@sinamtz/pi-mlx-provider
适配Apple Silicon的Pi编码代理MLX本地模型提供器
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：@sinamtz/pi-mlx-provider。 它的用途是：适配Apple Silicon的Pi编码代理MLX本地模型提供器 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/sinamtz-pi-mlx-provider/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
“帮我实现一个带异常处理的Python文件读取函数”，它会调用本地MLX模型离线生成代码，不会上传你的代码内容到云端。
对AI说：“排查这段Java代码里的空指针异常风险”，它会依托Apple Silicon算力快速返回分析结果，延迟远低于云端服务。
介绍
解决Apple Silicon设备用户使用Pi编码代理时，无法直接适配MLX框架本地AI模型的痛点，既避免云端编码服务存在的代码隐私泄露风险，也摆脱网络环境对编码辅助功能的限制，降低本地模型调用的配置门槛。 通过npm安装该依赖包后，在Pi编码代理的配置项中添加该provider，填写本地已下载的MLX格式模型路径、设置合适的推理上下文长度等参数，即可直接调用本地MLX模型完成各类编码辅助任务，配置流程简单易上手。 适合使用Apple Silicon系列芯片设备、有本地离线编码辅助需求、重视代码数据隐私的开发者，尤其是偏好MLX轻量化推理框架、希望充分利用苹果芯片专属算力的技术人员。 使用前请先确认设备已正确安装MLX相关依赖环境，根据设备统一内存大小选择匹配参数量的模型，内存较小的设备建议优先选择7B及以下参数量的量化版本模型，保障运行流畅度。
核心特点
它是专为Pi编码代理打造的Apple Silicon MLX本地模型提供器，无需额外转换模型格式或部署中间服务，可直接调用苹果芯片神经引擎实现低延迟本地推理。
注意事项
仅支持搭载Apple Silicon芯片的设备搭配Pi编码代理使用，无法在非苹果芯片设备或其他编码代理中运行。
常见问题
该工具支持Intel芯片的Mac设备吗？
不支持，仅可在搭载M系列等Apple Silicon芯片的苹果设备上运行。
使用该工具需要联网吗？
不需要，模型完全运行在本地，配置完成后可离线使用。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/sinamtz-pi-mlx-provider/raw/index.md 读取 @sinamtz/pi-mlx-provider 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/sinamtz-pi-mlx-provider/raw/index.md（查看排版版本）