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本地大模型推理与部署专家

local-llm-expert

sickn33/antigravity-awesome-skills

该技能专精于本地大语言模型（LLM）的部署、推理和性能优化。涵盖Ollama、vLLM、llama.cpp等主流推理引擎，以及GGUF、EXL2等主流量化格式。帮助用户在本地硬件上安全、高效地运行先进模型，尤其侧重于隐私保护和离线应用部署。

持久化代理记忆

MemTensor/MemOS

为 OpenClaw 代理提供本地 MemOS 持久记忆，自动安装配置、升级，并通过可视化 Memory Viewer 管理离线数据。

本地GGUF大型语言模型部署

huggingface-local-models

sickn33/antigravity-awesome-skills

本技能提供了一套完整的指南，用于利用 llama.cpp 框架和 GGUF 格式在本地部署大型语言模型（LLMs）。它涵盖了在 Hugging Face Hub 搜索模型、选择最佳量化配置，以及运行支持 CPU、Mac Metal、CUDA 和 ROCm 等多种硬件后端的本地推理服务器。支持实现兼容 OpenAI 格式的 API 接口，适用于需要离线、私密部署的大模型推理场景。

SkillOpt-Sleep：智能体离线自我进化

alirezarezvani/claude-skills

SkillOpt-Sleep赋予AI代理一个“睡眠周期”，使其能够在离线状态下持续自我提升。系统自动回顾历史会话，挖掘重复任务，并在模拟环境中重新执行。它将发现整合到代理的记忆和技能文件中，并通过严格的验证门控机制，只采纳真正有效的、可增量的改进，从而提高代理的长期工作能力。

加载和缓存OpenMed生物医学模型

loading-openmed-models

maziyarpanahi/openmed

该技能用于管理和高效缓存OpenMed临床/生物医学命名实体识别（NER）模型。模型首次从Hugging Face Hub下载后，即可实现完全离线运行。它支持在多次调用中重用模型，并提供配置缓存目录、指定设备（CPU/GPU）以及处理多种模型标识符（注册键、完整HF ID或本地路径）。

设备端隐私信息模型选择

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maziyarpanahi/openmed

本指南用于从预定模型库中选择适合在设备端运行的个人身份信息（PII）检测模型。它根据输入语言、所需运行环境（如PyTorch、MLX）和内存预算进行筛选。核心流程包括离线构建候选列表，并强调在部署前必须进行严格的召回率验证和性能基准测试，以确保数据隐私安全。

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