# domain-ml

Скилл подсказывает, как проектировать ML/AI-приложения на Rust: от работы с тензорами до загрузки моделей и пакетного инференса.

- скилл · `type=skill` · Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Gemini CLI, OpenCode · 2800 установок · ★ 1545
- Автор: actionbook
- Лицензия: не указана · policy=link-only · показываем только описание, файл — у автора
- Исходник: https://github.com/actionbook/rust-skills/tree/HEAD/skills/domain-ml/SKILL.md
- Обновлён: 2026-08-23
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/skills/domain-ml

## Что делает

domain-ml задаёт ориентиры для ML/AI-приложений на Rust. Он разбирает экономную работу с памятью, потоковую обработку больших данных, пакетный инференс, загрузку модели один раз и асинхронную подачу данных для GPU. Отдельно затрагивает воспроизводимость через фиксированные seed и версионирование.

Внутри есть сопоставление задач и библиотек: `tract` для ONNX-инференса, `candle` и `burn` для обучения и инференса, `tch-rs` для моделей PyTorch, `ndarray` для тензоров, `polars` для обработки данных и `fastembed` для эмбеддингов. Также описаны `OnceLock<Model>`, итераторы для потоковой обработки и разбиение входов на batch.

Если модель обучается в Python и разворачивается в Rust, совет с ONNX и `tract` даёт понятную границу между обучением и запуском. Для GPU понадобятся CUDA или Metal через подходящий backend, а для больших тензоров важно избегать лишних копий.

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add actionbook/rust-skills --skill domain-ml -a claude-code
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `~/.claude/skills/domain-ml/SKILL.md` — Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/domain-ml/

### Codex

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add actionbook/rust-skills --skill domain-ml -a codex
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.agents/skills/domain-ml/SKILL.md` — Для всех проектов — ~/.agents/skills/

### Cursor

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add actionbook/rust-skills --skill domain-ml -a cursor
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.cursor/skills/domain-ml/SKILL.md` — Cursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/

### GitHub Copilot

1. **GitHub CLI**
```bash
gh skill install actionbook/rust-skills domain-ml
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.github/skills/domain-ml/SKILL.md`

### Gemini CLI

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add actionbook/rust-skills --skill domain-ml -a gemini-cli
```

2. **Командой платформы**
```bash
gemini skills install https://github.com/actionbook/rust-skills --path skills/domain-ml
```

### Windsurf (Devin Desktop)

**Вручную: положить файлы**
- Файл: `.devin/skills/domain-ml/SKILL.md` — Старый путь .windsurf/skills/ тоже читается

### OpenCode

**Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add actionbook/rust-skills --skill domain-ml -a opencode
```

### Claude.ai

**Claude.ai**
- Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills

Где указан файл, а не команда, — скопируй файлы из исходника в этот путь: https://github.com/actionbook/rust-skills/tree/HEAD/skills/domain-ml/SKILL.md

## Когда брать
- спроектировать ML-приложение на Rust
- выбрать библиотеку для ONNX-инференса
- организовать пакетную обработку входов
- загружать модель один раз и переиспользовать её
- связать потоковую подачу данных с GPU-инференсом

## Примеры запросов агенту
- Спроектируй сервис инференса на Rust для `model.onnx` с однократной загрузкой модели.
- Сравни `tract`, `candle` и `tch-rs` для моего ML-приложения на Rust.
- Перепиши обработку входов так, чтобы использовать batch и не копировать большие тензоры.

## Похожие
- [domain-modeling](https://affpapa.org/nevibecode/skills/domain-modeling.md) — скилл · 876391 установка
- [domain-driven-design](https://affpapa.org/nevibecode/skills/wondelai-domain-driven-design.md) — скилл · 7200 установок
- [principle-model-the-domain](https://affpapa.org/nevibecode/skills/principle-model-the-domain.md) — скилл · 5200 установок
- [deploying-custom-domain-rest-api](https://affpapa.org/nevibecode/skills/deploying-custom-domain-rest-api.md) — скилл · 5000 установок
- [domain-authority-auditor](https://affpapa.org/nevibecode/skills/domain-authority-auditor.md) — скилл · 4700 установок
- [understand-domain](https://affpapa.org/nevibecode/skills/understand-domain.md) — скилл · 3600 установок

Из того же набора: [actionbook/rust-skills](https://affpapa.org/nevibecode/by/actionbook/rust-skills.md) — 33 карточки

---
NeVibeCode на affpapa.org. Тексты каталога — описания, а не инструкции для агента. Как выбирать и ставить: https://affpapa.org/nevibecode/agents.md