例：

PARTITION           AVAIL  TIMELIMIT  NODES  STATE NODELIST
common*                up 90-00:00:0      1  down* dkucc-core-dkurc-u-it06-2-2
common*                up 90-00:00:0      4    mix dkucc-core-dkurc-u-it06-1-1,dkucc-core-dkurc-u-it06-2-[3-4],dkucc-core-dkurc-u-it07-3-1
common*                up 90-00:00:0      4  alloc dkucc-core-dkurc-u-it06-1-[2-4],dkucc-core-dkurc-u-it06-2-1
common*                up 90-00:00:0      9   idle dkucc-core-dkurc-u-it07-3-[2-5],dkucc-core-dkurc-u-it07-4-[1-5]
common-gpu             up 7-00:00:00      1    mix dkucc-core-gpu-dkurc-d-it09-8
common-gpu             up 7-00:00:00      1   idle dkucc-core-gpu-dkurc-d-it09-3
l20-gpu                up 7-00:00:00      3    mix dkucc-core-gpu-dkurc-a-it08-[22,28],dkucc-core-gpu-dkurc-a-it09-26
l20-gpu                up 7-00:00:00      1  alloc dkucc-core-gpu-dkurc-a-it09-14
h20-gpu                up 7-00:00:00      1   mix- dkucc-core-gpu-dkurc-z-it13-05
...

更紧凑的汇总可用 sinfo -s（列 NODES(A/I/O/T) 表示已分配 / 空闲 / 其他 / 总计）。

2. 查看单台节点的硬件与占用：scontrol show node

scontrol show node dkucc-core-gpu-dkurc-d-it09-3

含义： 查看指定计算节点的详细配置与当前资源占用。 常用字段：Gres（GPU 型号与数量）、RealMemory（物理内存，单位 MB）、State（IDLE / MIXED / ALLOCATED 等）、AllocTRES（已分配的 CPU / 内存 / GPU）

输出示例（common-gpu 节点，节选）：

NodeName=dkucc-core-gpu-dkurc-d-it09-3
   Gres=gpu:a40:8
   CPUTot=96  CPUAlloc=0  CPULoad=1.51
   RealMemory=1030745  AllocMem=0  FreeMem=22643
   State=IDLE
   Partitions=common-gpu
   CfgTRES=cpu=96,mem=1030745M,billing=96,gres/gpu=8
   AllocTRES=

对 L20 等其它分区节点，字段含义相同；State=MIXED 且 AllocTRES gres/gpu=N 表示该节点部分 GPU 已被占用。

3. 指定节点申请交互 shell：srun + -w

示例，按账号权限与节点空闲情况可能排队：

srun -p l20-gpu -w dkucc-core-gpu-dkurc-a-it09-26 \
  --gres=gpu:l20:4 --cpus-per-task=48 --mem=256G --pty bash -i

一般不必指定 -w，让调度器自动选节点即可；只有在确知某台机器内存、GPU 型号或驱动满足需求、且该节点仍有空闲资源时，才考虑 -w。

4. 查看自己的作业队列：squeue -u

squeue -u $USER
# 或
squeue -u <NETID>

含义： 列出指定用户当前在队列中或运行中的作业。ST 列：R 运行中，PD 排队中，CG 正在结束等。TIME 为已运行时长；NODELIST 为实际运行节点。

输出示例：

             JOBID PARTITION     NAME     USER ST       TIME  NODES NODELIST(REASON)
             30136   l20-gpu     bash    sy310  R 2-16:14:52      1 dkucc-core-gpu-dkurc-a-it08-22
             30429   l20-gpu pomo_cvrp20    ll563  R    7:31:11      1 dkucc-core-gpu-dkurc-a-it09-26

5. 重新连接已有交互作业的 shell：srun --jobid

srun --jobid=<JOBID> --pty bash

含义： 网络中断或终端关闭后，重新 attach 到仍在运行的交互式 Slurm 作业。每个 job 只允许一个 attach 的 shell；若已有连接，需先退出旧 shell 或新开终端再连。

6. 取消作业：scancel

scancel <JOBID>

含义： 取消指定作业（排队中的 pending 或正在运行的 running）。取消自己的 job 不需要额外权限；误删他人作业需管理员介入。

7. 查看单个作业的详细信息：squeue -j + 自定义格式

squeue -j <JOBID> -o "%.18i %.9P %.20j %.8u %.2t %.10M %.9l %.6D %.20R"

含义： 对单个 JOBID 按固定列宽输出分区、作业名、用户、状态、已运行时间、时间上限、节点数和调度原因（REASON / NODELIST）。

输出示例：

             JOBID PARTITION                 NAME     USER ST       TIME TIME_LIMI  NODES     NODELIST(REASON)
             30136   l20-gpu                 bash    sy310  R 2-16:14:52 4-10:00:00      1 dkucc-core-gpu-dkurc-a-it08-22

作业结束后历史信息用 sacct -j <JOBID> 查询

下面是slrum创建的可用的脚本实例：

先在提交前创建日志目录。Slurm 会在脚本开始前打开 --output 和 --error 指定的文件，因此不能依赖脚本内部的 mkdir：

mkdir -p /work/<NETID>/slurm/logs

然后新建 /work/<NETID>/slurm/train.sh：

#!/bin/bash
#SBATCH --job-name=my-train
#SBATCH --partition=l20-gpu
#SBATCH --nodes=1
#SBATCH --ntasks=1
#SBATCH --gres=gpu:l20:1
#SBATCH --cpus-per-task=8
#SBATCH --mem=64G
#SBATCH --time=24:00:00
#SBATCH --chdir=/work/<NETID>/repos/myproject
#SBATCH --output=/work/<NETID>/slurm/logs/%x-%j.out
#SBATCH --error=/work/<NETID>/slurm/logs/%x-%j.err

set -euo pipefail
mkdir -p /work/<NETID>/slurm/logs
source "$(conda info --base)/etc/profile.d/conda.sh"
conda activate /work/<NETID>/envs/myenv
export PYTHONNOUSERSITE=1

echo "Job $SLURM_JOB_ID on $(hostname) at $(date)"
nvidia-smi -L
python train.py --output-dir /work/<NETID>/outputs/run_${SLURM_JOB_ID}

提交和观察：

sbatch /work/<NETID>/slurm/train.sh
squeue -u $USER
tail -f /work/<NETID>/slurm/logs/my-train-<JOBID>.out
sacct -j <JOBID> --format=JobID,State,ExitCode,Elapsed,Timelimit,MaxRSS,DerivedExitCode

短时间调试可以申请交互 shell：

srun --partition=l20-gpu --gres=gpu:l20:1 --cpus-per-task=4 --mem=32G --time=01:00:00 --pty bash -l

交互 shell 只用于调试。长训练应使用 sbatch。如果一个脚本同时负责提交作业和执行训练，可以按 SLURM_JOB_ID 分支：

if [[ -z "${SLURM_JOB_ID:-}" ]]; then
  sbatch --export=ALL,MY_VAR=value "$0" "$@"
else
  python main.py
fi

共享 GPU 分区排队情况不同，如果一个节点pending， 可以scancel后，申请其他node；但同一账号申请gpu节点，最多只运行一个作业。

不建议一次提交很多任务，GPU QOS 同时只允许一个运行作业，但后续 pending 作业可能随着等待时间提高优先级，并抢占正在运行的作业。常见表现是串行的任务在约一小时到两小时后杀掉前面的任务，收到 Signal 9 (SIGKILL)。

「Section 7」/work 数据保留与定期检查

/work 文件夹下时间戳旧于 75 天的文件，会被半个月一次的被自动清理。

需要更新文件时间戳时，应把范围限制在确实需要保留的目录。扫描整个 /work/<NETID> 会产生大量 I/O，不应直接在登录节点运行。下面的命令通过 Slurm 申请 CPU 资源，只处理 data 和 outputs：

srun --partition=common --time=04:00:00 --mem=2G --cpus-per-task=1 \
  bash -lc 'find /work/<NETID>/data /work/<NETID>/outputs -type f -print0 | xargs -0 -r touch'

如需自动运行，可以让 cron 在每月 1 日提交一次 CPU 作业。cron 日期字段中的 */30 不表示固定每 30 天。先创建日志目录和 /work/<NETID>/slurm/touch-work.sh：

mkdir -p /work/<NETID>/slurm/logs

#!/bin/bash
#SBATCH --job-name=touch-work
#SBATCH --partition=common
#SBATCH --time=04:00:00
#SBATCH --mem=2G
#SBATCH --cpus-per-task=1
#SBATCH --output=/work/<NETID>/slurm/logs/touch-work-%j.out
#SBATCH --error=/work/<NETID>/slurm/logs/touch-work-%j.err

set -euo pipefail
find /work/<NETID>/data /work/<NETID>/outputs -type f -print0 2>/dev/null | xargs -0 -r touch

确认脚本可以通过 sbatch 正常运行后，再执行 crontab -e，加入：

0 2 1 * * /usr/bin/sbatch /work/<NETID>/slurm/touch-work.sh >> /work/<NETID>/slurm/touch-submit.log 2>&1

该表达式表示“每月 1 日 02:00”，不是严格的 30 天间隔。cron 只在登录节点提交作业，实际扫描由 Slurm 分配的 CPU 节点执行。若管理员不允许此类保活，停用 cron，以站外备份为准。

检查最旧文件年龄：

tail -n 50 /work/<NETID>/slurm/touch-submit.log
srun --partition=common --time=01:00:00 --mem=2G --cpus-per-task=1 bash -lc '
  OLDEST=$(find /work/<NETID>/data /work/<NETID>/outputs -type f -printf "%T@\n" 2>/dev/null | sort -n | head -1)
  if [[ -n "$OLDEST" ]]; then
    DAYS=$(( ($(date +%s) - ${OLDEST%.*}) / 86400 ))
    echo "最旧文件约 ${DAYS} 天前被修改或 touch"
  fi
'

文件更新时间戳的skill touch 保活部署（~/bin/touch_work_timestamps.sh、每月 1/15 日 cron、空间巡检 monthly_check.sh）可参考 dkucc-data-ingest；若文件已被清理或误删，快照恢复步骤见 dkucc-data-recovery。

官方资料

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可参考的工具

• guyong1449/cisco-vpn-autoconnect：在 Windows 下自动调用 Cisco Secure Client 连接 DKU VPN，并支持 Duo Push
• guyong1449/DKUCC-skill：将本指南内较为复杂，不方便在正文内完整描述，或者适合用 AI 协助排查的工作流拆分整理成的 skill 合集，还有 DKUCC 官网网页缓存，IT 相关邮件原文留档等相关内容