axiom-ios-ai

iOS Apple Intelligence Router

Apple Intelligence または Foundation Models に関する作業では、必ずこのスキルを使用してください。

使用するタイミング

次の場合に、このルーターを使用します。

• Apple Intelligence の機能を実装するとき
• Foundation Models を使用するとき
• LanguageModelSession を扱うとき
• @Generable で構造化出力を生成するとき
• AI 生成の問題をデバッグするとき
• iOS 26 のオンデバイス AI を扱うとき

AI アプローチの振り分け

まず、開発者が必要としている AI の種類を判断してください。

開発者の意図	振り分け先
オンデバイスのテキスト生成（Apple Intelligence）	ここにとどまる → Foundation Models スキル
カスタム ML モデルのデプロイ（PyTorch、TensorFlow）	ios-ml に振り分ける → CoreML 変換、圧縮
コンピュータービジョン（画像分析、OCR、セグメンテーション）	ios-vision に振り分ける → Vision フレームワーク
クラウド API 統合（OpenAI など）	ios-networking に振り分ける → URLSession のパターン
システム AI 機能（Writing Tools、Genmoji）	カスタムコードは不要です — これらはシステムが提供します

主な境界：ios-ai と ios-ml

• ios-ai = Apple の Foundation Models フレームワーク（LanguageModelSession、@Generable、オンデバイス LLM）
• ios-ml = カスタムモデルのデプロイ（CoreML 変換、量子化、MLTensor、音声テキスト変換）
• 開発者が「自分のモデルを実行する」と言った場合は → ios-ml。「Apple Intelligence を使う」と言った場合は → ios-ai。

分野横断の振り分け

Foundation Models + 並行処理（セッションがメインスレッドをブロックし、UI がフリーズする場合）：

• Foundation Models のセッションは非同期です — ブロックの原因は、await の不足か @MainActor での実行が考えられます
• まずここで修正します。foundation-models スキルの非同期セッションパターンを使用してください
• 並行処理の問題が Foundation Models の範囲を超える場合は → ios-concurrency も呼び出します

Foundation Models + データ（@Generable のデコードエラー、構造化出力の問題）：

• @Generable の出力の問題は Foundation Models 固有のものであり、一般的な Codable の問題ではありません
• ここにとどまります → foundation-models-diag で構造化出力をデバッグします
• 開発者に一般的な Codable／シリアライズに関する質問もある場合は → ios-data も呼び出します

振り分けロジック

Foundation Models の作業

実装パターン → /skill axiom-foundation-models

• LanguageModelSession の基本
• @Generable による構造化出力
• ツールプロトコルの統合
• PartiallyGenerated を使ったストリーミング
• 動的スキーマ
• WWDC のコード例 26 件

API リファレンス → /skill axiom-foundation-models-ref

• API ドキュメント一式
• @Generable の全例
• ツールプロトコルのパターン
• ストリーミング生成のパターン

診断 → /skill axiom-foundation-models-diag

• AI の応答がブロックされる
• 生成が遅い
• ガードレール違反
• コンテキストの上限超過
• モデルを利用できない

自動スキャン → foundation-models-auditor エージェントを起動するか、/axiom:audit foundation-models を実行します（利用可能性チェックの不足、メインスレッドのブロック、手動の JSON 解析、セッションのライフサイクルに関する問題）

判断ツリー

1. カスタム ML モデル／CoreML／PyTorch の変換ですか？ → ios-ml に振り分けます（このルーターではありません）
2. コンピュータービジョン／画像分析／OCR ですか？ → ios-vision に振り分けます（このルーターではありません）
3. クラウド AI API の統合ですか？ → ios-networking に振り分けます（このルーターではありません）
4. Foundation Models／@Generable／ツールプロトコルを実装しますか？ → foundation-models
5. API リファレンス／コード例が必要ですか？ → foundation-models-ref
6. AI の問題（ブロック、遅延、ガードレール）をデバッグしますか？ → foundation-models-diag
7. Foundation Models が原因で UI がフリーズしますか？ → foundation-models（非同期パターン）+ 必要に応じて ios-concurrency も呼び出します
8. Foundation Models のコードを自動スキャンしますか？ → foundation-models-auditor（エージェント）

不合理な正当化

考え	実際
"Foundation Modelsは単なるLanguageModelSessionです"	Foundation Modelsには@Generable、Toolプロトコル、ストリーミング、ガードレールがあります。foundation-modelsですべてをカバーします。
"AIのパターンは使いながら理解すればいい"	AI APIには固有のエラー処理とフォールバック要件があります。foundation-modelsを使えば、実行時の失敗を防げます。
"LLMは使ったことがあるので、同じようなものです"	Appleのオンデバイスモデルには、ガードレールやコンテキスト制限などの固有の制約があります。foundation-modelsはAppleに特化しています。

重要なパターン

foundation-models:

• LanguageModelSessionのセットアップ
• 構造化出力のための@Generable
• 関数呼び出しのためのToolプロトコル
• ストリーミング生成
• 動的なスキーマの進化

foundation-models-diag:

• ブロックされた応答の処理
• パフォーマンスの最適化
• ガードレール違反
• コンテキスト管理

呼び出し例

ユーザー: 「Apple Intelligenceを使って構造化データを生成するにはどうすればよいですか？」 → 呼び出し: /skill axiom-foundation-models

ユーザー: 「AI生成がブロックされています」 → 呼び出し: /skill axiom-foundation-models-diag

ユーザー: 「@Generableの例を見せてください」 → 呼び出し: /skill axiom-foundation-models-ref

ユーザー: 「ストリーミングAI生成を実装してください」 → 呼び出し: /skill axiom-foundation-models

ユーザー: 「アプリにAIを追加したいです」 → まず確認: Apple Intelligence（Foundation Models）とカスタムMLモデルのどちらですか？該当するものに振り分けます。

ユーザー: 「Foundation ModelsのセッションがUIをブロックしています」 → 呼び出し: /skill axiom-foundation-models（非同期パターン）＋必要に応じてios-concurrencyも呼び出し

ユーザー: 「Foundation Modelsのコードに問題がないかレビューしてください」 → foundation-models-auditorエージェントを呼び出し

ユーザー: 「PyTorchモデルをデバイス上で実行したいです」 → 振り分け先: ios-mlルーター（Foundation ModelsではなくCoreMLへの変換）