محرك استدلال LLM المحلي الثانوي عبر llama.cpp. يجب استخدام هذه المهارة عند تشغيل نماذج GGUF مباشرة، أو تحميل محولات LoRA لـ Kothar، أو قياس سرعة الاستدلال، أو تقديم النماذج عبر خادم اللاما. يكمل Ollama (الذي يظل أساسيًا لـ RLAMA والاستخدام العام).
ثبّت مهارة الذكاء الاصطناعي llama-cpp بسرعة في بيئة التطوير لديك عبر سطر الأوامر
المصدر: tdimino/claude-code-minoan.
Direct access to llama.cpp for faster inference, LoRA adapter loading, and benchmarking on Apple Silicon. Ollama remains primary for RLAMA and general use; llama.cpp is the power tool.
To avoid duplicating model files, resolve an Ollama model name to its GGUF blob path:
To start an OpenAI-compatible server (port 8081, avoids Ollama's 11434):
محرك استدلال LLM المحلي الثانوي عبر llama.cpp. يجب استخدام هذه المهارة عند تشغيل نماذج GGUF مباشرة، أو تحميل محولات LoRA لـ Kothar، أو قياس سرعة الاستدلال، أو تقديم النماذج عبر خادم اللاما. يكمل Ollama (الذي يظل أساسيًا لـ RLAMA والاستخدام العام). المصدر: tdimino/claude-code-minoan.
حقول وأوامر مستقرة للاقتباس في أنظمة الذكاء الاصطناعي والبحث.
npx skills add https://github.com/tdimino/claude-code-minoan --skill llama-cppمحرك استدلال LLM المحلي الثانوي عبر llama.cpp. يجب استخدام هذه المهارة عند تشغيل نماذج GGUF مباشرة، أو تحميل محولات LoRA لـ Kothar، أو قياس سرعة الاستدلال، أو تقديم النماذج عبر خادم اللاما. يكمل Ollama (الذي يظل أساسيًا لـ RLAMA والاستخدام العام). المصدر: tdimino/claude-code-minoan.
افتح الطرفية أو أداة سطر الأوامر لديك مثل Terminal أو iTerm أو Windows Terminal انسخ ونفّذ هذا الأمر: npx skills add https://github.com/tdimino/claude-code-minoan --skill llama-cpp بعد التثبيت، سيتم إعداد المهارة تلقائيا في بيئة البرمجة بالذكاء الاصطناعي لديك وتصبح جاهزة للاستخدام في Claude Code أو Cursor أو OpenClaw
https://github.com/tdimino/claude-code-minoan