Вторичный локальный механизм вывода LLM через llama.cpp. Этот навык следует использовать при непосредственном запуске моделей GGUF, загрузке адаптеров LoRA для Kothar, тестировании скорости вывода или обслуживании моделей через llama-server. Дополняет Ollama (который остается основным для RLAMA и общего использования).
Быстро установите AI-навык llama-cpp в вашу среду разработки через командную строку
Источник: 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):
Вторичный локальный механизм вывода LLM через llama.cpp. Этот навык следует использовать при непосредственном запуске моделей GGUF, загрузке адаптеров LoRA для Kothar, тестировании скорости вывода или обслуживании моделей через llama-server. Дополняет Ollama (который остается основным для RLAMA и общего использования). Источник: tdimino/claude-code-minoan.
Стабильные поля и команды для ссылок в AI/поиске.
npx skills add https://github.com/tdimino/claude-code-minoan --skill llama-cppВторичный локальный механизм вывода LLM через llama.cpp. Этот навык следует использовать при непосредственном запуске моделей GGUF, загрузке адаптеров LoRA для Kothar, тестировании скорости вывода или обслуживании моделей через llama-server. Дополняет Ollama (который остается основным для RLAMA и общего использования). Источник: tdimino/claude-code-minoan.
Откройте терминал или инструмент командной строки (Terminal, iTerm, Windows Terminal и т.д.) Скопируйте и выполните эту команду: npx skills add https://github.com/tdimino/claude-code-minoan --skill llama-cpp После установки навык будет автоматически настроен в вашей AI-среде разработки и готов к использованию в Claude Code, Cursor или OpenClaw
https://github.com/tdimino/claude-code-minoan