DNYoussef

فحوصات الجودة اليدوية غير متسقة وتستغرق وقتاً طويلاً. تختبر هذه الميزة التحقق الشامل من الجودة عبر التحليل الثابت والاختبار الديناميكي والتحقق من التكامل مع درجات شهادة قابلة للقياس وتوثيق الامتثال.

تضمن أن الكود الخاص بك يعمل بشكل فعلي عن طريق إنشاء بيئات اختبار معزولة وتنفيذ الكود مع مدخلات واقعية. تنقل هذه المهارة ما بعد التحليل الثابت للتحقق من الوظائف الحقيقية من خلال سير عمل الاختبار والتحقق من الصحة والتنحيح المنهجي.

توفر Flow Nexus صناديق رملية للتخزين وقواعد البيانات وخدمات النشر السحابية. تعمل هذه المهارة على أتمتة المصادقة وإنشاء الصناديق الرملية ونشر التطبيقات والمراقبة وإدارة الفوترة لمنصة Flow Nexus.

تتطلب المشاريع المعقدة متعددة الوكلاء تنسيقًا متطورًا. توفر هذه المهارة أنماطًا منهجية للتبديل الديناميكي للطوبولوجيا، وسلوكيات الوكلاء ذاتية التنظيم، وتخصيص الموارد التكيفي لتحسين أداء السرب.

بناء نماذج التعلم الآلي الجاهزة للإنتاج يتطلب بنية تحتية معقدة للتدريب الموزع. تقوم هذه المهارة بأتمتة خط الأنابيب بالكامل من تصميم البنية المعمارية إلى النشر السحابي باستخدام منصة Flow Nexus.

يحتاج صندوق الرمل لـ Claude Code إلى تكوين شبكة آمن لمنع الوصول غير المصرح به مع السماح المجالات الموثوقة. توفر هذه المهلة إرشادات خطوة بخطوة لتكوين قواعد جدار الحماية والمجالات الموثوقة وسياسات الوصول.

مراجعات الكود اليدوية بطيئة وغير متسقة بين المراجعين. تقوم هذه المهارة بتنسيق 15 وكيل ذكاء اصطناعي متخصص للتحقق من طلبات السحب بشكل منهجي عبر أبعاد الأمان والأداء والبنية والتوثيق في سير عمل متكرر مدته 4 ساعات.

مراجعات الكود اليدوية تستغرق وقتًا طويلاً وغير متسقة عبر الفرق. تنسق هذه المهارة خمسة وكلاء ذكاء اصطناعي متخصصين لإجراء تحليل شامل للأمان والأداء والجودة والاختبار والتوثيق على طلبات السحب بشكل متوازٍ، مع تقديم تقارير مراجعة موحدة تحتوي على ملاحظات قابلة للتنفيذ.

المراجعات اليدوية للكود بطيئة وغير متسقة. يقوم هذا التنسيق بتنسيق 4 وكلاء متخصصين في الذكاء الاصطناعي لتحليل طلبات السحب بالتوازي بحثًا عن ثغرات أمنية، اختناقات الأداء، مشاكل أسلوب الكود، فجوات تغطية الاختبارات، واكتمال الوثائق مع درجة الجاهزية للدمج.

تتطلب إصدارات البرمجيات تنسيق تحديثات الإصدار والاختبار والنشر والتوثيق. تقوم هذه المهارة بتنسيق عدة وكلاء ذكاء اصطناعي للتعامل مع سير عمل الإصدار بالكامل تلقائيًا. تضمن عمليات متسقة وتقلل من الأخطاء البشرية وتوفر إمكانيات التراجع.

تنسيق إطلاق المنتجات عبر فرق متعددة أمر معقد وعرضة للأخطاء. تقوم هذه المهارة بتنسيق أكثر من 15 وكيل ذكاء اصطناعي متخصص من خلال سير عمل مُثبت لمدة 10 أسابيع يغطي مراحل البحث والتطوير والتسويق والإطلاق والتحسين.

كتابة تعليمات فعالة أمر صعب عندما تكون ميزانيات الرموز محدودة والوضوح مهم. تحلل هذه المهارة تعليماتك لاكتشاف التكرار والتعليمات الغامضة والأنماط السلبية، ثم تقدم توصيات تحسين محددة يمكنها تقليل استخدام الرموز بنسبة 20-50% مع تحسين الوضوح.

تصبح سير العمل المعقدة للوكلاء المتعددين غير قابلة للإدارة عند التعامل معها بشكل تسلسلي. توفر هذه المهارة نهجًا منظمًا لتفكيك المهام وتنسيق التنفيذ الموزع عبر وكلاء متخصصين ودمج النتائج في مخرجات موحدة.

المطالبات ضعيفة البنية تنتج استجابات غير متسقة من الذكاء الاصطناعي. تطبق هذه المهارة إطار عمل من 5 مراحل باستخدام Chain-of-Thought و Self-Consistency وأنماط أخرى قائمة على الأدلة لتحويل المطالبات إلى نسخ عالية الأداء مع تحسين قابل للقياس.

يصل أداء الوكيل إلى حد ثابت دون التعلم من التجربة. يلتقط ReasoningBank مسارات القرار، ويستخرج الأنماط، ويدرب النماذج لتحسين استراتيجيات الوكيل بشكل مستمر مع مرور الوقت.

استنفاد التوكينات في منتصف المهمة يضيع الوقت والجهد. تحلل هذه المهارة ميزانية التوكينات الخاصة بك، وتقدير تعقيد المهمة، وإنشاء خطط تنفيذ مقسمة تضمن إكمال العمل ضمن الحدود.

إدارة التغييرات عبر مستودعات متعددة معقدة وعرضة للأخطاء. هذه المهارة تنسّق وكلاء الذكاء الاصطناعي لنشر التحديثات وفرض البنية المعمارية ومزامنة الإصدارات عبر جميع المستودعات بشكل متسق.

إدارة مشاريع GitHub يدويًا تضيع الوقت وتخلق تتبعات غير متسقة. تربط هذه المهارة بين وكلاء أذكياء لأتمتة تصنيف المشكلات وتخطيط السباقات وتتبع المعالم ومزامنة اللوحات باستخدام واجهة برمجة تطبيقات GitHub Projects v2.

التوثيق اليدوي يستغرق وقتاً طويلاً وغالباً ما يكون قديماً. تقوم هذه المهارة بتوليد توثيق شامل لواجهات برمجة التطبيقات، وملفات README، والتعليقات المضمنة، ومخططات البنية المعمارية تلقائياً من خلال تحليل بنية الكود.

يمكن أن يستغرق جمع متطلبات المشروع وقتًا طويلاً ويكون غير مكتمل عند إجرائه من خلال محادثة خطية. تستخدم هذه المهارة أداة الأسئلة التفاعلية في Claude Code لجمع جميع المعلومات الضرورية بشكل منهجي من خلال أسئلة منظمة متعددة الخيارات، مما يضمن عدم تفويت أي شيء.

يتطلب تطوير نماذج التعلم الآلي خبرة في إعداد البيانات واختيار البنية والتدريب والنشر. تقوم هذه المهارة بأتمتة خط أنابيب التعلم الآلي بالكامل مع أفضل الممارسات المدمجة، وتقديم نماذج جاهزة للإنتاج في أقل من 90 دقيقة.

يمكن أن يصل الكود المزيف الذي يبدو كاملاً ولكنه لا يعمل إلى الإنتاج ويتسبب في فشل النظام. تحدد هذه المهارة بشكل منهجي كود المسرح من خلال مسح الأنماط والتحقق من التنفيذ وتحليل السلوك لمنع الشحنات غير الوظيفية.

إدارة وكلاء الذكاء الاصطناعي الموزعين عبر البنية التحتية السحابية معقدة ومعرضة للأخطاء. توفر هذه المهارة عملية موحدة من 5 مراحل لتهيئة ونشر وتنسيق ومراقبة وتوسيع أسراب الوكلاء باستخدام منصة Flow Nexus مع التحسين التلقائي.

قد يفشل تدريب نماذج التعلم الآلي بصمت مع مشاكل مثل تباعد الخسارة، وقيم NaN، والإفراط في التوفيق، ومشاكل التدرجات. توفر هذه المهارة سير عمل منهجي من 5 مراحل لتشخيص الأسباب الجذرية، وتطبيق الإصلاحات، والتحقق من التحسينات باستخدام تقنيات مثبتة.