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.
Пакет плагинов · от MLX-VLM contributors
Коротко
mlx-vlm-skills: пакет плагинов для ИИ-инструментов разработки, издатель MLX-VLM contributors. Витрин, которые мы читаем и где он опубликован: 1 (Community GitHub marketplaces). Последнее изменение мы зафиксировали 2026-10-19. Данные нашего прохода по витринам на 2026-10-20.
Что просит
- Ставится как пакет плагинов
Ни одна из витрин, которые мы читаем, не публикует его инструменты или настройки, которые он просит.
Что объявляет, просит и запускает, полностью
Устанавливайте плагины только от разработчиков, которым доверяете. Мы показываем то, что публикуют витрины, и не проверяем плагины.
Работает с
- Claude Code
По маркетплейсам, где он опубликован, и объявленному транспорту MCP, как их документирует каждый клиент. Плагины мы не тестируем.
Подключить
Команды и конфигурации собраны только из того, что объявляют витрины. Мы не запускаем их за вас и не проверяем плагины.
Как плагин Claude Code
Собрано из того, что объявляет Community GitHub marketplaces.
/plugin marketplace add blaizzy/mlx-vlm
/plugin install mlx-vlm-skills@mlx-vlmГде опубликован
| Витрина | Статус | Версия | Числа | Проверен | Впервые замечен |
|---|---|---|---|---|---|
| Маркетплейс сообщества blaizzy/mlx-vlm (Открыть исходники на GitHub) | Опубликован | 0.1.0 | Форки (GitHub): 843 Звёзды (GitHub): 5 640 |
Не помечен |
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.
Есть в одном маркетплейсе сообщества
| Витрина | Репозиторий | Звёзды (GitHub) |
|---|---|---|
| mlx-vlm | blaizzy/mlx-vlm | 5 640 |
Как менялись числа
- 2026-10-16833
- 2026-10-17837
- 2026-10-18839
- 2026-10-19843
- 2026-10-165,6 тыс.
- 2026-10-175,6 тыс.
- 2026-10-185,6 тыс.
- 2026-10-195,6 тыс.
Каждая точка: день, когда мы прочитали другое число; ровные участки: дни, когда число не менялось. Числа разных витрин никогда не складываются.
Что входит в пакет
Так опубликовано на витрине Community GitHub marketplaces.
Скиллы: 8
add-new-modelbenchmarkingcli-inferencecontributingconvert-quantizehf-cache-modelsreproducible-github-issuesserver-inference
Что менялось
- Стал продуктом, за которым мы следим
- Community GitHub marketplaces: появился
Похожие плагины
Продукты, чьи собственные названия, описания, инструменты и скиллы ближе всего по смыслу к этому, на всех витринах, которые мы читаем. Близость упорядочена только внутри этого списка.
-
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…
Похожие плагины по витринам
Тот же вопрос к каждой витрине по отдельности: есть ли там аналог этого плагина?
Есть на витрине 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…
Есть на витрине 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…
Есть на витрине 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.
Есть на витрине 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.
Есть на витрине 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
Есть на витрине 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.
Есть на витрине 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.
Есть на витрине 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.
Есть на витрине 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.
Есть на витрине 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.
Есть на витрине 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
Найдено по смыслу, а не по общему коду или репозиторию: похожие плагины остаются разными продуктами, и это не обзор и не рекомендация.
Хотите такой знак у своего плагина в нашем каталоге?
Докажите, что поддерживаете его, файлом в репозитории, файлом на вашем домене или DNS-записью, и сможете показать этот знак на карточке, а ещё живые баннеры для сайта и README. Как проходит подтверждение
Ещё вы будете получать уведомления, когда витрина добавит плагин, снимет его, изменит отметку verified или список того, что он просит, а его удалённый endpoint встанет на мониторинг как веб-сервис.
Данные витрины Community GitHub marketplaces. Числа взяты из наших регулярных обходов витрин, последняя проверка . Контакты издателей плагинов мы не публикуем.