mlx-vlm-skills
Skills for MLX-VLM: command-line and server inference, convert/quantize, adding new models, benchmarking, contributing, cached-model listing, and reproducible GitHub issues.
Lot de plugins · par MLX-VLM contributors
Aperçu
mlx-vlm-skills est un lot de plugins pour les outils de code IA publié par MLX-VLM contributors. Places de marché que nous lisons et qui le référencent : 1 (Community GitHub marketplaces). Le dernier changement enregistré date du 2026-10-19. Selon notre passage sur les places de marché du 2026-10-20.
Ce qu'il demande
- S'installe comme lot de plugins
Aucune des places de marché que nous lisons ne publie ses outils ni les réglages qu'il demande.
Ce qu'il déclare, demande et exécute, en détail
N’installez que des plugins de développeurs en qui vous avez confiance. Nous reprenons ce que publient les places de marché et ne testons pas les plugins.
Fonctionne avec
- Claude Code
D'après les marketplaces qui le listent et le transport MCP qu'il déclare, tels que chaque client les documente. Nous ne testons pas les plugins.
Connecter
Commandes et configurations construites uniquement à partir de ce que déclarent ses places de marché. Nous ne les exécutons pas pour vous et ne testons pas les plugins.
En plugin Claude Code
Construit à partir de ce que déclare Community GitHub marketplaces.
/plugin marketplace add blaizzy/mlx-vlm
/plugin install mlx-vlm-skills@mlx-vlm
Où il est publié
| Place de marché | Statut | Version | Chiffres | Vérifié | Vu pour la première fois |
|---|---|---|---|---|---|
| Place de marché communautaire blaizzy/mlx-vlm (Ouvrir la source sur GitHub) | Référencé | 0.1.0 | Forks (GitHub): 843 Étoiles (GitHub): 5 640 |
Non marqué |
Chaque chiffre est celui de la place de marché et n'est jamais additionné entre places de marché. Une place de marché qui ne publie pas de chiffre n'en affiche aucun : pas de nombre ne veut pas dire zéro.
Listé dans une place de marché communautaire
| Place de marché | Dépôt | Étoiles (GitHub) |
|---|---|---|
| mlx-vlm | blaizzy/mlx-vlm | 5 640 |
Quelles places de marché nous lisons et comment nous les vérifions
Évolution de ses chiffres
- 2026-10-16833
- 2026-10-17837
- 2026-10-18839
- 2026-10-19843
- 2026-10-165,6 k
- 2026-10-175,6 k
- 2026-10-185,6 k
- 2026-10-195,6 k
Chaque point est un jour où nous avons lu un autre nombre ; les paliers sont des jours sans changement. Les chiffres de places de marché différentes ne sont jamais additionnés.
Ce que contient le lot
Tel que publié sur Community GitHub marketplaces.
Skills: 8
add-new-modelbenchmarkingcli-inferencecontributingconvert-quantizehf-cache-modelsreproducible-github-issuesserver-inference
Ce qui a changé
- Est devenu un produit que nous suivons
- Community GitHub marketplaces: apparu
Plugins similaires
Produits dont les noms, descriptions, outils et skills sont les plus proches de celui-ci par le sens, sur toutes les places de marché que nous lisons. La proximité n'est classée qu'à l'intérieur de cette liste.
-
vLLM Python skill - high-throughput LLM inference with offline batch, OpenAI-compatible server, LoRA adapters, multimodal inputs, and structured outputs
-
vllm
vLLM operator reference suite — deployment, configuration, quantization, caching, KV, tool parsers, reasoning parsers, chat templates, benchmarking, performance tuning…
-
LLM serving benchmarks, SGLang model Day-0 support, profiling, code review, prod incident triage, PR-history dossiers, and SGLang explainer videos.
-
Ollama REST API skill - run and manage local LLMs with chat, generate, embeddings, and custom model creation
-
RuVLLM local inference with chat formatting, MicroLoRA fine-tuning, and SONA adaptation
-
Call your local Ollama or vLLM model over MCP with schema-validated JSON output
-
Agent Skills for Together AI platform — inference, training, embeddings, audio, video, images, function calling, and infrastructure. Covers serverless chat completions…
-
Build, train, evaluate, and use open source AI models, datasets, and spaces.
-
Fine-tune LLMs with Unsloth using GRPO or SFT: rewards, datasets, FP8, vision, MLX, export, mobile.
-
together-ai-skills
A collection of skills that teach coding agents how to use the Together AI platform, including chat completions, image generation, video, audio, embeddings, fine-tuning, batch…
Plugins similaires par place de marché
La même question posée à chaque place de marché séparément : y a-t-il là un équivalent de ce plugin ?
Référencé sur Claude Code: claude-plugins-community (5)
-
Build, train, evaluate, and use open source AI models, datasets, and spaces.
-
together-ai-skills
A collection of skills that teach coding agents how to use the Together AI platform, including chat completions, image generation, video, audio, embeddings, fine-tuning, batch…
-
Claude model selection advisor — recommends optimal model for each task via shell hook. Zero attack surface.
-
Build high-quality datasets and computer vision models. Visualize datasets, analyze models, find duplicates, run inference, evaluate predictions, and develop custom plugins.
-
Find the right NVIDIA skill for GPU acceleration, CUDA, AI agents, data loading, training, inference, robotics, Physical AI, Omniverse, simulation, and other NVIDIA-powered…
Référencé sur Claude Code: claude-plugins-official (5)
-
Agent Skills for Together AI platform — inference, training, embeddings, audio, video, images, function calling, and infrastructure. Covers serverless chat completions…
-
Build, train, evaluate, and use open source AI models, datasets, and spaces.
-
AMD's verified Agent Skills in one plugin: route image/audio through local AI on Ryzen AI, serve LLMs on AMD Instinct GPUs with vLLM, optimize inference throughput with Hyperloom…
-
Build high-quality datasets and computer vision models. Visualize datasets, analyze models, find duplicates, run inference, evaluate predictions, and develop custom plugins.
-
Find the right NVIDIA skill for GPU acceleration, CUDA, AI agents, data loading, training, inference, robotics, Physical AI, Omniverse, simulation, and other NVIDIA-powered…
Référencé sur Claude: knowledge-work-plugins (5)
-
DataRobot skills for AI/ML workflows — model training, deployment, predictions, feature engineering, monitoring, explainability, data preparation, App Framework CI/CD, and…
-
Agent skills for Qdrant vector search covering scaling, performance optimization, search quality, monitoring, deployment, model migration, version upgrades, and SDK usage across…
-
Skills for working with Langfuse, the open-source LLM engineering platform for tracing, prompt management, and evaluation.
-
AI-first project auditor and re-engineer based on the 9 design principles and 7 design patterns from the TechWolf AI-First Bootcamp
-
Build multimodal AI applications with Pixeltable -- tables, computed columns, embedding search, UDFs, tool-calling agents, and 25+ AI provider integrations.
Référencé sur Codex: openai-curated (openai/plugins) (5)
-
Skills for NVIDIAs ecosystem spans GPU acceleration, CUDA, AI agents, inference, robotics, Physical AI, Omniverse, and simulation. This plugin helps you understand the pieces…
-
Build with OpenAI APIs, Agents SDK, and ChatGPT Apps, and create and save OpenAI API keys from Codex.
-
Evaluate Codex skills and plugins from chat with a beginner-friendly start command, local-first reports, token budget explanations, and guided benchmarking.
-
CrowdStrike Falcon Foundry development skills for building cybersecurity applications on the Falcon platform. Includes UI development, collections, functions, workflows, API…
-
Cloudflare platform plugin with curated skills for Workers, Wrangler, and Agents SDK plus the official Cloudflare API MCP server.
Référencé sur Community GitHub marketplaces (5)
-
vLLM Python skill - high-throughput LLM inference with offline batch, OpenAI-compatible server, LoRA adapters, multimodal inputs, and structured outputs
-
vllm
vLLM operator reference suite — deployment, configuration, quantization, caching, KV, tool parsers, reasoning parsers, chat templates, benchmarking, performance tuning…
-
LLM serving benchmarks, SGLang model Day-0 support, profiling, code review, prod incident triage, PR-history dossiers, and SGLang explainer videos.
-
Ollama REST API skill - run and manage local LLMs with chat, generate, embeddings, and custom model creation
-
RuVLLM local inference with chat formatting, MicroLoRA fine-tuning, and SONA adaptation
Référencé sur Copilot CLI: github/awesome-copilot (5)
-
Run a lightweight, role-separated AI development team with flexible tools, developer-selected models, proportionate planning, and optional QA.
-
Phoenix AI observability skills for LLM application debugging, evaluation, and tracing. Includes CLI debugging tools, LLM evaluation workflows, and OpenInference tracing…
-
Task Researcher and Task Planner for intermediate to expert users and large codebases - Brought to you by microsoft/edge-ai
-
Arize AX platform skills for LLM observability, evaluation, and optimization. Includes trace export, instrumentation, datasets, experiments, evaluators, AI provider integrations…
-
Model, visualize, and deploy applications with Radius from the GitHub Copilot app and CLI.
Référencé sur Copilot CLI: github/copilot-plugins (5)
-
Toolkit for building Microsoft 365 Copilot declarative agents — scaffolding, JSON manifest development, and capability configuration.
-
Complete bundle: all Microsoft Skills for Fabric for developers and consumers.
-
model-apps
Build and deploy Power Apps generative pages for model-driven apps with specialist agents for planning, entity creation, and parallel code generation. Requires PAC CLI >= 2.7.0…
-
Bring Azure DevOps work-item, repository, and pull-request workflows into GitHub Copilot.
-
Build Power Apps Canvas Apps using the Canvas Authoring MCP server.
Référencé sur Cursor: cursor/plugins (5)
-
Iterative self-referential AI loops using the Ralph Wiggum technique.
-
Build apps, scripts, and automations with the TypeScript SDK.
-
Fan large tasks out across parallel cloud agents with planners, workers, verifiers, and structured handoffs.
-
if you want to go fast, go deep first. pstack helps you write less, but higher quality code. rigorous agent workflows you can parallelize with confidence.
-
Incremental transcript-driven memory updates for AGENTS.md using high-signal bullet points only.
Référencé sur Docker MCP Catalog (5)
-
Bridges multiple AI models and CLIs, enabling orchestrated workflows across Claude Code, Gemini CLI, Codex CLI, and other AI development tools.
-
Read and score Opik traces, experiments, datasets and prompts from your AI assistant.
-
Discovers and retrieves llms.txt from websites.
-
Seamless interaction with Novita AI platform resources.
-
Provides tools to search and retrieve Google Gemini API documentation.
Référencé sur Official MCP Registry (5)
-
Call your local Ollama or vLLM model over MCP with schema-validated JSON output
-
Connect to Hugging Face Hub and thousands of Gradio AI Applications
-
Read-only: which local LLMs a GPU or Mac can run - VRAM fit, tokens/sec, model specs.
-
Let a planning agent hand bounded language work to a local Ollama model.
-
Run and compare LLMs, generate images and video, with the real yen cost returned per call.
Référencé sur npm registry (MCP servers) (5)
-
Discover and load Agent Skills from configured local directories and Git sources over stdio MCP.
-
One workspace for every AI coding assistant. Shared tasks, memory, and governance.
-
Browser-local and CLI static evidence for deployed AI model artifacts.
-
Local persistent memory and Markdown wiki for AI coding agents: 24 MCP tools, no gateway required.
-
Gives AI agents eyes and hands into running React Native apps: logs, REPL, tap, screenshots
Trouvés par le sens, et non par un code ou un dépôt commun : les plugins similaires restent des produits distincts, et ceci n'est ni un avis ni une recommandation.
Vous voulez cette marque pour votre plugin dans notre catalogue ?
Prouvez que vous le maintenez avec un fichier dans son dépôt, un fichier sur votre domaine ou un enregistrement DNS, et vous pourrez afficher cette marque sur la fiche, avec des bannières à jour pour votre site et votre README. Comment se passe la vérification
Vous recevez aussi des alertes quand une marketplace le publie, le retire, change sa marque vérifiée ou ce qu'il demande, et son endpoint distant est surveillé comme un service web.
Données issues de Community GitHub marketplaces. Les chiffres proviennent de nos propres passages réguliers sur les places de marché, dernière lecture le . Nous ne publions aucune coordonnée des éditeurs de plugins.