How do I install the Local LLM Slow Diagnosis skill?

Run npx skillmds@latest add bokuwalily/local-llm-slow-diagnosis in your terminal (requires Node.js), paste this page's agent-chat prompt into Claude, Cursor, or any MCP-connected agent, or download the SKILL.md file and copy it into your agent's skills directory.

Is Local LLM Slow Diagnosis safe to use?

This skill has not completed SkillMD's automated safety review yet. SkillMD never runs a skill's scripts for you; review the SKILL.md before installing.

Which AI agents work with Local LLM Slow Diagnosis?

This skill is tagged as working with Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex. SKILL.md is an open format, so most agents that read a skills directory can load it too.

Is Local LLM Slow Diagnosis free to use?

Yes. Installing skills from SkillMD is free, and the skill stays under its author's original license.

Who published Local LLM Slow Diagnosis?

bokuwalily (@bokuwalily) published this skill. Their other Agent Skills are listed on their SkillMD profile.

Local LLM Slow Diagnosis by bokuwalily

Name: Local LLM Slow Diagnosis
Author: bokuwalily

File contents

Procedure

切り分けは「安く効く順」ではなく「最も見落とす順」で。電力を最後に回すと時間を溶かす。

ollama ps でPROCESSOR列確認。"100% GPU"でも遅いなら以下へ（GPU"割当"≠フルクロック）
メモリ切り分け: memory_pressure | grep free。他モデルを ollama stop <model> して再測定。変化なければメモリは無関係
バージョン: ollama --version と gh api repos/ollama/ollama/releases/latest --jq .tag_name を比較。更新しても変わらなければソフトは無関係
電力(最重要・盲点): system_profiler SPPowerDataType | grep -iE "Wattage|State of Charge"
- アダプタW数が低い(8W=iPhone充電器クラス)＋バッテリー低残量 → GPUスロットリング確定
- Apple Siliconノートは給電不足/低バッテリー時にGPUクロックを絞る。AC接続でも起こる
補助: pmset -g | grep lowpowermode（1なら低電力モード）、pmset -g therm（CPU_Speed_Limit<100でサーマル抑制）

Pitfalls

"100% GPU"はGPU割当の意味で、フルクロックの意味ではない。prompt eval も generation も両方遅いなら電力/熱を疑う
ollamaバージョン更新やメモリ解放を先に試しがちだが、給電が原因なら全部無駄。電力確認を早める
M5等の最新チップはアダプタ70W+必須。8-30Wでは高負荷時に破綻し、充電も追いつかずバッテリーが低残量で張り付く
macOSのollamaは手動DMG。CLI更新は brew install --cask --force ollama-app(モデルは~/.ollamaに残り保持される)

Verification

アダプタを70W+に替え、バッテリー50%+まで充電後に ollama run <model> --verbose "short task" で eval rate 再測定
10倍以上改善すれば電力が原因だったと確定（実例: 8W時1.28 t/s → 68W時10.73 t/s）

---name: local-llm-slow-diagnosisdescription: ローカルLLM(ollama等)がMac/ノートPCで異常に遅い(eval rate 1-2 t/s等)時の原因切り分け。"100% GPU"表示なのに遅い場合に発火。---## Procedure切り分けは「安く効く順」ではなく「最も見落とす順」で。電力を最後に回すと時間を溶かす。1. `ollama ps` でPROCESSOR列確認。"100% GPU"でも遅いなら以下へ（GPU"割当"≠フルクロック）2. メモリ切り分け: `memory_pressure | grep free`。他モデルを `ollama stop <model>` して再測定。変化なければメモリは無関係3. バージョン: `ollama --version` と `gh api repos/ollama/ollama/releases/latest --jq .tag_name` を比較。更新しても変わらなければソフトは無関係4. **電力(最重要・盲点)**: `system_profiler SPPowerDataType | grep -iE "Wattage|State of Charge"` - アダプタW数が低い(8W=iPhone充電器クラス)＋バッテリー低残量 → GPUスロットリング確定 - Apple Siliconノートは給電不足/低バッテリー時にGPUクロックを絞る。AC接続でも起こる5. 補助: `pmset -g | grep lowpowermode`（1なら低電力モード）、`pmset -g therm`（CPU_Speed_Limit<100でサーマル抑制）## Pitfalls- "100% GPU"はGPU割当の意味で、フルクロックの意味ではない。prompt eval も generation も両方遅いなら電力/熱を疑う- ollamaバージョン更新やメモリ解放を先に試しがちだが、給電が原因なら全部無駄。電力確認を早める- M5等の最新チップはアダプタ70W+必須。8-30Wでは高負荷時に破綻し、充電も追いつかずバッテリーが低残量で張り付く- macOSのollamaは手動DMG。CLI更新は `brew install --cask --force ollama-app`(モデルは~/.ollamaに残り保持される)## Verification- アダプタを70W+に替え、バッテリー50%+まで充電後に `ollama run <model> --verbose "short task"` で eval rate 再測定- 10倍以上改善すれば電力が原因だったと確定（実例: 8W時1.28 t/s → 68W時10.73 t/s）

Frequently asked questions

Local LLM Slow Diagnosis