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Agent Skill · 研究检索

linux-ai-server(LinuxAI 服务器)

linux-ai-server 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 OpenClaw 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

linux-ai-server 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为操作浏览器;许可证为 MIT-0,第三方扫描已通过,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 22,784。

总安装 4,455周安装 182GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,427核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT-0
版本
1.0.0

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:linux-ai-server(LinuxAI 服务器)
来源仓库:https://github.com/twinsgeeks/linux-ai-server
安装命令:
openclaw skills install linux-ai-server
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install linux-ai-server

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

将Linux服务器转换为本地AI推理集群运行环境。支持NVIDIA CUDA加速与无头系统部署,适合多机扩展。提供systemd管理服务与零GUI开销设计。需具备Linux基础环境及GPU硬件支持。linux-ai-server 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

注意驱动版本兼容性与资源分配策略,防止性能瓶颈。

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 OpenClaw;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 openclaw skills install linux-ai-server;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要操作浏览器,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

linux-ai-server 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install linux-ai-server。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

linux-ai-server 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

linux-ai-server 需要什么权限?

权限级别是操作浏览器。该 Skill 可能涉及浏览器控制能力,使用时可能读取或操作网页内容,需要在受控环境中确认权限边界。

linux-ai-server 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

linux-ai-server 用的人多吗?

公开数据是累计安装 4,455 次,近一周安装 182 次,下载 1,427 次。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

linux-ai-server 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。

先想清楚的地方

  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 需要许可证清楚、并且有第三方扫描结果的团队项目。

不太适合

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
linux-ai-server

LinuxAI 服务器 · 本页

4,455—操作浏览器MIT-0通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

name
linux-ai-server
description
Linux AI Server — turn Linux servers into a local AI inference cluster. Headless Linux AI with systemd, NVIDIA CUDA, and zero GUI overhead. Linux AI server for Llama, Qwen, DeepSeek, Phi, Mistral. Run a Linux AI server cluster on Ubuntu, Debian, RHEL, Fedora. Linux AI服务器本地推理。Servidor Linux IA para inferencia local.
version
1.0.0
homepage
https://github.com/geeks-accelerator/ollama-herd
metadata
{"openclaw":{"emoji":"server","requires":{"anyBins":["curl","wget"],"optionalBins":["python3","pip","nvidia-smi","systemctl"]},"configPaths":["~/.fleet-manager/latency.db","~/.fleet-manager/logs/herd.jsonl"],"os":["linux"]}}

Linux AI Server — Headless AI Inference Cluster

Turn your Linux servers into a distributed AI inference cluster. No GUI, no Docker, no Kubernetes — just Linux + pip install. Your rack-mounted servers, cloud VMs, and spare Linux boxes all serve AI through one endpoint.

Why Linux AI server

  • Zero GUI overhead — headless Linux AI uses all resources for inference, not desktops
  • systemd native — Linux AI server starts on boot, restarts on failure, logs to journald
  • SSH management — manage your Linux AI server cluster entirely over SSH
  • Any Linux distro — Ubuntu, Debian, RHEL, Fedora, Arch, Alpine — if it runs Ollama, it joins the fleet
  • NVIDIA CUDA — Linux AI server uses NVIDIA GPUs natively. No compatibility issues.
  • Fleet routing — multiple Linux AI servers share the load. 7-signal scoring picks the best one.

Linux AI server setup

Quick install on each Linux server

# Install Ollama on Linux
curl -fsSL https://ollama.ai/install.sh | sh

# Install the Linux AI router
pip install ollama-herd

Linux AI server router (pick one server)

herd          # start Linux AI server router on port 11435
herd-node     # register this Linux AI server

Linux AI server nodes (all other servers)

herd-node     # auto-discovers the Linux AI server router
# Or explicit: herd-node --router-url http://router-ip:11435

Linux AI server systemd services

# /etc/systemd/system/herd-router.service
[Unit]
Description=Linux AI Server Router
After=network.target ollama.service

[Service]
Type=simple
ExecStart=/usr/local/bin/herd
Restart=always
RestartSec=5
User=ollama

[Install]
WantedBy=multi-user.target
# /etc/systemd/system/herd-node.service
[Unit]
Description=Linux AI Server Node
After=network.target ollama.service

[Service]
Type=simple
ExecStart=/usr/local/bin/herd-node
Restart=always
RestartSec=5
User=ollama

[Install]
WantedBy=multi-user.target
sudo systemctl enable --now herd-router    # on the Linux AI router
sudo systemctl enable --now herd-node      # on all Linux AI nodes

Linux AI server hardware guide

Linux AI ServerGPURAMBest Linux AI models
Rack server (NVIDIA A100)80GB256GBdeepseek-v3, qwen3.5:72b — frontier
Rack server (NVIDIA L40S)48GB128GBllama3.3:70b, qwen3.5:32b
Desktop server (RTX 4090)24GB64GBllama3.3:70b (Q4), deepseek-r1:32b
Mini PC / NUC (no GPU)CPU32GBphi4, gemma3:12b — CPU inference
Cloud VM (no GPU)CPU16GBphi4-mini, gemma3:4b
Raspberry Pi 5CPU8GBgemma3:1b, phi4-mini — edge AI
Linux AI server works with NVIDIA CUDA GPUs, AMD ROCm (experimental), and CPU-only inference.

Use your Linux AI server

OpenAI SDK

from openai import OpenAI

# Your Linux AI server endpoint
client = OpenAI(base_url="http://linux-ai-server:11435/v1", api_key="not-needed")

response = client.chat.completions.create(
    model="llama3.3:70b",
    messages=[{"role": "user", "content": "Write a Terraform module for AWS ECS"}],
    stream=True,
)
for chunk in response:
    print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")

curl from any machine

# Hit your Linux AI server from anywhere on the network
curl http://linux-ai-server:11435/api/chat -d '{
  "model": "codestral",
  "messages": [{"role": "user", "content": "Write a Dockerfile for a FastAPI app"}],
  "stream": false
}'

Linux AI server environment

# Optimize Linux AI server Ollama
sudo systemctl edit ollama
# Add under [Service]:
#   Environment="OLLAMA_KEEP_ALIVE=-1"
#   Environment="OLLAMA_MAX_LOADED_MODELS=-1"
#   Environment="OLLAMA_NUM_PARALLEL=2"
sudo systemctl restart ollama

Linux AI server firewall

# UFW (Ubuntu/Debian)
sudo ufw allow 11435/tcp

# firewalld (RHEL/Fedora)
sudo firewall-cmd --add-port=11435/tcp --permanent && sudo firewall-cmd --reload

Linux AI server monitoring

# Linux AI server fleet status
curl -s http://localhost:11435/fleet/status | python3 -m json.tool

# Linux AI server health — 15 automated checks
curl -s http://localhost:11435/dashboard/api/health | python3 -m json.tool

# Linux AI server traces — recent requests
curl -s "http://localhost:11435/dashboard/api/traces?limit=10" | python3 -m json.tool

# Linux AI server logs
journalctl -u herd-router -f
tail -f ~/.fleet-manager/logs/herd.jsonl.$(date +%Y-%m-%d)

Dashboard at http://linux-ai-server:11435/dashboard — access from any browser on the network.

Also available on Linux AI server

Image generation

curl http://localhost:11435/api/generate-image \
  -d '{"model": "z-image-turbo", "prompt": "server rack visualization", "width": 1024, "height": 1024}'

Embeddings

curl http://localhost:11435/api/embed \
  -d '{"model": "nomic-embed-text", "input": "Linux AI server headless inference"}'

Full documentation

Contribute

Ollama Herd is open source (MIT). Linux server admins welcome:

Guardrails

  • Linux AI server model downloads require explicit user confirmation.
  • Linux AI server model deletion requires explicit user confirmation.
  • Never delete or modify files in ~/.fleet-manager/.
  • No models are downloaded automatically — all pulls are user-initiated or require opt-in.

平台分布

OpenClaw

98.99%
按下载量换算1,413

安全审计

VirusTotal

未展示

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

操作浏览器

该 Skill 可能涉及浏览器控制能力,使用时可能读取或操作网页内容,需要在受控环境中确认权限边界。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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