foundation-models-on-device

foundation-models-on-device 技能概覽

foundation-models-on-device 能做什麼

foundation-models-on-device 技能可協助你設計並實作在 iOS 26+ 本機執行的 Apple FoundationModels 功能。它特別適合需要文字生成、透過 @Generable 產生受引導的結構化輸出、工具呼叫，或 snapshot streaming，且不想把使用者資料送到雲端模型的應用程式。

誰適合使用這個技能

如果你正在為 iPhone 或 iPad 開發 AI 功能，而且在意隱私、離線韌性，或 Apple Intelligence 整合，那就很適合使用 foundation-models-on-device 技能。對產品團隊、iOS 工程師，以及偏後端思維、想先釐清 app 端契約再接上伺服器邏輯的開發者來說，這也是很合適的選擇。

採用前要先確認什麼

最重要的決策點是裝置與作業系統支援：這套流程依賴 Apple Intelligence 是否可用，以及 iOS 26+ 的 FoundationModels framework。如果你需要廣泛的裝置覆蓋、雲端 fallback，或與模型無關的 prompt 工具，這個技能只會涵蓋整體解決方案的一部分。

如何使用 foundation-models-on-device 技能

安裝並開啟正確的檔案

使用以下指令安裝 foundation-models-on-device 技能：
npx skills add affaan-m/everything-claude-code --skill foundation-models-on-device

先從 SKILL.md 開始，並在修改程式碼前把整個檔案讀完。這個 repo 沒有額外的 scripts 或 reference folders，因此技能內容本身就是唯一的準則來源。

把模糊目標轉成可用的 prompt

foundation-models-on-device 的用法，最適合在你明確說出功能、輸入形狀，以及預期輸出形狀時。比如說，你可以要求：「一個 SwiftUI 畫面，會檢查可用性、只在支援時才啟動 session，並回傳適合任務筆記使用的結構化 JSON-like 輸出。」這會比「幫我的 app 加上 AI」更有效，因為這個技能本來就是圍繞可用性檢查、session 設定、結構化生成與串流設計的。

將技能對應到你的實作方式

若是用於 Backend Development 的 foundation-models-on-device，最有用的思維是 contract-first：先定義 app 需要生成、驗證或串流的內容，再去設計周邊 API。如果你的 app 已經有後端端點，請先決定本機模型是用來草擬、摘要、分類，還是協助 UI，並把伺服器角色維持在精簡範圍內。

先讀這些模式

先聚焦在技能的核心模式：可用性檢查、基本 session 流程、搭配 @Generable 的引導式生成，以及工具呼叫。這些是 foundation-models-on-device 指南中訊號最強的部分，因為它們決定你的程式是否能在符合條件的裝置上執行，以及輸出是否能保持足夠結構化，達到 production 使用需求。

foundation-models-on-device 技能常見問題

foundation-models-on-device 只適用於 iOS App 嗎？

是的，這個技能以 Apple 的本機 FoundationModels framework 為核心，因此主要適用於 iOS 26+ app 開發。如果你需要 web、Android，或伺服器端的 LLM 支援，請改用其他技能。

我需要開啟 Apple Intelligence 嗎？

通常是需要的。foundation-models-on-device 技能的第一步之一就是檢查模型可用性，因為在裝置不符合資格、Apple Intelligence 關閉，或模型仍在下載時，這項功能可能無法使用。

這和一般 prompt 有什麼不同？

一般 prompt 只是告訴模型要做什麼。foundation-models-on-device 技能則提供的是實作路徑：何時啟用、如何依可用性做 gating、如何用 @Generable 形塑輸出，以及如何在本機安全地進行串流或工具呼叫。

對初學者友善嗎？

如果你已經懂基本 Swift 或 SwiftUI，它算是對初學者友善。但如果你還在學 app 架構，這個技能就沒那麼適合，因為真正困難的不是 prompt，而是要正確整合模型可用性、結構化回應與 UI 狀態。

如何改善 foundation-models-on-device 技能

提供要完成的精確工作

輸入越精準，輸出通常越好。不要只說泛泛的「AI chat」，而是要具體描述使用者動作與結果，例如「把筆記摘要成三個重點」、「從收據擷取欄位」或「結合行事曆資料的工具存取來草擬回覆」。

先講清楚你的限制條件

請一併說明裝置目標、最低 OS、是否需要離線行為，以及是否必須輸出結構化結果。這些條件在 foundation-models-on-device 裡很重要，因為它們會影響功能是否應該開放，以及實作應該使用純生成、@Generable 還是工具呼叫。

不只要求成功路徑，也要要求失敗路徑

當你同時要求可用性處理、fallback UI 與輸入驗證時，這個技能表現最好。一個好的迭代 prompt 會要求「支援裝置流程，以及不符合資格、未啟用、尚未就緒的狀態」，這樣產出的結果才會是可上線，而不只是 demo 用。

檢查生成程式碼的模型邊界

最常見的失敗模式，是把本機模型誤當成可以取代產品邏輯。你應該用這個技能來改善草擬、擷取與 UI 協助，但授權、持久化，以及關鍵商業規則仍要留在模型路徑之外。