local-llm-ops — скилл для Claude Code: локальные LLM на Ollama
Скилл для работы с локальными моделями через Ollama на Apple Silicon: поднимает сервис, тянет модели, запускает чат и бенчмарки.
npx skills add bobmatnyc/claude-mpm-skills --skill local-llm-ops -a claude-codeЧто делает local-llm-ops
Скилл описывает полный путь работы с локальными LLM в репозитории localLLM: установка Ollama, запуск сервиса, инициализация виртуального окружения, загрузка моделей, затем чат или замеры. Быстрый старт — два шага: ./setup_chatbot.sh, потом ./chatllm. Если моделей нет, нужен ollama pull mistral.
Внутри — скрипты настройки и диагностики, CLI-лаунчеры чата с режимами задач (./chat -t coding -m codellama:70b), бенчмарки в scripts/run_benchmarks.sh с файлами benchmarks/prompts.yaml и benchmarks/models.yaml. Есть алиасы: ./install_aliases.sh добавляет llm, llm-code, llm-fast. Виртуальное окружение живёт в .venv, конфиги и сессии — в ~/.localllm/, API Ollama слушает http://localhost:11434.
Без установленного Ollama и запущенного сервиса ничего не заработает: сначала brew install ollama, затем brew services start ollama. Проверить, что сервис поднялся, можно через curl http://localhost:11434/api/version. Когда настройка падает, ./diagnose.sh показывает, что именно сломалось — чаще всего это отсутствие ollama в PATH или ни одной скачанной модели.
Какие задачи решает
- поднять Ollama и сервис на Apple Silicon с нуля
- скачать модель и запустить чат из терминала
- прогнать бенчмарк по нескольким моделям и промптам
- переключать режимы чата под код, текст и анализ
- разобраться, почему setup не проходит, через диагностику
Примеры запросов агенту
- Запусти
./setup_chatbot.shи подними локальный чат - Прогони бенчмарки по моделям из
benchmarks/models.yaml - Чат не отвечает — запусти
./diagnose.shи покажи, что не так
Как установить local-llm-ops
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add bobmatnyc/claude-mpm-skills --skill local-llm-ops -a claude-code2Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/local-llm-ops/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/local-llm-ops/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add bobmatnyc/claude-mpm-skills --skill local-llm-ops -a codex2Вручную: положить файлы
.agents/skills/local-llm-ops/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add bobmatnyc/claude-mpm-skills --skill local-llm-ops -a cursor2Вручную: положить файлы
.cursor/skills/local-llm-ops/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
1GitHub CLI
gh skill install bobmatnyc/claude-mpm-skills local-llm-ops2Вручную: положить файлы
.github/skills/local-llm-ops/SKILL.md1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add bobmatnyc/claude-mpm-skills --skill local-llm-ops -a gemini-cli2Командой платформы
gemini skills install https://github.com/bobmatnyc/claude-mpm-skills --path toolchains/ai/ops/local-llm-opsВручную: положить файлы
.devin/skills/local-llm-ops/SKILL.mdСтарый путь .windsurf/skills/ тоже читается
Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add bobmatnyc/claude-mpm-skills --skill local-llm-ops -a opencodeClaude.ai
Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills
По шагам, с командами для каждой платформы: Как установить скилл в Claude Code: пять способов
Вопросы о local-llm-ops
Как установить local-llm-ops в Claude Code?
Выполните npx skills add bobmatnyc/claude-mpm-skills --skill local-llm-ops -a claude-code, файл скилла окажется в ~/.claude/skills/local-llm-ops/SKILL.md.
Что делает local-llm-ops?
Описывает операции с локальными LLM через Ollama: настройку окружения, запуск сервиса, загрузку моделей, чат-лаунчеры, бенчмарки и диагностику.
Что нужно, чтобы скилл заработал?
Установленный Ollama и запущенный сервис, а также хотя бы одна скачанная модель — например, ollama pull mistral.
Исходный текст
SKILL.md · MIT
---
name: local-llm-ops
description: Local LLM operations with Ollama on Apple Silicon, including setup, model pulls, chat launchers, benchmarks, and diagnostics.
user-invocable: false
disable-model-invocation: true
version: 1.0.0
category: toolchain
author: Claude MPM Team
license: MIT
progressive_disclosure:
entry_point:
summary: "Run local LLMs with Ollama: setup venv, start service, pull models, launch chat, benchmark, and diagnose."
when_to_use: "Operating local LLMs on macOS, running Ollama-based chat sessions, or benchmarking models for speed/latency."
quick_start: "1. ./setup_chatbot.sh 2. ./chatllm 3. ollama pull mistral (if no models)"
tags:
- llm
- ollama
- local
- benchmark
- chat
- ops
---
# Local LLM Ops (Ollama)
## Overview
Your `localLLM` repo provides a full local LLM toolchain on Apple Silicon: setup scripts, a rich CLI chat launcher, benchmarks, and diagnostics. The operational path is: install Ollama, ensure the service is running, initialize the venv, pull models, then launch chat or benchmarks.
## Quick Start
```bash
./setup_chatbot.sh
./chatllm
```
If no models are present:
```bash
ollama pull mistral
```
## Setup Checklist
1. Install Ollama: `brew install ollama`
2. Start the service: `brew services start ollama`
3. Run setup: `./setup_chatbot.sh`
4. Verify service: `curl http://localhost:11434/api/version`
## Chat Launchers
- `./chatllm` (primary launcher)
- `./chat` or `./chat.py` (alternate launchers)
- Aliases: `./install_aliases.sh` then `llm`, `llm-code`, `llm-fast`
Task modes:
```bash
./chat -t coding -m codellama:70b
./chat -t creative -m llama3.1:70b
./chat -t analytical
```
## Benchmark Workflow
Benchmarks are scripted in `scripts/run_benchmarks.sh`:
```bash
./scripts/run_benchmarks.sh
```
This runs `bench_ollama.py` with:
- `benchmarks/prompts.yaml`
- `benchmarks/models.yaml`
- Multiple runs and max token limits
## Diagnostics
Run the built-in diagnostic script when setup fails:
```bash
./diagnose.sh
```
Common fixes:
- Re-run `./setup_chatbot.sh`
- Ensure `ollama` is in PATH
- Pull at least one model: `ollama pull mistral`
## Operational Notes
- Virtualenv lives in `.venv`
- Chat configs and sessions live under `~/.localllm/`
- Ollama API runs at `http://localhost:11434`
## Related Skills
- `toolchains/universal/infrastructure/docker`
© Claude MPM Team · MIT · bobmatnyc/claude-mpm-skills