ما هي smolvlm؟
نموذج لغة الرؤية المحلية لتحليل الصور باستخدام SmolVLM-2B المصدر: tdimino/claude-code-minoan.
·smolvlm
{}
smolvlm
✓نموذج لغة الرؤية المحلية لتحليل الصور باستخدام SmolVLM-2B
كيفية تثبيت smolvlm
ثبّت مهارة الذكاء الاصطناعي smolvlm بسرعة في بيئة التطوير لديك عبر سطر الأوامر
- افتح الطرفية: افتح الطرفية أو أداة سطر الأوامر لديك مثل Terminal أو iTerm أو Windows Terminal
- نفّذ أمر التثبيت: انسخ ونفّذ هذا الأمر: npx skills add https://github.com/tdimino/claude-code-minoan --skill smolvlm
- تحقق من التثبيت: بعد التثبيت، سيتم إعداد المهارة تلقائيا في بيئة البرمجة بالذكاء الاصطناعي لديك وتصبح جاهزة للاستخدام في Claude Code أو Cursor أو OpenClaw
المصدر: tdimino/claude-code-minoan.
SKILL.md
عرض النص الخامAnalyze images locally using SmolVLM-2B, a state-of-the-art compact vision-language model optimized for Apple Silicon via mlx-vlm.
| Model | SmolVLM-2B-Instruct | | Size | 4GB | | Peak Memory | 5.8GB | | Speed | 94 tok/s (M-series) | | Supported Formats | PNG, JPG, JPEG, GIF, WebP |
"Model not found": First run downloads the model (4GB). Wait for completion.
نموذج لغة الرؤية المحلية لتحليل الصور باستخدام SmolVLM-2B المصدر: tdimino/claude-code-minoan.
حقائق جاهزة للاقتباس
حقول وأوامر مستقرة للاقتباس في أنظمة الذكاء الاصطناعي والبحث.
- أمر التثبيت
npx skills add https://github.com/tdimino/claude-code-minoan --skill smolvlm- الفئة
- {}تحليل البيانات
- موثق
- ✓
- أول ظهور
- 2026-03-01
- آخر تحديث
- 2026-03-10
إجابات سريعة
كيف أثبّت smolvlm؟
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 smolvlm بعد التثبيت، سيتم إعداد المهارة تلقائيا في بيئة البرمجة بالذكاء الاصطناعي لديك وتصبح جاهزة للاستخدام في Claude Code أو Cursor أو OpenClaw
أين مستودع المصدر؟
https://github.com/tdimino/claude-code-minoan
التفاصيل
- الفئة
- {}تحليل البيانات
- المصدر
- skills.sh
- أول ظهور
- 2026-03-01