domain-ml
✓Úselo al crear aplicaciones de ML/AI en Rust. Palabras clave: aprendizaje automático, ML, IA, tensor, modelo, inferencia, red neuronal, aprendizaje profundo, entrenamiento, predicción, ndarray, tch-rs, burn, vela, 机器学习, 人工智能, 模型推理
Instalación
SKILL.md
| Domain Rule | Design Constraint | Rust Implication |
| Large data | Efficient memory | Zero-copy, streaming | | GPU acceleration | CUDA/Metal support | candle, tch-rs | | Model portability | Standard formats | ONNX | | Batch processing | Throughput over latency | Batched inference | | Numerical precision | Float handling | ndarray, careful f32/f64 |
| Inference only | tract (ONNX) | Lightweight, portable | | Training + inference | candle, burn | Pure Rust, GPU | | PyTorch models | tch-rs | Direct bindings | | Data pipelines | polars | Fast, lazy eval |
Úselo al crear aplicaciones de ML/AI en Rust. Palabras clave: aprendizaje automático, ML, IA, tensor, modelo, inferencia, red neuronal, aprendizaje profundo, entrenamiento, predicción, ndarray, tch-rs, burn, vela, 机器学习, 人工智能, 模型推理 Fuente: actionbook/rust-skills.
Datos (listos para citar)
Campos y comandos estables para citas de IA/búsqueda.
- Comando de instalación
npx skills add https://github.com/actionbook/rust-skills --skill domain-ml- Fuente
- actionbook/rust-skills
- Categoría
- </>Desarrollo
- Verificado
- ✓
- Primera vez visto
- 2026-02-01
- Actualizado
- 2026-02-18
Respuestas rápidas
¿Qué es domain-ml?
Úselo al crear aplicaciones de ML/AI en Rust. Palabras clave: aprendizaje automático, ML, IA, tensor, modelo, inferencia, red neuronal, aprendizaje profundo, entrenamiento, predicción, ndarray, tch-rs, burn, vela, 机器学习, 人工智能, 模型推理 Fuente: actionbook/rust-skills.
¿Cómo instalo domain-ml?
Abre tu terminal o herramienta de línea de comandos (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Copia y ejecuta este comando: npx skills add https://github.com/actionbook/rust-skills --skill domain-ml Una vez instalado, el skill se configurará automáticamente en tu entorno de programación con IA y estará listo para usar en Claude Code o Cursor
¿Dónde está el repositorio de origen?
https://github.com/actionbook/rust-skills
Detalles
- Categoría
- </>Desarrollo
- Fuente
- skills.sh
- Primera vez visto
- 2026-02-01