resolve
/resolve
Wyszukuje modele Hugging Face przez model-shelf przed każdym pobraniem, obsługując GGUF, MLX i safetensors dla lokalnych LLM.
- Autor
- alexziskind1 ↗
- Repozytorium
- model-shelf ↗
- Licencja
- MIT
- Ostatnia zmiana repozytorium
- 01.09.2026
Ocena i bezpieczeństwo
- Pliki w paczce
- 1
- Skrypty
- 0
- Komentarze HTML
- 0
- Adresy URL w SKILL.md
- 0
Brak sygnałów. Repozytorium zmienione 01.09.2026, bez odwołań do wycofanych modeli i API.
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
- Workflow
- Examples
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
| Repozytorium | Wynik | Licencja |
|---|---|---|
| Ta strona · alexziskind1/model-shelf | 100 | MIT |
| griffinwork40/agent-framework | 100 | Apache-2.0 |
| OutlineDriven/outline-driven-development | 100 | Apache-2.0 |
| outlinedriven/odin-claude-plugin | 100 | Apache-2.0 |
| OutlineDriven/odin-codex-plugin | 90 | Apache-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.