Foundation Models と MLX Swift フレームワークを使用して iOS にオンデバイス AI モデルを実装するための包括的なガイド。 iOS アプリを構築する際には、(1) ローカル LLM 推論、(2) ビジョン言語モデル (VLM)、(3) テキスト埋め込み、(4) 画像生成、(5) ツール/関数呼び出し、(6) マルチターン会話、(7) カスタム モデル統合、または (8) 構造化生成を使用します。
コマンドラインで local-ai-models AI スキルを開発環境にすばやくインストール
ソース: mintuz/claude-plugins。
Production-ready guide for implementing on-device AI models in iOS apps using Apple's Foundation Models framework and MLX Swift.
| Setup and configuration | foundation-models/setup.md | | Chat patterns and conversations | foundation-models/chat-patterns.md |
| Setup and configuration | mlx-swift/setup.md | | Chat patterns with custom models | mlx-swift/chat-patterns.md | | Vision Language Models (VLMs) | mlx-swift/vision-patterns.md | | Tool calling, embeddings, structured gen | mlx-swift/advanced-patterns.md | | Model quantization with MLX-LM | mlx-swift/quantization.md |
Foundation Models と MLX Swift フレームワークを使用して iOS にオンデバイス AI モデルを実装するための包括的なガイド。 iOS アプリを構築する際には、(1) ローカル LLM 推論、(2) ビジョン言語モデル (VLM)、(3) テキスト埋め込み、(4) 画像生成、(5) ツール/関数呼び出し、(6) マルチターン会話、(7) カスタム モデル統合、または (8) 構造化生成を使用します。 ソース: mintuz/claude-plugins。
AI/検索での引用用の安定したフィールドとコマンド。
npx skills add https://github.com/mintuz/claude-plugins --skill local-ai-modelsFoundation Models と MLX Swift フレームワークを使用して iOS にオンデバイス AI モデルを実装するための包括的なガイド。 iOS アプリを構築する際には、(1) ローカル LLM 推論、(2) ビジョン言語モデル (VLM)、(3) テキスト埋め込み、(4) 画像生成、(5) ツール/関数呼び出し、(6) マルチターン会話、(7) カスタム モデル統合、または (8) 構造化生成を使用します。 ソース: mintuz/claude-plugins。
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/mintuz/claude-plugins --skill local-ai-models 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、Cursor、OpenClaw で使用できるようになります
https://github.com/mintuz/claude-plugins