Ext Ops Panel
Открыть панель
Сравнение

llm-engineering-skills или Orchestrator

llm-engineering-skills больше нет ни на одной читаемой нами витрине, это последние данные на 2026‑11‑03.

llm-engineering-skills: пакет плагинов для ИИ-инструментов разработки, издатель itsmostafa. Ни одна витрина, которую мы читаем, его больше не публикует. Orchestrator: MCP-сервер, издатель crAK1644. Витрин, которые мы читаем и где он опубликован: 2 (Official MCP Registry, PyPI (MCP servers)). Данные нашего прохода по витринам на 2026-11-11. Одного из плагинов этой пары больше нет ни на одной читаемой нами витрине, поэтому поисковикам предложено не индексировать страницу.

Где опубликован каждый

Где опубликован каждый
Витринаllm-engineering-skillsOrchestrator
Маркетплейс сообщества itsmostafa/llm-engineering-skills Удалён 2026-11-03
Версия: не указана
Форки (GitHub): 2
Звёзды (GitHub): 24
Не помечен · Впервые замечен
Нет на витрине
Official MCP Registry Нет на витрине Опубликован
Версия: 0.12.0
Загрузки за месяц (PyPI): 6 410
Загрузки за неделю (PyPI): 52
Форки (GitHub): 2
Звёзды (GitHub): 10
Не помечен · Впервые замечен
PyPI (MCP servers) Нет на витрине Опубликован
Версия: 0.12.0
Загрузки за месяц (PyPI): 6 410
Загрузки за неделю (PyPI): 52
Форки (GitHub): 2
Звёзды (GitHub): 10
Не помечен · Впервые замечен

Каждое число принадлежит своей витрине и никогда не складывается с числами других витрин. Если витрина число не публикует, мы его не показываем: нет числа не значит ноль.

Факты рядом

llm-engineering-skills или Orchestrator
Фактllm-engineering-skillsбольше не публикуется · Orchestrator
Витрины, где он есть (различается)02
Звёзды (GitHub) (различается)2410
Форки (GitHub)22
Последний релизНе опубликованоНе опубликовано
Где работает (различается)Ставится как пакет плагиновНа вашем компьютере (orchestrator-mcp-server)
Транспорт (различается)Не указаноstdio
Объявляет инструментовНе опубликованоНе опубликовано
Просит переменных окружения (различается)Не опубликовано2, из них секретов: 0
Части набора (различается)9Не набор
Лицензия (различается)Не указаноMIT
Репозиторий (различается)github.com/itsmostafa/llm-engineering-skillsgithub.com/crak1644/orchestrator-mcp
Изменения за последние 7 дней00
Впервые замечен (различается)2026-10-222026-10-11

Строки, где они различаются, выделены фоном и жирным. Лучшее и худшее значение не отмечены: плагин, которого больше нет на витринах, показан по последним известным данным, а их мы не ранжируем против текущих цифр.

Чем заменить «llm-engineering-skills»

Плагины, которые ещё публикуются и ближе всего к нему по смыслу названий, описаний, инструментов и скиллов. Сравнимые, а не рекомендованные.

  • huggingface-skills

    Build, train, evaluate, and use open source AI models, datasets, and spaces.

    от huggingface · Пакет плагинов

    Опубликован: Claude Code: claude-plugins-official, Claude Code: claude-plugins-community · Решает почти ту же задачу

  • unsloth

    Install, operate, and troubleshoot Unsloth Core, Studio, and Desktop for local inference and model training. Use for Unsloth environment setup, LoRA/QLoRA supervised fine-tuning…

    от magnus919 · Пакет плагинов

    Опубликован: Community GitHub marketplaces · Решает почти ту же задачу

  • training-hub

    LLM post-training — unified interface for SFT, OSFT, LoRA fine-tuning, and GRPO reinforcement learning

    от Red Hat AI Innovation Team · Пакет плагинов

    Опубликован: Community GitHub marketplaces · Решает почти ту же задачу

  • 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…

    от togethercomputer · Пакет плагинов

    Опубликован: Claude Code: claude-plugins-community · Решает почти ту же задачу

  • ml-training

    Model architectures, tokenization, fine-tuning, post-training, distributed training, optimization.

    от Kalaris Labs · Пакет плагинов

    Опубликован: Community GitHub marketplaces · Решает почти ту же задачу

  • llm-application-dev

    LLM application development, prompt engineering, and AI assistant optimization

    от Seth Hobson · Пакет плагинов

    Опубликован: Community GitHub marketplaces · Решает почти ту же задачу

Его карточка и похожие плагины по витринам

Что каждый говорит о себе

llm-engineering-skills

Своими словами, на витрине Community GitHub marketplaces:

Collection of LLM engineering skills for PyTorch, Transformers, LoRA, and MLX

Orchestrator

Своими словами, на витрине Official MCP Registry:

Let one coding-agent CLI consult another: Codex, Claude Code, OpenCode, Copilot or Antigravity.

Как запустить каждый

llm-engineering-skills

Нет данных для автоматической команды: из того, что объявляют витрины, нельзя однозначно понять, как его подключить.

Orchestrator Как локальный MCP-сервер: пакет PyPI

Claude Code
claude mcp add --env "ORCHESTRATOR_CONFIG=<YOUR_ORCHESTRATOR_CONFIG>" --env "ORCHESTRATOR_HOST_RUNTIME=<YOUR_ORCHESTRATOR_HOST_RUNTIME>" --transport stdio orchestrator-mcp -- uvx orchestrator-mcp-server

Требует: ORCHESTRATOR_CONFIG, ORCHESTRATOR_HOST_RUNTIME

Команды построены только из того, что объявляют витрины; полный набор для всех клиентов есть на карточке каждого.

Какие инструменты объявляет каждый

Витрины ни одного из них не публикуют список инструментов, сравнивать нечего.

Какие настройки просит каждый

Витрины llm-engineering-skills не публикуют, какие настройки он просит, поэтому настройки не сравниваем.

Что умеет: llm-engineering-skills · Что умеет: Orchestrator · Сравнить два других плагина

Данные витрины Community GitHub marketplaces. Данные витрины Official MCP Registry. Данные витрины PyPI (MCP servers). Числа взяты из наших регулярных обходов витрин, последняя проверка . Контакты издателей плагинов мы не публикуем.

Откуда данные: как устроен каталог