burn-onnx
tracel-ai/burn-onnx
This skill provides guidelines and architecture rules for developing burn-onnx, a tool that converts ONNX deep learning models into native Rust source code and weight files for the Burn framework.
Overview
The burn-onnx skill outlines the project structure, separation of concerns between onnx-ir and burn-onnx, strict Rust coding standards (including no unsafe code and explicit tensor dtypes), and step-by-step instructions for adding new operators and implementing custom operator hooks.
Capabilities
- ▸ONNX Intermediate Representation (IR) parsing and type inference
- ▸Rust code generation for deep learning graphs
- ▸Graph optimization and simplification
- ▸Custom operator and override registration
Best for
Converting ONNX models into Burn Rust code via build scripts, Implementing new ONNX operator processors and code generators, Registering custom operators and operator overrides for vendor-specific or specialized layers, Running integration and snapshot tests for deep learning operators
Works with
実タスクにどれだけ役立つか(機能の豊富さ・用途の明確さ)。 — AIによるcapabilities/use-cases解析
実装・指示の品質。 — AIによるSKILL.md/README解析
リポジトリがどれだけ活発に保守されているか。 — GitHub 最終push日時の新しさ
ドキュメントの充実度・分かりやすさ。 — README/独自要約の情報量
危険・不審な挙動が無いか。 — AIによるセキュリティレビュー
ありふれたラッパーではない独自性。 — AIによる独自性判定
コミュニティの採用度。 — GitHub Stars/Forks(対数スケール)
対応AIエージェントの広さ。 — AIによる対応エージェント判定
ライセンス不明/制限あり(Red)のSkillは総合スコアに0.85倍の補正を適用します。 ランキングはこのScoreのみで決まり、広告で変わりません。 算出方法の詳細 →
Security considerations
The project strictly prohibits the use of unsafe Rust code.
Categories
Summary and analysis are original content generated by AI Skills Rank. The skill's source text is not reproduced here — view it on the linked repository.