Безкоштовний GLM5 у поєднанні з навичками Claude/Codex: посібник зі створення

GLM-5 - це остання MoE модель від ZhiPu, із загальною кількістю параметрів 744B (активних 40B), значно оновлена з GLM-4.5 (355B), з обсягом даних для попереднього навчання, збільшеним до 28.5T токенів. Розроблена спеціально для складних системних інженерних задач, довготривалих агентських завдань, відмінно показує себе в кодуванні та агентських робочих процесах.

Ollama cloud тепер підтримує glm-5:cloud, контекстне вікно досягає 198K, швидкість висока, і початок безкоштовний (ємність оптимізована, на початку було короткочасне обмеження трафіку, зараз його збільшено).

Зараз я навчу вас, як безкоштовно отримати GLM-5 + створення навичок

Крок 1: Встановіть Ollama та завантажте GLM-5

Завантажте останню версію Ollama (https://ollama.com/download), переконайтеся, що версія підтримує хмарні моделі.

Увійдіть до облікового запису Ollama (обов'язково, щоб використовувати хмарну модель)

Завантажте модель

ollama pull glm-5:cloud або безпосередньо

ollama run glm-5:cloud під час першого запуску буде запропоновано авторизувати використання хмари, погодьтеся. Після успіху ви зможете безпосередньо спілкуватися з GLM-5 через термінал.

Безкоштовна версія має обмеження швидкості, підходить для тестування/повсякденного використання; для частого використання можна оновити платний план.

Крок 2: Підключіть середовище навичок Claude/Codex одним кліком

Ollama launch дозволяє GLM-5 безперешкодно стати внутрішнім мозком цих інструментів:

Claude Code

ollama launch claude --model glm-5:cloud або ручне налаштування

export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="ollama"export ANTHROPIC_BASE_URL="http://localhost:11434"export ANTHROPIC_API_KEY="" # Must be Empty потім запустіть

claude --model glm-5:cloud Якщо все успішно, ви побачите подібний вітальний екран:

✦ 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

Крок 3: Ефективне створення навичок за 5 кроків

Навичка - це папка, основним файлом якої є SKILL.md, у форматі Markdown + YAML преамбула метаданих. Інші додаткові каталоги:

• scripts/: містить виконувані скрипти (Python, Bash тощо).

• references/: довідкові документи, файли шаблонів, Claude може завантажувати за потреби.

• assets/: значки, шрифти та інші ресурси.

Принципи проектування (ключ до ефективності):

• Поступове розкриття (Progressive Disclosure): YAML містить лише основний опис (щоб Claude швидко визначив, чи підходить), основний вміст розміщується в основному тексті MD, додаткові файли завантажуються за потреби. Уникайте вибуху контексту.

• Комбінованість: навички повинні бути сумісними з іншими навичками, не припускайте ексклюзивність.

• Портативність: навичка може використовуватися в Claude Web, Claude Code та API.

• Інтеграція MCP (необов'язково): якщо є сервер MCP (Managed Claude Platform), можна покращити виклик інструментів навичок (наприклад, підключення API).

Ефективні підказки: почніть з простих випадків використання. Виберіть 2-3 програмістські завдання, які ви повторюєте щодня (наприклад, "створити шаблон REST API" або "налагодити помилку Python"), уникайте створення складних навичок на початку.

Використовуйте сам Claude Code для допомоги у створенні (мета-навичка: дозвольте Claude допомогти вам створити структуру навичок). Запустіть claude --model claude-4-opus (або GLM5) у терміналі, а потім створіть у діалоговому режимі.

1. Планування випадків використання та структури

• Чітка мета: наприклад, "створити навичку, яка допоможе створити ефективну архітектуру Python Flask API, включаючи маршрути, обробку помилок та шаблони тестування".

• Використовуйте Claude Code для мозкового штурму: введіть /plan або просто скажіть "допоможи мені спланувати навичку створення Flask API, включаючи структуру YAML та MD". Claude виведе чернетку.

• Ефективний прийом: вкажіть "зберігати стислість, YAML < 200 слів, MD < 1000 слів". Записуйте ключові рішення, такі як вхідні параметри (наприклад, список кінцевих точок API) та формати виводу (JSON або файли коду).

2. Створення папки навичок

• Створіть нову папку в ~/.claude/skills/ (шлях за замовчуванням), наприклад flask-api-generator.

• Створіть SKILL.md, додайте преамбулу YAML:

---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"] # Необов'язково, Claude перевірить середовище---- Ефективний прийом: використовуйте тригерні слова (triggers), щоб Claude автоматично знаходив навичку. Уникайте загальних описів, зосереджуйтесь на конкретних сценаріях.

3. Написання основних інструкцій (основний текст MD)

• Напишіть детальні кроки після YAML:

`## Крок 1. Запитайте користувача про специфікації API: кінцеві точки, методи, параметри.2. Створіть app.py: містить Flask app, маршрути та базову обробку помилок.3. Створіть tests.py: модульні тести з використанням pytest.4. Вихідні файли: збережіть у поточному каталозі за допомогою команди /write_file.

Приклад вхідних даних- Користувач: створити API для керування користувачами, включаючи GET /users та POST /users.

Найкращі практики- Завжди використовуйте підказки типу та docstrings.- Надавайте пріоритет безпеці: додайте перевірку вхідних даних.`- Додайте приклади скриптів: помістіть generate_routes.py в scripts/, Claude може викликати його.

• Ефективний прийом: використовуйте нумеровані кроки + приклади. Під час тестування дозвольте Claude "імітувати запуск": скажіть "використовуйте цю навичку для обробки прикладу завдання", ітеративно оптимізуйте.

4. Додавання додаткових компонентів

• Скрипти: наприклад, скрипт Python для автоматизації частини логіки (наприклад, використання Jinja2 для створення шаблонів). Claude може виконати його за допомогою /run_script.

• Довідкові файли: помістіть references/best_practices.md, опишіть правила безпеки Flask.

• Активи: наприклад, файл шаблону assets/base_app.py.jinja.

• Ефективний прийом: додавайте лише необхідні елементи. 80% навичок потребують лише SKILL.md. Користувачі MCP можуть інтегрувати зовнішні інструменти (наприклад, підключення до бази даних).

5. Тестування та ітерація

• Завантажте навичку: введіть /load_skill flask-api-generator в Claude Code або дозвольте йому автоматично знайти її.

• Тестування: введіть тригерне завдання, спостерігайте за виводом. Перевірте використання контексту (використовуйте /context, щоб перевірити, чи немає перевантаження).

• Ітерація: якщо не вдається, використовуйте ідею "Heal Skill" (прийом спільноти): проаналізуйте помилку, оновіть MD (наприклад, додайте крок "обробка відсутніх залежностей").

• Ефективний прийом: використовуйте багатораундові діалоги для тестування. Записуйте журнали: /log on для захоплення взаємодії, що полегшує налагодження.