Zdarma GLM5 s dovednostmi Claude/Codex – návod na sestavení

GLM-5 je nejnovější MoE model od společnosti Zhipu, s celkovým počtem 744B parametrů (aktivních 40B). Jedná se o významný upgrade oproti GLM-4.5 s 355B parametry, s rozšířením trénovacích dat na 28.5T tokenů. Je navržen speciálně pro komplexní systémové inženýrství a úlohy agentů s dlouhou časovou osou, vyniká v kódování a agentických pracovních postupech.

Ollama cloud nyní podporuje glm-5:cloud, s kontextovým oknem 198K, rychlý a se startem zdarma (kapacita byla optimalizována, v rané fázi bylo krátkodobé omezení, které bylo nyní navýšeno).

Nyní vás naučím, jak zdarma získat GLM-5 + sestavení dovedností

Krok 1: Instalace Ollama a stažení GLM-5

Stáhněte si nejnovější Ollama (https://ollama.com/download), ujistěte se, že verze podporuje cloudové modely.

Přihlaste se ke svému účtu Ollama (povinné, pro použití cloudového modelu)

Stáhněte model

ollama pull glm-5:cloud nebo přímo

ollama run glm-5:cloud při prvním spuštění se zobrazí dotaz, zda chcete povolit používání cloudu, souhlasíte. Po úspěšném dokončení můžete s GLM-5 komunikovat přímo v terminálu.

Bezplatná verze má omezení rychlosti, vhodná pro testování/každodenní použití; pro časté používání můžete upgradovat na placený tarif.

Krok 2: Přemostění prostředí dovedností Claude/Codex jedním kliknutím

Ollama launch umožňuje GLM-5 bezproblémově se stát backendovým mozkem těchto nástrojů:

Claude Code

ollama launch claude --model glm-5:cloud nebo ruční konfigurace

export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="ollama"export ANTHROPIC_BASE_URL="http://localhost:11434"export ANTHROPIC_API_KEY="" # Must be Empty a poté spusťte

claude --model glm-5:cloud Pokud je to úspěšné, uvidíte podobnou uvítací obrazovku:

✦ Claude Code v2.1.xModel: glm-5:cloudContext: 198KWelcome back!Codex

ollama launch codex --model glm-5:cloudOpenClaw

ollama launch openclaw --model glm-5:cloud

Krok 3: Efektivní sestavení dovedností v 5 krocích

Dovednost je složka, základním souborem je SKILL.md, používá formát Markdown + YAML metadata. Další volitelné adresáře:

• scripts/: Ukládá spustitelné skripty (Python, Bash atd.).

• references/: Referenční dokumenty, soubory šablon, Claude může načítat podle potřeby.

• assets/: Ikony, fonty a další zdroje.

Principy návrhu (klíč k efektivitě):

• Progresivní odhalování (Progressive Disclosure): YAML obsahuje pouze základní popis (aby Claude rychle posoudil, zda je použitelný), hlavní obsah je umístěn v textu MD a další soubory jsou načítány podle potřeby. Vyhněte se kontextové explozi.

• Skládání: Dovednosti by měly být kompatibilní s jinými dovednostmi, nepředpokládejte exkluzivitu.

• Přenositelnost: Dovednost může být použita v Claude Web, Claude Code a API.

• Integrace MCP (volitelné): Pokud máte server MCP (Managed Claude Platform), můžete vylepšit volání nástrojů dovednosti (např. připojení API).

Efektivní tipy: Začněte s jednoduchými případy použití. Vyberte 2-3 programovací úlohy, které denně opakujete (např. „generování šablony REST API“ nebo „ladění chyb Pythonu“), vyhněte se vytváření složitých dovedností hned na začátku.

Použijte samotný Claude Code k asistenci při sestavování (meta-dovednostní technika: nechte Claude, aby vám pomohl vygenerovat rámec dovednosti). Spusťte claude --model claude-4-opus (nebo GLM5) v terminálu a poté sestavujte konverzačně.

1. Plánování případů použití a struktury

• Jasný cíl: Například „Vytvořte dovednost, která pomůže generovat efektivní architekturu Python Flask API, včetně směrování, zpracování chyb a testovacích šablon.“

• Brainstorming s Claude Code: Zadejte /plan nebo přímo řekněte „Pomozte mi naplánovat dovednost generování Flask API, včetně struktury YAML a MD.“ Claude vygeneruje návrh.

• Efektivní tipy: Zadejte „Udržujte to stručné, YAML < 200 slov, MD < 1000 slov“. Zaznamenejte klíčová rozhodnutí, jako jsou vstupní parametry (např. seznamy koncových bodů API) a výstupní formáty (soubory JSON nebo kódu).

2. Vytvoření složky dovednosti

• Vytvořte novou složku v ~/.claude/skills/ (výchozí cesta), například flask-api-generator.

• Vytvořte SKILL.md, přidejte YAML předponu:

---name: Flask API Generatordescription: Generates complete Flask API structures with routes, error handling, and tests.version: 1.0author: Your Nametriggers: ["flask api", "generate rest api", "python web app"]dependencies: ["flask", "pytest"] # Volitelné, Claude zkontroluje prostředí---- Efektivní tipy: Použijte spouštěcí slova (triggers), aby Claude automaticky objevil dovednost. Vyhněte se obecným popisům, zaměřte se na konkrétní scénáře.

3. Psaní základních instrukcí (text MD)

• Napište podrobné kroky za YAML:

`## Krok 1. Zeptejte se uživatele na specifikace API: koncové body, metody, parametry.2. Vygenerujte app.py: obsahuje Flask app, směrování a základní zpracování chyb.3. Vygenerujte tests.py: jednotkové testy pomocí pytest.4. Výstupní soubor: uložte do aktuálního adresáře pomocí příkazu /write_file.

Příklad vstupu- Uživatel: Vygenerujte API pro správu uživatelů, včetně GET /users a POST /users.

Osvědčené postupy- Vždy používejte typové nápovědy a docstrings.- Upřednostňujte bezpečnost: přidejte ověření vstupu.`- Přidejte příklad skriptu: Umístěte generate_routes.py do scripts/, Claude může volat.

• Efektivní tipy: Použijte číslované kroky + příklady. Při testování nechte Claude „simulovat spuštění“: řekněte „použijte tuto dovednost ke zpracování ukázkové úlohy“, iterativně optimalizujte.

4. Přidání volitelných komponent

• **Skript: Například skript Pythonu pro automatizaci části logiky (např. generování šablony pomocí Jinja2). Claude může provést pomocí /run_script. **

• Referenční soubor: Umístěte references/best_practices.md, popisující bezpečnostní specifikace Flask.

• Aktiva: Například soubor šablony assets/base_app.py.jinja.

• Efektivní tipy: Přidejte pouze nezbytné položky. 80 % dovedností potřebuje pouze SKILL.md. Uživatelé MCP mohou integrovat externí nástroje (např. připojení k databázi).

5. Testování a iterace

• Načtěte dovednost: Zadejte /load_skill flask-api-generator v Claude Code nebo ji nechte automaticky objevit.

• Testování: Zadejte spouštěcí úlohu, sledujte výstup. Zkontrolujte použití kontextu (pomocí /context zkontrolujte, zda není přetížen).

• Iterace: Pokud se nezdaří, použijte myšlenku „Heal Skill“ (komunitní trik): analyzujte chyby, aktualizujte MD (například přidejte krok „zpracování chybějících závislostí“).

• Efektivní tipy: Použijte testování s více koly konverzace. Zaznamenávejte protokoly: /log on zachytí interakci pro snadné ladění.