muratcankoylan

مهارة ذكاء اصطناعي لـ Claude وCodex وClaude Code

إن بناء تطبيقات LLM بدون البنية التحتية المناسبة يؤدي إلى إهدار الوقت والموارد. توفر هذه المهارة أنماطًا مُختبرة في أنظمة الإنتاج مثل Karpathy's HN Time Capsule و Vercel's d0 agent.

تواجه أنظمة الوكيل الواحد حدود السياق، واختناقات المعالجة التسلسلية، وتكوينات أدوات غير مرنة. توفر هذه المهارة أنماطاً لتوزيع العمل عبر وكلاء متعددين مع تنسيق صريح وبروتوكولات نقل والمعاملات والتعامل مع الأخطاء.

مهارة ذكاء اصطناعي لكل من Claude وCodex وClaude Code

يتطلب قياس جودة الوكلاء منهجيات منظمة. توفر هذه المهارة معايير تقييم متعددة الأبعاد، وإدارة مجموعات الاختبار، والمراقبة في الإنتاج لتقييم وتحسين أداء الوكلاء باستمرار.

تقيّد نوافذ السياق المحدودة المهام المعقدة وتزيد تكاليف واجهات البرمجة. توفّر هذه المهارة تقنيات مجرّبة لمضاعفة أو ثلاثة أضعاف السعة الفعّالة للسياق عبر التكثيف، وإخفاء الملاحظات، وتحسين KV-cache، وتقسيم السياق.

السياق هو الأساس لأداء وكلاء الذكاء الاصطناعي الفعال. تعلّمك هذه المهارة كيفية فهم السياق وتصميمه وتحسينه في أنظمة الوكلاء. تعلم مبادئ الإفصاح التدريجي، وآليات الانتباه، وإدارة ميزانية السياق لبناء وكلاء ذكاء اصطناعي أكثر قدرة.

يفقد وكلاء الذكاء الاصطناعي الأداء مع نمو المحادثات بشكل أطول. يشخص هذا المهارة مشاكل الفقدان في المنتصف وتسميم السياق وفشل الانتباه لاستعادة الأداء الأمثل للوكيل. يوفر أنماطًا للتعرف على تدهور السياق والتخفيف منه.

تولد جلسات الوكيل الطويلة ملايين الرموز التي تتجاوز حدود السياق. توفر هذه المهارة استراتيجيات ضغط منظمة تقلل من استخدام الرموز مع الحفاظ على مسارات الملفات ورسائل الأخطاء والقرارات حتى يتمكن الوكلاء من الاستمرار في العمل دون إعادة جلب المعلومات.

تحويل بيانات RDF إلى هياكل الوكلاء المعرفية باستخدام أنماط Belief-Desire-Intention الرسمية. تمكين أنظمة الذكاء الاصطناعي من نمذجة العقلانية الفاعلة مع سلاسل استدلال قابلة للتتبع والتشغيل الدلالي المتبادل لأنظمة الوكلاء المتعددين.

التقييم اليدوي لمخرجات نماذج اللغة الكبيرة بطيء وغير متسق بين المراجعين. توفّر هذه المهارة تقنيات بمستوى إنتاجي للتقييم الآلي باستخدام نماذج اللغة كقضاة. وتشمل مقاييس تقييم مباشرة، ومقارنة زوجية مع تخفيف تحيز الموضع، ومعايرة الثقة.