المهارات llm-application-dev-prompt-optimize
📦

llm-application-dev-prompt-optimize

مراجعة المحتوى r1 آمن ⚙️ الأوامر الخارجية

تحسين موجّهات تطبيقات LLM

تؤدي الموجّهات الضعيفة إلى سلوك غير متسق من LLM، وتكاليف رموز أعلى، وصعوبة في الاختبار. تحول هذه المهارة التعليمات الأولية إلى موجّهات منظمة تتضمن إرشادات للتقييم والسلامة والنشر.

يدعم: Claude Codex Code(CC)
🥉 78 برونزي

التثبيت باستخدام Agent لدي

انسخ هذا الطلب إلى Agent لديك. يتضمن صفحة Skill المعتمدة وملف manifest.

طلب الوكيل
Review the Skillstore skill "llm-application-dev-prompt-optimize" from https://skillstore.io/skills/sickn33-llm-application-dev-prompt-optimize.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/sickn33-llm-application-dev-prompt-optimize/manifest. Verify the artifact. You may proceed after verification, subject to the environment's own policy.

يجب أن يواصل Agent عرض خطته وطلب أي تأكيد تفرضه سياسة الأمان.

موارد مهيّأة لـ Agents

استخدم هذه الروابط عندما يحتاج AI Agent أو crawler أو script إلى سياق نظيف بدلًا من قراءة الصفحة كاملة.

تفاصيل Markdown GET /skills/sickn33-llm-application-dev-prompt-optimize.md manifest موقَّع GET /api/skills/sickn33-llm-application-dev-prompt-optimize/manifest lockfile موقَّع GET /api/skills/sickn33-llm-application-dev-prompt-optimize/lockfile

اختبرها

جارٍ استخدام "llm-application-dev-prompt-optimize". موجّه دعم قصير يقول: "أجب عن أسئلة العملاء حول منتجنا."

النتيجة المتوقعة:

موجّه دعم محسّن يتضمن الدور وسياق المنتج وخطوات التشخيص وقواعد التصعيد وحدود طول الرد وتنسيق رد واضح.

جارٍ استخدام "llm-application-dev-prompt-optimize". موجّه تحليل بيانات من دون خطوات تحقق أو تقرير عن مستوى الثقة.

النتيجة المتوقعة:

موجّه محلل منظم يتضمن فحوصات البيانات وتحليل الاتجاهات ومراجعة الشرائح ومستويات الثقة والتوصيات وإرشادات الاختبار.

جارٍ استخدام "llm-application-dev-prompt-optimize". يريد فريق نشر موجّه RAG جديد في الإنتاج.

النتيجة المتوقعة:

حزمة موجّه تتضمن تعليمات استخدام المصادر وقواعد الاستشهاد ومعالجة الفجوات وحالات التقييم ومراحل الطرح ومقاييس المراقبة.

التدقيق الأمني

آمن
v4 • ٧‏/٧‏/٢٠٢٦ فتح التقرير المرتبط بالإصدار

All six static findings are false positives. The SKILL.md findings are Markdown file references, and the playbook findings are prompt optimization examples or checklists. No semantic evidence of malicious intent, prompt injection, or data exfiltration was found.

2
الملفات التي تم فحصها
630
الأسطر التي تم تحليلها
0
عناصر المراجعة
0
تم تجاهل الإيجابيات الكاذبة

عوامل الخطر

⚙️ الأوامر الخارجية (2)
SKILL.md:33 SKILL.md:37
لم يكتشف أحدث تدقيق ثابت ودلالي مكتمل أي نتائج أمنية مؤكدة. ولا يثبت ذلك أن المهارة خالية من الآثار الجانبية.
دقّقه: codex عرض سجل التدقيق →
شارك واستشهد بهذا التقرير

شارك تقرير التقييم المرتبط بالإصدار والشارة المحايدة وبطاقة التضمين والاستشهادات. تعرض Skillstore الأدلة من دون أن تقرر ما إذا كانت هذه المهارة آمنة.

فتح التقرير المرتبط بالإصدار
تقييم الأمان

نسخ رابط التقرير

https://skillstore.io/skills/sickn33-llm-application-dev-prompt-optimize/audits/4?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_report

شارة Markdown

[![Skillstore security assessment](https://skillstore.io/badges/skills/sickn33-llm-application-dev-prompt-optimize/security.svg)](https://skillstore.io/skills/sickn33-llm-application-dev-prompt-optimize?utm_source=security_passport_badge)

شارة HTML

<a href="https://skillstore.io/skills/sickn33-llm-application-dev-prompt-optimize?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/sickn33-llm-application-dev-prompt-optimize/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a>

بطاقة قابلة للتضمين

<iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/sickn33-llm-application-dev-prompt-optimize.html" title="Skillstore Security Assessment" sandbox="allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox" loading="lazy" referrerpolicy="no-referrer" width="420" height="180"></iframe>
الاستشهادات الأكاديمية (APA · BibTeX · CFF)

اقتباس APA

sickn33. (2026). llm-application-dev-prompt-optimize security audit report (audit version 4) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/sickn33-llm-application-dev-prompt-optimize/audits/4

اقتباس BibTeX

@techreport{sickn33-sickn33-llm-application-dev-prompt-optimize-2026, author = {sickn33}, title = {llm-application-dev-prompt-optimize security audit report (audit version 4)}, institution = {Skillstore}, year = {2026}, number = {4}, url = {https://skillstore.io/skills/sickn33-llm-application-dev-prompt-optimize/audits/4}, note = {Author version unspecified} }

CITATION.cff

cff-version: 1.2.0 message: "If you use this Skill, cite its author and this versioned security audit report." title: "llm-application-dev-prompt-optimize security audit report (audit version 4)" version: "unspecified" type: report authors: - name: "sickn33" date-released: "2026-07-07" url: "https://skillstore.io/skills/sickn33-llm-application-dev-prompt-optimize/audits/4" identifiers: - type: other value: "skillstore:sickn33-llm-application-dev-prompt-optimize:audit:4" description: "Skillstore immutable audit report identifier"

تقييم Skillstore

سبب هذا التقييم موثوقية الأدلة: مرتفع
55
الهندسة المعمارية
85
قابلية الصيانة
87
المحتوى
69
المجتمع
83
الامتثال للمواصفات

ما الذي يمكنك بناؤه

تحسين موجّهات المنتج

حوّل موجّهات الميزات الأولية إلى تعليمات منظمة تتضمن الأهداف والأمثلة وتنسيقات الإخراج وفحوصات الجودة.

إعداد موجّهات تطبيقات LLM

ابنِ موجّهات إنتاج لسير عمل الدعم وتحليل البيانات وRAG وتوليد الكود.

توحيد اختبار الموجّهات

أنشئ خطط تقييم تتضمن الحالات الحدية والحالات الخصومية ومعايير التسجيل ومراقبة النشر.

جرّب هذه الموجّهات

مراجعة سريعة للموجّه 
راجع هذا الموجّه من حيث الوضوح والسياق المفقود والغموض ومشكلات تنسيق الإخراج. ثم قدم نسخة أقوى واشرح التغييرات. الموجّه: {prompt}
إعادة صياغة خاصة بالنموذج 
حسّن هذا الموجّه من أجل {model}. حافظ على هدف المهمة، وأضف أقسامًا واضحة، وحسّن ترتيب التعليمات، واقترح المعلمات. الموجّه: {prompt}
موجّه إنتاج بأمثلة قليلة 
أنشئ موجّه إنتاج من أجل {task}. ضمّن الدور والسياق والخطوات والقيود وتنسيق الإخراج وثلاثة أمثلة ومعالجة الأخطاء ومعايير النجاح.
خطة تقييم نظام الموجّهات 
صمم خطة تقييم لسير عمل LLM هذا: {workflow}. ضمّن فئات الاختبار، وسلّم التقييم، وفحوصات السلامة، وخطة الطرح، ومقاييس المراقبة، وقواعد التكرار.

أفضل الممارسات

  • ابدأ بهدف المهمة والقيود والمدخلات المطلوبة وتنسيق الإخراج الدقيق.
  • اختبر الموجّهات باستخدام أمثلة عادية وحدية وخصومية وخارج النطاق قبل النشر.
  • تتبع إصدارات الموجّهات وإعدادات النموذج ومعدلات النجاح والتكلفة وزمن الاستجابة وملاحظات المستخدمين.

تجنب

  • لا تعتمد على تعليمات غامضة مثل "كن مفيدًا" في سير العمل الإنتاجي.
  • لا تضف خطوات استدلال عندما تكون إجابة حتمية وموجزة كافية.
  • لا تفترض أن موجّهًا محسّنًا واحدًا سيؤدي الأداء نفسه عبر جميع النماذج.

الأسئلة المتكررة

ما الذي تحسّنه هذه المهارة؟
تحسّن موجّهات LLM من حيث الوضوح والبنية والاستدلال والأمثلة والسلامة والتقييم والجاهزية للنشر.
هل تعمل مع Claude وCodex وClaude Code؟
نعم. يوضح التقرير دعم Claude وCodex وClaude Code، ويتضمن الدليل إرشادات خاصة بكل نموذج.
هل يمكنها إنشاء موجّهات لأنظمة RAG؟
نعم. تتضمن نمط RAG مع سياق المستندات وفحوصات الصلة وقواعد التوليف والاستشهادات وتقرير الفجوات.
هل تشغّل الاختبارات تلقائيًا؟
لا. تصمم حالات الاختبار وسلالم التقييم وخطط المراقبة، لكن يجب عليك تشغيل التقييمات في بيئتك الخاصة.
هل هي للمطورين فقط؟
لا. يمكن للمطورين ومديري المنتجات وفرق الدعم والمحللين وفرق جودة الذكاء الاصطناعي استخدام الإرشادات.
ما المدخلات التي ينبغي أن أقدمها؟
قدّم الموجّه الحالي والنموذج المستهدف وهدف المهمة وعينات المدخلات وتنسيق الإخراج المطلوب والقيود ومعايير النجاح.

تفاصيل المطور

المؤلف

sickn33

الترخيص

MIT

مراجعة Skillstore

r1

تنبيه الإصدار

لم يعلن المؤلف عن إصدار.

المستودع

https://github.com/sickn33/antigravity-awesome-skills/tree/main/skills/llm-application-dev-prompt-optimize

مرجع

816c62b2546ddb1c6a0453e7c781b5e095117819

حداثة الصيانة

٢٠‏/٧‏/٢٠٢٦

الاستخدام

9 تنزيلات · 128 مشاهدات

بنية الملفات

📁 resources/

📄 implementation-playbook.md

📄 SKILL.md