开发者 AI 技能与智能体

Qwen3.8-27B-DSpine-b16-GGUF

aj9o9 · 工具包

一个 GGUF 草稿模型，通过推测解码在 llama.cpp 里加速 Qwen3.8-27B，在一块 RTX 3090 上处理代码和数学时约每秒 125 个 token，适合在本地运行 Qwen3.8-27B 的人。

Qwen3.8-Flash-Next-GSQ-RCO-GGUF

ISTA-DASLab · 工具包

Qwen3.8-Flash-Next 的 GGUF 版本，有四种大小，每个张量用各自的精度量化，并带有支持图片输入的视觉投影文件，适合在本地运行大型混合专家模型的人。

Qwen3.8-27B-GSQ-RCO-GGUF

ISTA-DASLab · 工具包

ISTA-DASLab 制作的 Qwen3.8-27B GGUF 版本，共四种大小，每个张量用各自的精度量化，并带有处理图片的视觉投影文件。适合在 llama.cpp、Ollama 或 LM Studio 里本地运行模型的人。

Pluto 124M Chat

xxparthparekhxx · 工具包

一个完全在浏览器里运行的小型聊天模型，通过 onnxruntime-web，用 WebGPU 或 WebAssembly，没有服务器参与推理。适合想要私密、本地聊天演示的人。

DINOv3 Web

webml-community · 工具包

在浏览器本地可视化 DINOv3 模型从图像中提取的密集特征。适合想查看这些特征的开发者和视觉研究人员。

Kannada TTS - Kokoro-82M

Sammy-Mohan · 工具包

一个卡纳达语文字转语音模型的静态展示页，这个模型是 82M 的 Kokoro 模型的微调版本，带有可在浏览器里播放的音频样本。可在线打开，也可从本地副本打开。

Voice Clone Tts

sammiwen · 工具包

一个名为 Voice Clone Tts 的小型静态网页，由 HTML、JavaScript 和 CSS 文件组成。可在线在浏览器里打开，也可从本地副本打开，无需安装。

prithivMLmods

prithivMLmods · 工具包

一个标题为 My HF telemetry 的小网页，以 Docker Space 的形式打包，带有 Vite 和 TypeScript 项目文件。可在浏览器里打开，也可在本地 Docker 容器的 7860 端口运行。

LLM Settings Guide

overhead520 · 工具包

一个网页，帮你找到适合某个语言模型的采样器和提示词模板设置，还附带一个 SillyTavern 设置文件夹。适合在本地运行模型并调整输出的人。

Spark-X2.6-1.7B WebGPU

mohdmahmodi · 工具包

通过 WebGPU 在你的浏览器里运行 Spark-X2.6-1.7B 聊天模型，你输入的内容留在自己的设备上。适合想要私密本地聊天、使用桌面版 Chrome 或 Edge 的人。

Local Model Explorer

LocalLLaMA · 工具包

展示哪些 GGUF 量化模型适合你的显卡、Mac 或 CPU，适合在自己电脑上运行语言模型、想选一个能跑起来的文件的人。

Example for IS445

jnaiman · 工具包

运行一个标注为 IS445 示例的小型 Streamlit 应用，可以在浏览器里在线使用，也可以用 Python 从本地副本运行。页面本身没有说明这个应用做什么。

Texture-Craft

ArshPathan · 工具包

用扩散模型根据文字提示生成透明的 16x16 物品纹理，可通过 Gradio Space、本地 REST 服务或 MCP 工具使用。适合游戏制作者和智能体开发者。

Local Llm Vram Calculator

abdulrahmanmaslmany · 工具包

估算语言模型需要的 GPU 显存：权重、KV cache 和总显存。适合在自己的显卡上运行模型、想先确认能否放得下的人。

Apertus Mini WebGPU

swiss-ai · 工具包

借助 WebGPU，在网页浏览器里用你自己的机器运行 Apertus Mini 模型，不需要搭建服务器。适合想在本地试用小模型的开发者和好奇的用户。

LLM VRAM Calculator

donaldJJ · 工具包

估算 Hugging Face 模型在任意量化和上下文长度下需要多少显存，拆成权重、KV 缓存和额外开销，并显示哪些 GPU 容量够用。适合计划在本地运行大模型的人。

一个 n8n 聊天：每条消息都发给你自己 Ollama 服务器上的 Llama 3.2。模型把回答写成一个 JSON 对象，聊天里显示你的提问、模型的回答和它出自的 JSON。

一块 n8n 画布，四种接入 DeepSeek 的方式：Ollama 上的本地 R1 模型回答聊天，两个直接调用 API 的请求（开思考和关思考），还有一个带记忆的智能体。

一个有两个节点的 n8n 工作流，让通过 Ollama 在你自己电脑上运行的模型写一段简短的欢迎语。它是测试 n8n 能否连上 Ollama 的最小办法。

BAMA

daveebbelaar · 技能

给你的编程智能体 21 个技能，用来克隆你喜欢的应用、做好规划，并用 Swift 和 SwiftUI 把它做成原生 Mac 应用，数据保存在本地。