Twórz Claude Skills, które przetrwają pracę w rzeczywistych warunkach
Większość zespołów błędnie wykorzystuje Claude Skills w jeden z dwóch sposobów. Albo zamieniają SKILL.md w miejsce na składowanie losowych notatek, albo nigdy nie przechodzą do etapu, w którym zastępują ogromne, kopiowane prompty właściwymi strukturami.
Konfiguracje Hermes oparte na profilach dla wymagających obciążen
Asystent AI Hermes, oficjalnie dokumentowany jako Hermes Agent, nie jest pozycjonowany jako prosty interfejs czatu.
Umiejętności, które warto rozwijać, i te, które można pominąć
OpenClaw posiada dwa rodzaje rozszerzeń, które łatwo pomylić.
Wtyczki rozszerzają środowisko wykonawcze. Umiejętności (Skills) rozszerzają zachowanie agenta.
Najpierw wtyczki. Krótko o nazewnictwie umiejętności.
Ten artykuł dotyczy wtyczek OpenClaw — natywnych pakietów bramkowych, które dodają kanały, dostawców modeli, narzędzia, funkcje głosowe, pamięć, media, wyszukiwanie w sieci oraz inne warstwy środowiska wykonawczego.
Jak naprawdę są skonstruowane systemy OpenClaw
OpenClaw wygląda prosto w demonstracjach. W środowisku produkcyjnym staje się on systemem.
Subskrypcje Claude’a nie są już wykorzystywane do zasilania agentów
Cicha luka, która napędzała falę eksperymentów z agentami, została teraz zamknięta.
Własne wyszukiwanie AI z lokalnymi modelami językowymi (LLM)
Vane to jedna z bardziej praktycznych pozycji w przestrzeni „AI z wyszukiwaniem i cytowaniami": samodzielnie hostowana silnia odpowiedziowa, która łąży pobieranie danych z sieci w czasie rzeczywistym z lokalnymi lub chmurowymi modelami LLM, zachowując jednocześnie pełną kontrolę nad całą infrastrukturą.
Agencjonalne kodowanie, teraz z lokalnymi backendami modeli.
Claude Code to nie autouzupełnianie z lepszym marketingiem. To narzędzie kodowania agentowe: czyta Twoją bazę kodu, edytuje pliki, uruchamia polecenia i integruje się z Twoimi narzędziami developerskimi.
Instalacja i szybki start Hermesa dla deweloperów
Hermes Agent to samohostowany, agnostyczny względem modelu asystent AI, działający na komputerze lokalnym lub tanim VPS. Przetwarza dane za pomocą interfejsu terminala i komunikatorów oraz z biegiem czasu zwiększa swoją skuteczność, zamieniając powtarzalne zadania w wielokrotnego użytku umiejętności.
Zainstaluj TGI, wdrażaj szybko, debuguj jeszcze szybciej.
Text Generation Inference (TGI) ma bardzo specyficzną energię. Nie jest najmłodszym dzieckiem na ulicy inferencji, ale jest tym, które już nauczyło się, jak produkcja się psuje –
Prędkość tokenów w llama.cpp na 16 GB VRAM (tabele).
Tutaj porównuję szybkość działania kilku LLM działających na GPU z 16 GB pamięci VRAM i wybieram najlepszy model do samodzielnego hostowania.
Serwer Ollama z pierwszeństwem kompozycji, obsługą GPU i trwałością danych.
Ollama świetnie działa na “gołym metalu”. Zyskuje jednak na ciekawości, gdy potraktujesz ją jako usługę: stabilny punkt końcowy, zablokowane wersje, trwałe przechowywanie danych oraz dostępność GPU, która jest albo dostępna, albo nie.
HTTPS z Ollama bez przerywania strumieniowych odpowiedzi.
Uruchomienie Ollama za pośrednictwem proxy odwrotnego to najprostszy sposób na uzyskanie HTTPS, opcjonalnej kontroli dostępu oraz przewidywalnego zachowania strumieniowego.
SGLang – szybkie uruchamianie otwartych modeli.
SGLang to wysokowydajny framework do obsługi dużych modeli językowych i multimodalnych, zaprojektowany do zapewnienia niskiego opóźnienia i wysokiej przepustowości podczas wnioskowania, niezależnie od tego, czy działa na pojedynczej karcie GPU, czy w rozproszonych klastrach.
Gorące wymiana lokalnych modeli LLM bez konieczności zmiany klientów.
Wkrótce będziesz balansować między vLLM, llama.cpp i innymi rozwiązaniami – każdy stos na własnym porcie. Wszystko w dalszym ciągu oczekuje jednego podstawowego adresu URL /v1; inaczej ciągle będziesz przesuwać porty, profile i skrypty ad-hoc. llama-swap jest proxy /v1 przed tymi stosami.
Większość lokalnych konfiguracji AI zaczyna się od modelu i środowiska wykonawczego.
