@localaicat/pi
通过本地API预热/冷却Local AI Cat常驻模型
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：@localaicat/pi。 它的用途是：通过本地API预热/冷却Local AI Cat常驻模型 详细介绍见：https://321skill.com/skills/localaicat-pi/ 请根据该页面的说明完成安装。
使用示例
‘请帮我预热一下本地模型。’，它会调用Local AI Cat的本地API，将常驻模型加载到内存中，减少你后续提问的等待时间。或者，当你完成工作后，可以说：‘冷却模型吧。’，Skill会通知API卸载模型，从而释放出GPU和内存资源供其他程序使用。
介绍
这个Skill主要解决在使用Local AI Cat本地模型时，因模型未加载或长时间闲置导致的首次响应延迟或资源占用问题。它通过调用本地API，允许用户主动对常驻模型进行“预热”（提前加载）或“冷却”（释放资源），从而优化使用体验。
使用方式很简单，用户通过特定的指令（如“预热模型”或“冷却模型”）来触发操作。Skill会与Local AI Cat的本地API通信，执行对应的模型加载或卸载任务，整个过程对用户透明，无需复杂的配置。
它非常适合那些频繁使用Local AI Cat本地模型进行开发、测试或日常任务的用户，尤其是对响应速度有要求，或者希望在不需要时释放电脑内存和GPU资源的场景。
建议在开始一段密集的AI交互工作前使用“预热”功能以减少等待时间，在长时间离开或完成工作后使用“冷却”功能以节省系统资源。请注意，确保Local AI Cat服务已正常运行且API可访问是使用此Skill的前提。
核心特点
此Skill专为Local AI Cat生态设计，直接通过其Local API操作模型生命周期，而非通用的模型管理工具；它聚焦于单一的预热/冷却功能，与提供复杂模型切换或配置的Skill形成区别。
注意事项
仅适用于已安装并运行Local AI Cat且其本地API可访问的环境，不适用于其他AI模型平台或远程API服务。
常见问题
怎么预热Local AI Cat模型？
对AI说类似‘预热模型’的指令，Skill会通过本地API加载模型。
冷却模型有什么用？
释放模型占用的内存和GPU资源，适用于长时间不使用时节省系统资源。