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Agent Skill · 研究检索

local-ai-stack(本地 AI 堆栈)

local-ai-stack 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。

local-ai-stack 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为执行命令;许可证为 MIT-0,第三方扫描有提醒项,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 35,961。

总安装 1,999周安装 85GitHub Stars 公开资料未说明下载 561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:local-ai-stack(本地 AI 堆栈)
来源仓库:https://github.com/jaysclawd-cloud/local-ai-stack
安装命令:
openclaw skills install local-ai-stack
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 local-ai-stack

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。

使用 Ollama 和 OpenCode 将您的 Mac 转变为离线 AI 工作站,运行精选的本地模型进行编码和推理,无需互联网或 API 成本。

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 local-ai-stack;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

    它需要执行命令,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

local-ai-stack 怎么安装?

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

local-ai-stack 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。

local-ai-stack 需要什么权限?

权限级别是执行命令。安装流程涉及命令执行,可能通过 openclaw skills install local-ai-stack 联网下载 Skill 或依赖。用户安装前应确认命令来源、仓库内容和执行环境。

local-ai-stack 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。

local-ai-stack 用的人多吗?

公开数据是累计安装 1,999 次,近一周安装 85 次,下载 561 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。

local-ai-stack 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

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。

先想清楚的地方

  • 需要执行命令,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 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。

不太适合

  • 不能接受 Skill 在你机器上执行命令的人。
  • 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
local-ai-stack

本地 AI 堆栈 · 本页

1,999—执行命令MIT-0有提醒

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

SKILL.md — Local AI Stack

Purpose

Transform any Mac into a powerful offline AI workstation. Installs Ollama (local model runner) + OpenCode (terminal coding agent) with the best pre-selected models. Fully offline — no API costs, no internet required.

What You Get

  • Ollama — Local model runner (14GB models, ~$0 to run)
  • OpenCode — Terminal coding agent with free built-in models
  • 4 curated models — qwen2.5-coder, mistral, gemma3, llama3.2
  • Bi-weekly auto-updates — New models pulled automatically
  • OpenClaw integration — Works with your existing agent

Requirements

  • macOS (Apple Silicon recommended)
  • 24GB+ RAM (for larger models)
  • 50GB+ free disk space
  • Homebrew installed

Installation

Step 1: Install Ollama

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

Or download from: https://ollama.com/download

Step 2: Pull Models

ollama pull qwen2.5-coder    # Best for coding
ollama pull mistral          # Fast tasks
ollama pull gemma3          # Reasoning
ollama pull llama3.2        # General purpose

Step 3: Install OpenCode

brew install opencode

Step 4: Configure OpenCode

# Test free built-in model
opencode run "Hello" --model opencode/big-pickle

Usage

Ollama Commands

# Run a local model
ollama run qwen2.5-coder "Write a Python function..."

# List installed models
ollama list

# Pull latest model version
ollama pull qwen2.5-coder

# Remove a model
ollama rm mistral

OpenCode Commands

# Interactive coding session
opencode

# Single command
opencode run "Write a React component" --model opencode/big-pickle

# List available models
opencode models

# Help
opencode --help

Model Selection Guide

ModelSizeBest For
qwen2.5-coder4.7GBCoding (primary)
mistral4.4GBFast responses
gemma33.3GBReasoning
llama3.22.0GBGeneral purpose

When to Use Local vs Cloud

Use Local When:

  • Offline (no internet)
  • Privacy-sensitive work
  • Quick coding tasks
  • Cost-sensitive (zero API fees)
  • Simple to medium complexity tasks

Use Cloud When:

  • Complex multi-step reasoning
  • Web search required
  • Long creative writing
  • Image generation
  • Advanced AI capabilities

Bi-Weekly Auto-Update

Add to cron for automatic model updates:

# Edit crontab
crontab -e

# Add this line (1st and 15th of each month at 9 AM)
0 9 1,15 * * /path/to/update-models.sh

Troubleshooting

Ollama won't start

# Check if running
ps aux | grep ollama

# Start manually
ollama serve

# Check logs
cat ~/.ollama/ollama.log

Model runs out of memory

  • Close other apps
  • Use smaller model (llama3.2 instead of qwen2.5-coder)
  • Check available RAM: top | head -20

OpenCode not found

# Find installation
which opencode

# Reinstall if needed
brew reinstall opencode

Files

  • Models stored: ~/.ollama/models/
  • Config: ~/.ollama/config.json
  • Logs: ~/.ollama/ollama.log

License

Ollama: MIT OpenCode: MIT

Author

Built with ❤️ for the OpenClaw community

Notes

  • Models load into RAM when used, unload when idle
  • Only one model runs at a time by default
  • For best performance, use Apple Silicon Mac with 24GB+ RAM

平台分布

OpenClaw

75.36%
按下载量换算423

安全审计

VirusTotal

可疑

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

权限和风险

执行命令

安装流程涉及命令执行,可能通过 openclaw skills install local-ai-stack 联网下载 Skill 或依赖。用户安装前应确认命令来源、仓库内容和执行环境。

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。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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