Motore di inferenza LLM locale secondario tramite llama.cpp. Questa abilità dovrebbe essere utilizzata quando si eseguono direttamente modelli GGUF, si caricano adattatori LoRA per Kothar, si esegue il benchmarking della velocità di inferenza o si servono modelli tramite llama-server. Complementa Ollama (che rimane primario per RLAMA e per uso generale).
Installa rapidamente la skill AI llama-cpp nel tuo ambiente di sviluppo tramite riga di comando
Fonte: 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):
Motore di inferenza LLM locale secondario tramite llama.cpp. Questa abilità dovrebbe essere utilizzata quando si eseguono direttamente modelli GGUF, si caricano adattatori LoRA per Kothar, si esegue il benchmarking della velocità di inferenza o si servono modelli tramite llama-server. Complementa Ollama (che rimane primario per RLAMA e per uso generale). Fonte: tdimino/claude-code-minoan.
Campi e comandi stabili per citazioni AI/ricerca.
npx skills add https://github.com/tdimino/claude-code-minoan --skill llama-cppMotore di inferenza LLM locale secondario tramite llama.cpp. Questa abilità dovrebbe essere utilizzata quando si eseguono direttamente modelli GGUF, si caricano adattatori LoRA per Kothar, si esegue il benchmarking della velocità di inferenza o si servono modelli tramite llama-server. Complementa Ollama (che rimane primario per RLAMA e per uso generale). Fonte: tdimino/claude-code-minoan.
Apri il tuo terminale o strumento da riga di comando (Terminal, iTerm, Windows Terminal, ecc.) Copia ed esegui questo comando: npx skills add https://github.com/tdimino/claude-code-minoan --skill llama-cpp Dopo l'installazione, la skill verrà configurata automaticamente nel tuo ambiente AI di coding e sarà pronta all'uso in Claude Code, Cursor o OpenClaw
https://github.com/tdimino/claude-code-minoan