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apple-silicon

apple-silicon

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Repository

About apple-silicon

apple-silicon is a technical reference skill for developers working with GPU computing and numerical workloads on Apple Silicon. It organizes guidance on Metal compute, MPS, and MLX by task, with examples and toolchain setup references.

Key features

  1. 01Metal compute and MSL language references
  2. 02MPS and MPSGraph operation guidance
  3. 03MLX arrays and machine learning references
  4. 04Task-based documentation index
  5. 05Examples and toolchain setup guidance

Use cases

  1. 01Look up compute pass and threadgroup configuration
  2. 02Check MSL types and function attributes
  3. 03Find MPS graph or matrix operation guidance
  4. 04Explore MLX training loops and function transforms

Install

Copy the command and run it in a terminal.

$npx skills add https://github.com/fandhe-ai/agent-reference-skills --skill apple-silicon

After installing, type/apple-siliconin Claude Code to confirm it loaded.

Bundled files

References and scripts installed along with SKILL.md.

references/metal-compute/
argument-buffers.md
compute-pass-encoding.md
compute-pipeline-configuration.md
counter-sample-buffers.md
gpu-counters.md
indirect-command-buffers.md
indirect-compute-commands.md
machine-learning-passes.md
README.md
tensors.md
threadgroup-sizing.md
unified-memory.md
references/mlx/
array.md
compilation.md
data-types.md
devices-streams.md
distributed.md
environment-variables.md
export.md
fast-custom-kernels.md
fft.md
function-transforms.md
indexing.md
kv-cache.md
lazy-evaluation.md
linalg.md
memory-management.md
metal-backend.md
nn-layers.md
nn-losses-activations.md

Details

From the project README

apple-silicon

Apple Silicon 上の GPU コンピュートと数値計算スタック。Metal Shading Language (MSL) の言語仕様、 compute dispatch のエンコーディングと unified memory 最適化、MPS/MPSGraph による行列演算・ニューラルネットワーク推論、 Apple 研究チーム発の配列フレームワーク MLX をカバーする。

ディレクトリ構成

skills/apple-silicon/
  SKILL.md
  references/
    metal-compute/
      README.md
      compute-pass-encoding.md
      threadgroup-sizing.md
      compute-pipeline-configuration.md
      indirect-command-buffers.md
      indirect-compute-commands.md
      gpu-counters.md
      counter-sample-buffers.md
      argument-buffers.md
      unified-memory.md
      tensors.md
      machine-learning-passes.md
    msl/
      README.md
      data-types.md
      address-spaces.md
      function-qualifiers.md
      argument-attributes.md
      atomic-functions.md
      simdgroup-functions.md
      math-functions.md
      numerical-compliance.md
      tensor-types.md
      tensor-operations.md
    mps/
      README.md
      mpskernel.md
      mpsimage.md
      image-filters.md
      mpsmatrix.md
      matrix-arithmetic.md
      matrix-decomposition-solve.md
      mpsndarray.md
      mpsnngraph.md
      cnn-kernels.md
      mpsgraph.md
      mpsgraph-tensor.md
      mpsgraph-executable.md
      mpsgraph-operations.md
      ray-tracing.md
    mlx/
      README.md
      array.md
      lazy-evaluation.md
      unified-memory-model.md
      function-transforms.md
      compilation.md
      nn-module.md
      optimizers.md
      nn-layers.md
      nn-losses-activations.md
      indexing.md
      saving-loading.md
      random.md
      linalg.md
      devices-streams.md
      memory-management.md
      fast-custom-kernels.md
      distributed.md
      tree-utils.md
      data-types.md
      operations.md
      fft.md
      export.md
      kv-cache.md
      precision.md
      environment-variables.md
      metal-backend.md
  samples/
    README.md
    compute-kernel-dispatch.md
    nonuniform-threadgroup-dispatch.md
    shared-storage-mode-buffer.md
    resource-group-argument-buffer.md
    cpu-encoded-indirect-compute.md
    blit-and-compute-single-pass.md
    mpsgraph-matrix-multiplication.md
    mpsgraph-training-loop.md
    mps-image-filter.md
    mlx-array-lazy-evaluation.md
    mlx-unified-memory.md
    mlx-mlp-training-loop.md
    mlx-function-transforms.md
  scripts/
    README.md
    toolchain-setup.md
    metal-compile.md
    metal-symbols.md
    metal-binary-archives.md
    metal-dynamic-libraries.md
    metal-debug-env.md
    metal-performance-hud.md
    mlx-install.md
    mlx-distributed.md

探索手順

タスクからカテゴリを引き、カテゴリの README.md で目的のページを特定する:

  1. 下記マッピング表でタスクに対応するカテゴリを探す
  2. そのカテゴリの references/{category}/README.md（samples/ scripts/ は直下の README.md）を参照して目的のページを特定する
  3. 該当ページの .md を Read して詳細を確認する

Metal のレンダリングパイプライン（MTLRenderCommandEncoder / MTLRenderPipelineState）・Core Animation・ Core Graphics・Core Image・SpriteKit・SceneKit は apple-graphics を参照。本スキルは Metal のコンピュート （MTLComputeCommandEncoder 以下）・MSL 言語仕様・MPS/MPSGraph・MLX を担当する。 Core ML / Create ML による .mlmodel のオンデバイス推論・Vision・Natural Language・Speech、および Core AI (iOS 27, NDArray / ComputeUnitKind) は apple-ml を参照。 Compute Graph (RealityKit) は apple-spatial、MetalFX denoising は apple-graphics を参照。 MLX のみ出典が developer.apple.com ではなく、Apple 研究チームが公開する OSS ドキュメント （ml-explore.github.io）である点に注意する。

タスク → カテゴリ マッピング

タスクカテゴリ参照 README
compute pass のエンコーディング・threadgroup/grid サイズ計算・compute pipeline 設定を知りたいmetal-computereferences/metal-compute/README.md
argument buffer・indirect command buffer・GPU counter・unified memory (storage mode) を調べたいmetal-computereferences/metal-compute/README.md
MSL のデータ型・address space・kernel 関数属性・引数バインディング属性を調べたいmslreferences/msl/README.md
MSL の atomic 関数・SIMD-group/quad-group 関数・数学関数・数値精度 (IEEE 754) 準拠を調べたいmslreferences/msl/README.md
MPSKernel/MPSImage/MPSMatrix/MPSNDArray による画像フィルタ・行列演算・分解を調べたいmpsreferences/mps/README.md
MPSGraph/MPSNNGraph によるグラフ構築・実行・CNN 推論・ray tracing を調べたいmpsreferences/mps/README.md
Metal 4 の MTLTensor 作成・ML pass (MTL4MachineLearningCommandEncoder) のエンコードを調べたいmetal-computereferences/metal-compute/README.md
MSL の tensor / cooperative_tensor / TensorOps (matmul2d, convolution, execution scope) を調べたいmslreferences/msl/README.md
MLX の array/dtype・lazy evaluation・indexing・保存/読み込みを調べたいmlxreferences/mlx/README.md
MLX の dtype 一覧・演算一覧・FFT (stft)・関数 export (.mlxfn) を調べたいmlxreferences/mlx/README.md
MLX の環境変数・数値精度 (TF32, Winograd)・KV cache・Metal capture を調べたいmlxreferences/mlx/README.md
MLX の grad/vmap 等の関数変換・mx.compile・unified memory model・distributed を調べたいmlxreferences/mlx/README.md
mlx.nn のレイヤー/損失関数・mlx.optimizers・tree utils を調べたいmlxreferences/mlx/README.md
典型的な使い方を知りたい（compute kernel dispatch, argument buffer, MPSGraph 学習ループ, MLX 学習ループ等）samplessamples/README.md
Metal Toolchain セットアップ・.metal のコンパイル/リンク・デバッグ環境変数・MLX インストールを知りたいscriptsscripts/README.md

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