coreml
iOS アプリケーションで Core ML モデルを統合・最適化し、デバイス上での機械学習推論を実現します。モデルの読み込み（.mlmodelc、.mlpackage）、自動生成クラスと MLFeatureProvider を用いた予測、CPU・GPU・Neural Engine の計算ユニット設定、MLTensor、VNCoreMLRequest、MLComputePlan、マルチモデルパイプライン、デプロイ戦略をカバーしています。Core ML モデルの読み込み、予測実行、計算ユニット設定、モデルパフォーマンスのプロファイリング時に使用します。
description の原文を見る
Integrate and optimize Core ML models in iOS apps for on-device machine learning inference. Covers model loading (.mlmodelc, .mlpackage), predictions with auto-generated classes and MLFeatureProvider, compute unit configuration (CPU, GPU, Neural Engine), MLTensor, VNCoreMLRequest, MLComputePlan, multi-model pipelines, and deployment strategies. Use when loading Core ML models, making predictions, configuring compute units, or profiling model performance.
SKILL.md 本文
Core ML Swift統合
iOSアプリでCore MLモデルを読み込み、構成、実行します。このスキルはSwift側をカバーしています。モデル読み込み、予測、MLTensor、プロファイリング、デプロイメントを対象とします。 iOS 26+ および Swift 6.3をターゲットとしており、特に記載がない限りiOS 14との下位互換性があります。
スコープの境界: Pythonサイドのモデル変換、最適化（量子化、パレット化、剪定）、フレームワーク選択は
apple-on-device-aiスキルで扱われます。このスキルはSwift統合のみを対象としています。
完全なコードパターン（アクターベースのキャッシング、バッチ推論、画像前処理、テスト）については references/coreml-swift-integration.md を参照してください。
Contents
...
詳細情報
- 作者
- dpearson2699
- ライセンス
- NOASSERTION
- 最終更新
- 不明
Source: https://github.com/dpearson2699/swift-ios-skills / ライセンス: NOASSERTION
関連スキル
agent-browser
AI エージェント向けのブラウザ自動化 CLI です。ウェブサイトとの対話が必要な場合に使用します。ページ遷移、フォーム入力、ボタンクリック、スクリーンショット取得、データ抽出、ウェブアプリのテスト、ブラウザ操作の自動化など、あらゆるブラウザタスクに対応できます。「ウェブサイトを開く」「フォームに記入する」「ボタンをクリックする」「スクリーンショットを取得する」「ページからデータを抽出する」「このウェブアプリをテストする」「サイトにログインする」「ブラウザ操作を自動化する」といった要求や、プログラマティックなウェブ操作が必要なタスクで起動します。
anyskill
AnySkill — あなたのプライベート・スキルクラウド。GitHubを基盤としたリポジトリからエージェントスキルを管理、同期、動的にロードできます。自然言語でクラウドスキルを検索し、オンデマンドでプロンプトを自動ロード、カスタムスキルのアップロードと共有、スキルバンドルの一括インストールが可能です。OpenClaw、Antigravity、Claude Code、Cursorに対応しています。
engram
AIエージェント向けの永続的なメモリシステムです。バグ修正、意思決定、発見、設定変更の後はmem_saveを使用してください。ユーザーが「覚えている」「記憶している」と言及した場合、または以前のセッションと重複する作業を開始する際はmem_searchを使用します。セッション終了前にmem_session_summaryを使用して、コンテキストを保持してください。
skyvern
AI駆動のブラウザ自動化により、任意のウェブサイトを自動化できます。フォーム入力、データ抽出、ファイルダウンロード、ログイン、複数ステップのワークフロー実行など、ユーザーがウェブサイトと連携する必要があるときに使用します。Skyvernは、LLMとコンピュータビジョンを活用して、未知のサイトも自動操作可能です。Python SDK、TypeScript SDK、REST API、MCPサーバー、またはCLIを通じて統合できます。
pinchbench
PinchBenchベンチマークを実行して、OpenClawエージェントの実世界タスクにおけるパフォーマンスを評価できます。モデルの機能テスト、モデル間の比較、ベンチマーク結果のリーダーボード提出、またはOpenClawのセットアップがカレンダー、メール、リサーチ、コーディング、複数ステップのワークフローにどの程度対応しているかを確認する際に使用します。
openui
OpenUIとOpenUI Langを使用してジェネレーティブUIアプリを構築できます。これらはLLM生成インターフェースのためのトークン効率的なオープン標準です。OpenUI、@openuidev、ジェネレーティブUI、LLMからのストリーミングUI、AI向けコンポーネントライブラリ、またはjson-render/A2UIの置き換えについて述べる際に使用します。スキャフォルディング、defineComponent、システムプロンプト、Renderer、およびOpenUI Lang出力のデバッグに対応しています。