Sekundäre lokale LLM-Inferenz-Engine über llama.cpp. Diese Fähigkeit sollte beim direkten Ausführen von GGUF-Modellen, beim Laden von LoRA-Adaptern für Kothar, beim Benchmarking der Inferenzgeschwindigkeit oder beim Bereitstellen von Modellen über den Lama-Server verwendet werden. Ergänzt Ollama (das primär für RLAMA und den allgemeinen Gebrauch bleibt).
Installieren Sie den KI-Skill llama-cpp schnell in Ihrer Entwicklungsumgebung über die Kommandozeile
Quelle: 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):
Sekundäre lokale LLM-Inferenz-Engine über llama.cpp. Diese Fähigkeit sollte beim direkten Ausführen von GGUF-Modellen, beim Laden von LoRA-Adaptern für Kothar, beim Benchmarking der Inferenzgeschwindigkeit oder beim Bereitstellen von Modellen über den Lama-Server verwendet werden. Ergänzt Ollama (das primär für RLAMA und den allgemeinen Gebrauch bleibt). Quelle: tdimino/claude-code-minoan.
Stabile Felder und Befehle für KI/Such-Zitate.
npx skills add https://github.com/tdimino/claude-code-minoan --skill llama-cppSekundäre lokale LLM-Inferenz-Engine über llama.cpp. Diese Fähigkeit sollte beim direkten Ausführen von GGUF-Modellen, beim Laden von LoRA-Adaptern für Kothar, beim Benchmarking der Inferenzgeschwindigkeit oder beim Bereitstellen von Modellen über den Lama-Server verwendet werden. Ergänzt Ollama (das primär für RLAMA und den allgemeinen Gebrauch bleibt). Quelle: tdimino/claude-code-minoan.
Öffnen Sie Ihr Terminal oder Kommandozeilen-Tool (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Kopieren Sie diesen Befehl und führen Sie ihn aus: npx skills add https://github.com/tdimino/claude-code-minoan --skill llama-cpp Nach der Installation wird der Skill automatisch in Ihrer KI-Programmierumgebung konfiguriert und ist bereit zur Verwendung in Claude Code, Cursor oder OpenClaw
https://github.com/tdimino/claude-code-minoan