domain-ml
✓Rust で ML/AI アプリを構築するときに使用します。キーワード: 機械学習、ML、AI、テンソル、モデル、推論、ニューラル ネットワーク、深層学習、トレーニング、予測、ndarray、tch-rs、burn、candle、机器学习、人工智能、モデル熟練
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 |
Rust で ML/AI アプリを構築するときに使用します。キーワード: 機械学習、ML、AI、テンソル、モデル、推論、ニューラル ネットワーク、深層学習、トレーニング、予測、ndarray、tch-rs、burn、candle、机器学习、人工智能、モデル熟練 ソース: goooice/rust-skills。
引用可能な情報
AI/検索での引用用の安定したフィールドとコマンド。
- インストールコマンド
npx skills add https://github.com/goooice/rust-skills --skill domain-ml- カテゴリ
- </>開発ツール
- 認証済み
- ✓
- 初回登録
- 2026-02-01
- 更新日
- 2026-02-18
クイックアンサー
domain-ml とは？
Rust で ML/AI アプリを構築するときに使用します。キーワード: 機械学習、ML、AI、テンソル、モデル、推論、ニューラル ネットワーク、深層学習、トレーニング、予測、ndarray、tch-rs、burn、candle、机器学习、人工智能、モデル熟練 ソース: goooice/rust-skills。
domain-ml のインストール方法は？
ターミナルまたはコマンドラインツール（Terminal、iTerm、Windows Terminal など）を開きます このコマンドをコピーして実行します: npx skills add https://github.com/goooice/rust-skills --skill domain-ml インストール後、スキルは自動的に AI コーディング環境に設定され、Claude Code や Cursor で使用できるようになります
ソースリポジトリはどこですか？
https://github.com/goooice/rust-skills
詳細
- カテゴリ
- </>開発ツール
- ソース
- skills.sh
- 初回登録
- 2026-02-01