用途：该技能用于在实现、测试或评估任何 Apple Intelligence、端侧 AI 或语音转文字功能时提供路由与规范。核心边界是区分 Foundation Models（Apple 端侧 LLM 框架，含 LanguageModelSession、@Generable）与自定义模型部署（Core ML 转换、量化、MLTensor、语音转文字）。
主要能力：Foundation Models 实现模式（会话基础、@Generable 结构化输出、Tool 协议、流式 PartiallyGenerated、动态 schema、Private Cloud Compute 与多模态输入）；API 参考；诊断（响应被拦截、生成慢、护栏违规、上下文超限、模型不可用）；护栏与安全决策；OS27 评估框架（Evaluation、Metric、Evaluator、ModelJudgeEvaluator、ToolCallEvaluator）；自定义适配器训练与运行时 API；自动化扫描 agent 可检测反模式与完整性缺口并给出 PRODUCTION-READY / NEEDS HARDENING / FRAGILE 评分。
使用方式：按决策树分流——自定义 Core ML 模型走 ios-ml 枢纽（转换、压缩、训练）；LLM 规模或 transformer 端侧模型走 core-ai；计算机视觉走 axiom-vision；云 API 集成走 axiom-networking；Foundation Models 实现、参考、诊断、护栏、评估、适配器各有对应文件。非 Claude Code 环境可内联执行审计文件，但需要 Bash 的构建、测试、模拟器、崩溃符号化仅限 Claude Code。
适用场景：iOS 26/27 端侧 AI 功能开发、结构化输出调试、AI 功能回归评估、适配器加载与训练、消息类应用接入 SuggestedActionsView。
限制：MLX LM 输出的 .safetensors 无法载入 LanguageModelSession；MLUpdateTask 仅支持 NN-spec，不支持 ML Program；FM 自定义适配器按基础模型版本绑定，不能覆盖全部设备；系统 AI 功能（Writing Tools、Genmoji）无需自定义代码。具体收费、价格与平台支持细节资料未提供。