De la autor
Локальный LLM-стек на Mac (Apple Silicon, MLX) под приватность и запасной режим. NL-вход к установке/запуску/переключению моделей + слой суждения для мониторинга новых моделей. Тонкая обёртка над скриптами РП404, не замена.
Instalare
npx skills add TserenTserenov/FMT-exocortex-template --skill local-llm -a claude-code
Se instalează în .claude/skills/local-llm/ · Fiecare comandă descarcă skill-ul direct de pe GitHub cu utilitarul open source skills.
Identic octet cu octet cu commit-ul scanat, cu licența depozitului și un fișier SOURCE.txt.
Vrei ca agentul să-ți propună skill-uri în timp ce scrii? Vezi cum folosești skill-urile din IDE.
Verificări de siguranță pe SKILL.md
Niciun avertisment.
De ce 82
aiqbench calculează scorul de încredere din semnale publice. Nu este un audit de securitate, așa că citește un skill înainte să-l instalezi.
Skill-uri similare
Cele mai apropiate de acesta prin ce fac și când sunt folosite.
- apple-on-device-aidpearson2699/swift-ios-skillsBuild private, on-device AI features on iPhone, iPad, and Mac with Foundation Models, Core ML, MLX Swift, or llama.cpp. Use when choosing an Apple-local model runtime, building an Apple Intelligence chatbot or tool-calling feature, running an LLM on Apple Silicon, converting or compressing a Python model for Core ML, or comparing on-device inference backends. For Swift Core ML loading and prediction code, use the coreml skill.Inginerie★ 1.2K
- openclaw-local-mac-miniBagelHole/DevOps-Security-Agent-SkillsSet up OpenClaw locally and run it reliably on a Mac mini for private, always-on local agent workflows.Altele★ 1.2K
- gemma4-local-deploymajiayu000/spellbook在本机 Mac 或 Apple Silicon 上部署 Gemma 4 12B。本地安装/升级 llama.cpp，下载 GGUF 量化模型，用 llama-server 暴露 OpenAI-compatible API，或用 Ollama 暴露本地模型服务；按用户需求在默认 Q4_K_M、64K/128K 长上下文、QAT Q4_0 @ 256K、左右对比演示之间选择，配置 tmux 后台运行，验证健康检查、问答接口、资源占用和常见故障。当用户说部署 Gemma 4、Gemma 4 12B、本地大模型、长上下文、QAT、量化、llama-server、Ollama、GGUF、Mac 本地模型服务时使用。DevOps★ 288
- foundation-modelsrshankras/claude-code-apple-skillsOn-device LLM integration using Apple's Foundation Models framework. Use when implementing AI text generation, structured output, or tool calling.Altele★ 837
- llama-cppOrchestra-Research/AI-Research-SKILLsRuns LLM inference on CPU, Apple Silicon, and consumer GPUs without NVIDIA hardware. Use for edge deployment, M1/M2/M3 Macs, AMD/Intel GPUs, or when CUDA is unavailable. Supports GGUF quantization (1.5-8 bit) for reduced memory and 4-10× speedup vs PyTorch on CPU.DevOps★ 14K
- apple-siliconOutlineDriven/outline-driven-developmentUse when tuning or profiling native code on Apple M-series Macs: unified memory, 16 KiB pages, Accelerate and Metal for matrix work, xctrace and leaks, Rosetta 2, or sysctl hardware queries.Inginerie★ 55
Note și recenzii
—
nicio recenzie
Ai încercat acest skill? Notează-l ca să-i ajuți pe alții. Autentifică-te
Discuție
Intră în discuție. Autentifică-te