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NicholasCureton分享Blender绑定用的AGENTS.md与SYSTEM.md提示词

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AI 综述

3D建模者NicholasCureton在8GB VRAM、16GB RAM的Debian机器上用llama.cpp运行Qwen3.6 35B A3B，通过MCP让模型操作Blender骨骼绑定，并分享了AGENTS.md、SYSTEM.md与Pi harness提示词，用于约束小模型先推理再提问。 据其说明，运行配置为KV cache q8_0、ctx 256K，起始速度40t/s，上下文超过128K后降至25t/s；他禁用了许多内置MCP工具以减少上下文膨胀。他还把Blender手册与API文档转成干净的rst/markdown（token减少40%），并自建CLI工具替代让模型直接写Python，使Qwen能操作Geometry Nodes。

AI 根据报道生成 · 55 分钟前更新

最新进展11月6日 17:40
CyberTiel35BA3B 在 8GB VRAM、16GB RAM 上用 llama.cpp 通过 MCP 做 Blender 骨骼绑定

报道时间线

沿着报道，了解事件的不同侧面。

11月6日
  1. Reddit · r/LocalLLaMA
    CyberTiel35BA3B 在 8GB VRAM、16GB RAM 上用 llama.cpp 通过 MCP 做 Blender 骨骼绑定

    3D 建模者 NicholasCureton 在 8GB VRAM、16GB RAM 的 Debian 机器上用 llama.cpp 跑 Qwen3.6 35B A3B（KV cache q8_0、ctx 256K），通过 MCP 让模型操作 Blender 骨骼绑定，起始 40t/s，上下文超过 128K 后降至 25t/s。他把 Blender 手册与 API 文档转成干净的 rst/markdown（token 减少 40%），并自建 CLI 工具替代让模型直接写 Python，使 Qwen 能操作 Geometry Nodes。他还分享了 AGENTS.md、SYSTEM.md 与 Pi harness 提示词，用于约束小模型先推理再提问。

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