Используйте при создании приложений ML/AI на Rust. Ключевые слова: машинное обучение, МО, ИИ, тензор, модель, вывод, нейронная сеть, глубокое обучение, обучение, прогнозирование, ndarray, tch-rs, ожог, свеча, 机器学习, 人工智能, 模型推理
Быстро установите AI-навык domain-ml в вашу среду разработки через командную строку
Источник: goooice/rust-skills.
| 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 |
Используйте при создании приложений ML/AI на Rust. Ключевые слова: машинное обучение, МО, ИИ, тензор, модель, вывод, нейронная сеть, глубокое обучение, обучение, прогнозирование, ndarray, tch-rs, ожог, свеча, 机器学习, 人工智能, 模型推理 Источник: goooice/rust-skills.
Стабильные поля и команды для ссылок в AI/поиске.
npx skills add https://github.com/goooice/rust-skills --skill domain-mlИспользуйте при создании приложений ML/AI на Rust. Ключевые слова: машинное обучение, МО, ИИ, тензор, модель, вывод, нейронная сеть, глубокое обучение, обучение, прогнозирование, ndarray, tch-rs, ожог, свеча, 机器学习, 人工智能, 模型推理 Источник: goooice/rust-skills.
Откройте терминал или инструмент командной строки (Terminal, iTerm, Windows Terminal и т.д.) Скопируйте и выполните эту команду: npx skills add https://github.com/goooice/rust-skills --skill domain-ml После установки навык будет автоматически настроен в вашей AI-среде разработки и готов к использованию в Claude Code, Cursor или OpenClaw
https://github.com/goooice/rust-skills