المهارات project-development
🏗️
project-development
آمن ⚙️
الأوامر الخارجية🌐
الوصول إلى الشبكة📁
الوصول إلى نظام الملفات
تصميم وبناء خطوط معالجة دفعية لنماذج اللغة الكبيرة
متاح أيضًا من: muratcankoylan
بناء تطبيقات نماذج اللغة الكبيرة بدون منهجية واضحة يؤدي إلى إهدار الوقت وتجاوز الميزانية. توفر هذه المهارة إطار عمل مُثبت لتقييم ملاءمة المهام، وتصميم خطوط المعالجة، والتكرار بكفاءة.
يدعم: Claude Codex Code(CC)
1
تنزيل ZIP المهارة
2
رفع في Claude
اذهب إلى Settings → Capabilities → Skills → Upload skill
3
فعّل وابدأ الاستخدام
اختبرها
استخدام "project-development". تقييم ما إذا كان تحليل ملاحظات العملاء على نطاق واسع مناسبًا لمعالجة نماذج اللغة الكبيرة
النتيجة المتوقعة:
- تحليل ملاءمة المهمة للنموذج: ملاءمة عالية
- عامل التوليف: دمج الموضوعات عبر عناصر الملاحظات المتعددة
- عامل الحكم: تصنيف المشاعر مع معايير محددة
- تحمل الأخطاء: التصنيفات الخاطئة الفردية لا تعطل التحليل
- التوصية: المتابعة بنموذج أولي يدوي على 5 عينات تمثيلية
استخدام "project-development". تصميم خط معالجة لـ 500 ورقة بحثية
النتيجة المتوقعة:
- المرحلة 1 الحصول: تنزيل ملفات PDF واستخراج النص
- المرحلة 2 الإعداد: إنشاء مطالبات التحليل من محتوى الورقة
- المرحلة 3 المعالجة: تنفيذ استدعاءات نماذج اللغة الكبيرة مع 10 عمال متوازيين
- المرحلة 4 التحليل: استخراج النتائج المنظمة باستخدام علامات الأقسام
- المرحلة 5 العرض: إنشاء تقرير ملخص مع الاستشهادات
- التكلفة المقدرة: 45 دولارًا بأسعار الرموز الحالية
التدقيق الأمني
آمنv5 • 1/16/2026
This is a documentation and educational skill teaching LLM pipeline development methodology. All 184 static findings are false positives: 'weak cryptographic algorithm' detections are words like 'MD' (markdown) in documentation, 'external_commands' detections are markdown code blocks with backticks, and filesystem operations are legitimate pipeline state management patterns. No malicious behavior, network exfiltration, or credential access present.
5
الملفات التي تم فحصها
2,227
الأسطر التي تم تحليلها
3
النتائج
5
إجمالي عمليات التدقيق
عوامل الخطر
⚙️ الأوامر الخارجية (70)
references/case-studies.md:53-55 references/case-studies.md:55-61 references/case-studies.md:61 references/case-studies.md:61 references/case-studies.md:61-67 references/case-studies.md:67-72 references/case-studies.md:72-78 references/case-studies.md:78 references/case-studies.md:78-84 references/case-studies.md:84 references/case-studies.md:84-90 references/case-studies.md:90-104 references/case-studies.md:104-116 references/case-studies.md:116-124 references/case-studies.md:124-183 references/case-studies.md:183-191 references/pipeline-patterns.md:7-9 references/pipeline-patterns.md:9-27 references/pipeline-patterns.md:27-42 references/pipeline-patterns.md:42-46 references/pipeline-patterns.md:46-60 references/pipeline-patterns.md:60-64 references/pipeline-patterns.md:64-81 references/pipeline-patterns.md:81-87 references/pipeline-patterns.md:87-106 references/pipeline-patterns.md:106-116 references/pipeline-patterns.md:116-136 references/pipeline-patterns.md:136-142 references/pipeline-patterns.md:142-172 references/pipeline-patterns.md:172-178 references/pipeline-patterns.md:178-187 references/pipeline-patterns.md:187-191 references/pipeline-patterns.md:191-198 references/pipeline-patterns.md:198-202 references/pipeline-patterns.md:202-212 references/pipeline-patterns.md:212-216 references/pipeline-patterns.md:216-230 references/pipeline-patterns.md:230-234 references/pipeline-patterns.md:234-263 references/pipeline-patterns.md:263-269 references/pipeline-patterns.md:269-290 references/pipeline-patterns.md:290-294 references/pipeline-patterns.md:294-311 references/pipeline-patterns.md:311-315 references/pipeline-patterns.md:315-333 references/pipeline-patterns.md:333-339 references/pipeline-patterns.md:339-361 references/pipeline-patterns.md:361-365 references/pipeline-patterns.md:365-399 references/pipeline-patterns.md:399-405 references/pipeline-patterns.md:405-463 references/pipeline-patterns.md:463-469 references/pipeline-patterns.md:469-487 references/pipeline-patterns.md:487-491 references/pipeline-patterns.md:491-507 references/pipeline-patterns.md:507-513 references/pipeline-patterns.md:513-544 references/pipeline-patterns.md:544-550 references/pipeline-patterns.md:550-581 references/pipeline-patterns.md:581-585 references/pipeline-patterns.md:585-609 SKILL.md:72-74 SKILL.md:74-88 SKILL.md:88-94 SKILL.md:94-116 SKILL.md:116-130 SKILL.md:130-158 SKILL.md:158-160 SKILL.md:160-190 SKILL.md:190-210
🌐 الوصول إلى الشبكة (5)
📁 الوصول إلى نظام الملفات (13)
references/pipeline-patterns.md:309 references/pipeline-patterns.md:485 references/pipeline-patterns.md:500 references/pipeline-patterns.md:505 references/pipeline-patterns.md:529 references/pipeline-patterns.md:608 scripts/pipeline_template.py:137 scripts/pipeline_template.py:195 scripts/pipeline_template.py:250 scripts/pipeline_template.py:335 scripts/pipeline_template.py:348 scripts/pipeline_template.py:456 skill-report.json:6
تم تدقيقه بواسطة: claude عرض سجل التدقيق →
درجة الجودة
64
الهندسة المعمارية
100
قابلية الصيانة
87
المحتوى
21
المجتمع
100
الأمان
91
الامتثال للمواصفات
ماذا يمكنك بناءه
بناء خط معالجة لتحليل المحتوى
إنشاء نظام معالجة دفعية يحلل مئات المستندات بمخرجات منظمة من نماذج اللغة الكبيرة وتحليل موثوق.
تقييم جدوى مشروع نماذج اللغة الكبيرة
تقييم ما إذا كانت ميزة مقترحة مناسبة لمعالجة نماذج اللغة الكبيرة وتقدير تكاليف التطوير قبل تخصيص الموارد.
تصميم بنية معالجة قابلة للتوسع
هيكلة خط معالجة متوازي مع نقاط التحقق ومعالجة الأخطاء وإدارة الرموز الفعالة من حيث التكلفة.
جرّب هذه الموجهات
تقييم ملاءمة المهمة
Evaluate whether this task is suited for LLM processing: [describe the task, inputs, and expected outputs]. Consider synthesis requirements, error tolerance, and accuracy needs.
تصميم بنية خط المعالجة
Design a pipeline architecture for processing [number] items of [type]. Include stage breakdown, file structure, and parallelization strategy.
تقدير التكلفة
Estimate the cost to process [number] items with [model name]. Each item has approximately [X] words of input and requires [Y] words of output.
تصميم هيكل المطالبة
Design a prompt template that produces parseable output with these fields: [list fields]. Include format specification and parsing strategy for handling variations.
أفضل الممارسات
- تحقق دائمًا من ملاءمة المهمة للنموذج بنموذج أولي يدوي قبل بناء الأتمتة
- استخدم نظام الملفات لإدارة الحالة لتمكين التصحيح السهل والمعالجة القابلة للتكرار
- ابدأ ببنية بسيطة وأضف التعقيد فقط عند ثبوت ضرورته
تجنب
- بناء الأتمتة قبل اختبار ما إذا كان النموذج يمكنه أداء المهمة يدويًا
- دمج جميع مراحل خط المعالجة في سكريبت واحد بدون مخرجات وسيطة
- إضافة ضمانات مفرطة تقيد قدرات النموذج دون داعٍ
الأسئلة المتكررة
متى يجب استخدام بنية الوكيل الواحد مقابل الوكلاء المتعددين؟
استخدم الوكلاء المتعددين عندما تتجاوز المهام حدود نافذة السياق الواحدة أو تتطلب استكشافًا متوازيًا. الوكيل الواحد يعمل بشكل أفضل للعناصر الدفعية المستقلة.
كيف أقدر التكاليف قبل تشغيل خط المعالجة؟
احسب رموز الإدخال لكل عنصر، وقدر رموز الإخراج، واضرب في عدد العناصر، ثم أضف احتياطي 20-30% لإعادة المحاولات. استخدم أنماط تقدير التكلفة المقدمة.
ما الذي يجعل المهمة غير مناسبة لمعالجة نماذج اللغة الكبيرة؟
المهام التي تتطلب حسابات دقيقة أو استجابات في الوقت الفعلي أو دقة مثالية أو مخرجات حتمية هي ملاءمة ضعيفة. اختبر يدويًا أولاً للتحقق.
كيف أتعامل مع إخفاقات تحليل مخرجات نماذج اللغة الكبيرة؟
بناء محللات تعبيرات نمطية مرنة تتعامل مع تنوعات التنسيق. سجل الإخفاقات للمراجعة بدلاً من التعطل. وفر قيمًا افتراضية معقولة للأقسام المفقودة.
هل يجب استخدام أدوات متخصصة أم عناصر أساسية بسيطة؟
ابدأ بأدوات بسيطة مثل bash والوصول إلى نظام الملفات. أضف أدوات متخصصة فقط عندما تحسن النتائج بشكل واضح. المزيد من الأدوات غالبًا يعني أداءً أسوأ.
كيف أهيكل المطالبات للتحليل الموثوق؟
قم بتضمين مواصفات تنسيق صريحة مع أمثلة، واستخدم علامات الأقسام مثل الرؤوس، وأخبر النموذج أنك ستحلل برمجيًا.