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Llama Cpp skill

O Claude instala o llama.cpp, escolhe o modelo e a compressão que cabem na sua máquina e deixa uma IA rodando local, com chat e API própria.

por FirecrawlPublicada pela própria empresa

instalações
44
estrelas no GitHub
22
No skills.sh desde
março de 2026
Licença
MIT

Atualizada no GitHub em 6 de fevereiro de 2026. Dados conferidos em 26 de outubro de 2026, no GitHub.

O que ela faz

A skill ensina o Claude a usar o llama.cpp, que roda modelos de IA abertos direto no processador, em Mac com chip Apple, em placas AMD e Intel e até num Raspberry Pi, sem depender de placa NVIDIA. Ele instala pelo brew ou compila o código com a aceleração certa pra sua máquina.

Depois baixa o modelo em formato GGUF do Hugging Face e escolhe a compressão: o Q4_K_M é o padrão recomendado e deixa um modelo de 7B em uns 4 GB. Dá pra conversar no terminal, processar uma lista de prompts de uma vez ou forçar a saída em JSON válido.

Com o llama-server, ele sobe uma API no mesmo formato da OpenAI na porta 8080: um programa que já usa a API da OpenAI passa a usar o seu modelo local trocando só o endereço. A skill também diz quando vale trocar pro vLLM ou pro TensorRT-LLM.

Nas palavras de quem fez

Runs LLM inference on CPU, Apple Silicon, and consumer GPUs without NVIDIA hardware. Use for edge deployment, M1/M2/M3 Macs, AMD/Intel GPUs, or when CUDA is…

Firecrawl, no SKILL.md

Quando usar

  • Rodar um modelo de IA no Mac sem pagar por API
  • Usar IA com dados que não podem sair da sua máquina
  • Pôr uma API local no lugar da OpenAI num app
  • Escolher a compressão que cabe na memória do computador
  • Gerar JSON garantido a partir de um modelo local

Depois de instalar, é só pedir assim

  • Instala o llama.cpp no meu Mac e roda o Llama 3 8B em Q4_K_M usando o chip da Apple
  • Sobe o llama-server na porta 8080 e troca a URL da OpenAI nesse projeto pela do servidor local
  • Qual compressão GGUF cabe em 16 GB de memória pra um modelo de 13B?

Segurança

Gen Agent Trust Hub, Socket e Snyk leem o código da skill atrás de comando perigoso, dado vazando e instrução escondida. Alerta não é reprovação: quer dizer que vale ler o que a skill faz antes de instalar.

  • Gen Agent Trust HubPassou
  • SocketPassou
  • SnykPassou

Perguntas

Como instalar a Llama Cpp no Claude Code?

Toca em Levar, aqui nesta página, e deixa seu nome, e-mail e WhatsApp (é uma vez só). Aparece uma frase pronta: cola ela no Claude Code, que ele mesmo instala a Llama Cpp, e a skill passa a valer na próxima conversa. A mesma frase serve no Codex. Se preferir fazer na mão, o passo a passo está em como instalar skills no Claude Code.

O que a llama-cpp skill precisa pra funcionar?

Do llama.cpp instalado (pelo brew ou compilado) e de um modelo em GGUF baixado do Hugging Face. Não tem chave nem conta paga; o limite é a memória do seu computador, que define o tamanho de modelo e a compressão que cabem.

Roda no Codex e no Antigravity?

Roda: são comandos de terminal e um pouco de Python, que qualquer agente que executa comandos consegue seguir.

Precisa de placa de vídeo?

Não. Roda só no processador; se tiver chip da Apple, placa NVIDIA ou AMD, o Claude passa parte do modelo pra ela e a resposta sai mais rápido. Nas medições da skill, um modelo de 7B em Q4_K_M dá uns 50 tokens por segundo num Mac M3 Max e 120 numa RTX 4090.

Levar essa skill

1x llama-cppR$ 0,00

TotalR$ 0,00

A skill sai aqui mesmo, na hora. Seus dados eu uso pra falar com você sobre o MazyOS.

Levar precisa do JavaScript ligado. O código da skill está no GitHub: github.com/firecrawl/ai-research-skills

Aprenda a usar

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