À propos
Cette compétence offre une gestion opérationnelle locale des LLM pour les développeurs, en prenant en charge les contrôles d'intégrité, la gestion du cache et le contrôle des modèles Ollama basés sur Docker. Elle vous permet de sonder les points de terminaison LLM, de gérer les modèles, et de surveiller l'utilisation du GPU et les performances. Utilisez-la pour maintenir les environnements d'exécution locaux des LLM et résoudre les problèmes opérationnels.
Installation rapide
Claude Code
Recommandénpx skills add grahama1970/agent-skills -a claude-code/plugin add https://github.com/grahama1970/agent-skillsgit clone https://github.com/grahama1970/agent-skills.git ~/.claude/skills/ops-llmCopiez et collez cette commande dans Claude Code pour installer cette compétence
Dépôt GitHub
Questions fréquentes
Qu’est-ce que le Skill ops-llm ?
ops-llm est un Skill Claude créé par grahama1970. Un Skill regroupe des instructions et des ressources que Claude charge à la demande pour effectuer des tâches liées à ops-llm sans consigne supplémentaire.
Comment installer ops-llm ?
Utilisez les commandes d’installation de cette page : ajoutez ops-llm à Claude Code comme plugin ou clonez son dépôt dans votre dossier skills, puis redémarrez Claude pour charger le Skill.
À quelle catégorie appartient ops-llm ?
ops-llm appartient à la catégorie Documentation.
ops-llm est-il gratuit ?
Oui. ops-llm est référencé sur AIMCP et son installation est gratuite.
Compétences associées
Cette compétence récupère la documentation actuelle de Railway pour répondre aux questions sur les fonctionnalités, le fonctionnement ou des URL spécifiques de la documentation. Elle garantit que les développeurs reçoivent des informations précises et à jour directement depuis les sources officielles de Railway. Utilisez-la lorsque les utilisateurs demandent comment fonctionne Railway ou font référence à la documentation de Railway.
Cette compétence Claude offre un accompagnement expert pour écrire du code Python dans les nœuds Code de n8n, en particulier pour utiliser la bibliothèque standard de Python et travailler avec la syntaxe spéciale de n8n comme `_input`, `_json` et `_node`. Elle aide les développeurs à comprendre les limites de Python dans n8n et recommande d'utiliser JavaScript pour la plupart des workflows, tout en proposant des solutions Python pour des besoins spécifiques de transformation de données.
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