Przejdź do treści
Biblioteka skilli
AI i agenci · Integracja z narzędziem

resolve

/resolve

Wyszukuje modele Hugging Face przez model-shelf przed każdym pobraniem, obsługując GGUF, MLX i safetensors dla lokalnych LLM.

Repozytorium
model-shelf ↗
Licencja
MIT
Ostatnia zmiana repozytorium
01.09.2026

Ocena i bezpieczeństwo

100/ 100Klasa: dobry
Format25 / 25
Frontmatter z nazwą i opisem, poprawna nazwa, opis do 1024 znaków, nazwa zgodna z folderem.
Odkrywalność25 / 25
Opis mówi, kiedy użyć skilla, ma sensowną długość i jest w 3. osobie.
Treść35 / 35
Co najmniej 150 słów i do 500 linii, nagłówki, listy kroków, przykłady albo kod.
Higiena15 / 15
Bez zaślepek typu TODO, bez ścieżek Windows, z licencją.
Ryzykobrak sygnałów w skanie
Pliki w paczce
1
Skrypty
0
Komentarze HTML
0
Adresy URL w SKILL.md
0
Przestarzałość

Brak sygnałów. Repozytorium zmienione 01.09.2026, bez odwołań do wycofanych modeli i API.

Licencja

MIT, otwarta: można używać i zmieniać, z zachowaniem informacji o autorze.

Co robi i kiedy

Wyszukuje modele Hugging Face przez model-shelf przed każdym pobraniem, obsługując GGUF, MLX i safetensors dla lokalnych LLM.

Oryginalny opis (EN)

Always resolve Hugging Face models via `model-shelf` before any download. Supports GGUF, MLX, and safetensors. Triggers whenever the user asks to load, run, or use a local LLM model (llama.cpp / Ollama / MLX / vLLM / transformers flows).

Jak działa

  1. Workflow
  2. Examples
Sekcje z nagłówków SKILL.md, w oryginale · 69 linii, 427 słów
Podgląd SKILL.md
---
name: resolve
description: Always resolve Hugging Face models via `model-shelf` before any download. Supports GGUF, MLX, and safetensors. Triggers whenever the user asks to load, run, or use a local LLM model (llama.cpp / Ollama / MLX / vLLM / transformers flows).
---

# Resolve a Hugging Face model locally

When the user wants to load, run, or use a Hugging Face model — **always**
go through `model-shelf`. Do not invoke `huggingface-cli download`, `hf
download`, `snapshot_download`, or any other direct download command.

The user does **not** need to give you an exact `org/repo` id. Loose
descriptions ("qwen 3 4b mlx 4-bit", "the latest llama 3.1") are normal
and expected. Do not push back on whether a model exists — your training
data is stale and Model Shelf can search the live Hub.

## Workflow

1. **Decide whether to search first.**
   - If the user gave a clean `org/repo` string (e.g. `Qwen/Qwen3-14B-GGUF`),
     skip to step 2.
   - Otherwise the input is loose — run:
     ```
     model-shelf find "<user's words>" [--format gguf|mlx|safetensors] --json --limit 5
     ```
     Use any format hint from the user (`mlx`, `gguf`, `safetensors`). Pick the
     top result that matches the user's format/quant intent. Use its `repo_id`
     as the input to step 2. If `find` returns nothing, tell the user no
     matching model was found — do **not** invent a repo id.

2. **Resolve the repo to a local path.**
   ```
   model-shelf resolve <repo_id> [--format gguf|mlx|safetensors] [--quant <QUANT>] --json
   ```

   - `--format` is auto-detected from `repo_id` if omitted:
     - `*-GGUF` (case-insensitive) → `gguf`
     - `mlx-community/*` or `*-mlx` → `mlx`
     - everything else → `safetensors`
   - `--quant` is **required for `gguf`** (e.g. `Q4_K_M`); ignored otherwise.

3. **Use the returned `path`** with the user's runtime:
   - **gguf**: file path → `llama.cpp` / `llama-server` / Ollama / LM Studio
   - **mlx**: directory path → `mlx_lm.generate` / `mlx_lm.server` (Apple Silicon)
   - **safetensors**: directory path → `transformers` / `vllm`

4. **Error handling:**
   - If `status == "missing"`, downloads are disabled in their config —
     surface that to the user and stop.
   - If `model-shelf` exits **non-zero with a message on stderr**, surface
     the error verbatim and stop. Do **not** work around it — don't fall
     back to `huggingface-cli`, don't change paths, don't retry. Common causes:
     - **Volume not mounted** — user's external drive isn't connected.
     - **Shelf not initialized** — error tells them to run `model-shelf init`.
       Don't run it for them unless they explicitly ask; the curated shelf
       is a deliberate one-time setup the user owns.

## Examples

Loose user input — search first:
```
User: "fetch qwen 3 4b in mlx 4-bit"
You:  model-shelf find "qwen3 4b 4-bit" --format mlx --json --limit 5
      # pick top result, e.g. mlx-community/Qwen3-4B-4bit
      model-shelf resolve "mlx-community/Qwen3-4B-4bit" --json
```

Explicit repo — resolve directly:
```
User: "load Qwen/Qwen3-14B-GGUF with Q4_K_M"
You:  model-shelf resolve "Qwen/Qwen3-14B-GGUF" --quant Q4_K_M --json
```

Wersje

RepozytoriumWynikLicencja
Ta strona · alexziskind1/model-shelf100MIT
griffinwork40/agent-framework100Apache-2.0
OutlineDriven/outline-driven-development100Apache-2.0
outlinedriven/odin-claude-plugin100Apache-2.0
OutlineDriven/odin-codex-plugin90Apache-2.0

Migawka bazy z 28.10.2026 · wersja paczki b71e2aa20248 (skrót SHA-256 całej paczki)

Pobrania w ostatnich 30 dniach: 0 · ranking

Zgłoś problem z tym skillem: szkodliwa treść, błędny opis albo prośba autora o usunięcie.

Podobne skille

  • 100local-model-orchestrator
    Skanuje, objaśnia, dobiera, instaluje i wywołuje lokalne modele AI w Ollama, cache Hugging Face, MLX Whisper, whisper.cpp i LM Studio, z naciskiem na modele zoptymalizowane pod Apple Silicon.
  • 100local-inference-tuning
    Dobiera i dostraja silnik lokalnej inferencji LLM do sprzętu użytkownika: wybór między MLX, llama.cpp, Ollama i vLLM, szacowanie zmieszczenia modelu, strojenie batchingu i KV cache.
  • 100unsloth
    Dotrenowuje otwarte modele LLM, takie jak Llama, Qwen i Gemma, metodą LoRA lub QLoRA na jednym GPU i eksportuje je do GGUF dla Ollamy i llama.cpp albo do wag dla vLLM.
  • 90models
    Dodaje do Guaardvark dowolny model, checkpoint lub LoRA z Hugging Face na podstawie adresu URL, pokazuje zainstalowane i pobiera modele z rejestru.
  • 100llama-cpp
    Uruchamia modele GGUF bezpośrednio, ładuje adaptery LoRA, mierzy szybkość inferencji i serwuje modele przez llama-server z llama.cpp, w tym skrypty dla Qwen 3.5.
  • 100model-recipes
    Znajduje, tworzy i aktualizuje receptury i konfiguracje wdrożenia vLLM dla modeli LLM i Hugging Face według modelu i sprzętu.

Uwagi i zgłoszenia

Wiadomość trafi do Bartosza Sokolińskiego. Adres e-mail jest potrzebny tylko do odpowiedzi. Szczegóły w polityce prywatności.