المهارات prompt-engineering-patterns
📝
prompt-engineering-patterns
آمن ⚙️
الأوامر الخارجية📁
الوصول إلى نظام الملفات🌐
الوصول إلى الشبكة
إتقان هندسة الأوامر للحصول على نتائج أفضل من الذكاء الاصطناعي
تنتج نماذج اللغة الكبيرة نتائج غير متسقة مع الأوامر سيئة الصياغة. توفر هذه المهارة أنماطًا وقوالب مُختبرة实战يًا للاستدلال التسلسلي للتأمل، والتعلم القليل العينات، والتحسين المنهجي للأوامر لتحسين جودة المخرجات.
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 "prompt-engineering-patterns". اكتب أمرًا لتلخيص ملاحظات العملاء
النتيجة المتوقعة:
- ابدأ بدور النظام: أنت محلل محترف.
- أضف قيودًا محددة: لخص في 3 نقاط نقطية.
- تضمن أمثلة: اعرض أزواج المدخلات والمخرجات لفئات الملاحظات.
- حدد التنسيق: استخدم هيكلًا متسقًا لكل ملخص.
التدقيق الأمني
آمنv4 • 1/17/2026
This is a documentation-focused skill containing markdown guides and a local Python utility script for prompt optimization. The 228 static findings are false positives triggered by documentation patterns: backticks in Python code examples misinterpreted as shell commands, cryptographic terminology (SHA, MD5) mentioned in text, and references to API keys and file paths. The skill makes no network calls, has no sensitive filesystem access, and does not execute external commands. The optimize-prompt.py script uses a mock LLM client for local testing only.
10
الملفات التي تم فحصها
2,919
الأسطر التي تم تحليلها
3
النتائج
4
إجمالي عمليات التدقيق
عوامل الخطر
⚙️ الأوامر الخارجية (169)
assets/prompt-template-library.md:6-12 assets/prompt-template-library.md:12-15 assets/prompt-template-library.md:15-23 assets/prompt-template-library.md:23-26 assets/prompt-template-library.md:26-33 assets/prompt-template-library.md:33-38 assets/prompt-template-library.md:38-50 assets/prompt-template-library.md:50-53 assets/prompt-template-library.md:53-68 assets/prompt-template-library.md:68-73 assets/prompt-template-library.md:73-84 assets/prompt-template-library.md:84-87 assets/prompt-template-library.md:87-101 assets/prompt-template-library.md:101-104 assets/prompt-template-library.md:104-113 assets/prompt-template-library.md:113-118 assets/prompt-template-library.md:118-125 assets/prompt-template-library.md:125-128 assets/prompt-template-library.md:128-137 assets/prompt-template-library.md:137-140 assets/prompt-template-library.md:140-147 assets/prompt-template-library.md:147-152 assets/prompt-template-library.md:152-163 assets/prompt-template-library.md:163-166 assets/prompt-template-library.md:166-183 assets/prompt-template-library.md:183-188 assets/prompt-template-library.md:188-197 assets/prompt-template-library.md:197-200 assets/prompt-template-library.md:200-207 assets/prompt-template-library.md:207-212 assets/prompt-template-library.md:212-221 assets/prompt-template-library.md:221-224 assets/prompt-template-library.md:224-234 assets/prompt-template-library.md:234-237 assets/prompt-template-library.md:237-244 references/chain-of-thought.md:12-29 references/chain-of-thought.md:29-34 references/chain-of-thought.md:34-53 references/chain-of-thought.md:53-58 references/chain-of-thought.md:58-83 references/chain-of-thought.md:83-90 references/chain-of-thought.md:90-125 references/chain-of-thought.md:125-130 references/chain-of-thought.md:130-176 references/chain-of-thought.md:176-181 references/chain-of-thought.md:181-218 references/chain-of-thought.md:218-223 references/chain-of-thought.md:223-248 references/chain-of-thought.md:248-251 references/chain-of-thought.md:251-278 references/chain-of-thought.md:278-281 references/chain-of-thought.md:281-303 references/chain-of-thought.md:303-308 references/chain-of-thought.md:308-328 references/chain-of-thought.md:328-331 references/chain-of-thought.md:331-345 references/chain-of-thought.md:345-349 references/chain-of-thought.md:349-359 references/few-shot-learning.md:12-27 references/few-shot-learning.md:27-34 references/few-shot-learning.md:34-56 references/few-shot-learning.md:56-63 references/few-shot-learning.md:63-73 references/few-shot-learning.md:73-80 references/few-shot-learning.md:80-94 references/few-shot-learning.md:94-103 references/few-shot-learning.md:103-121 references/few-shot-learning.md:121-126 references/few-shot-learning.md:126-138 references/few-shot-learning.md:138-143 references/few-shot-learning.md:143-154 references/few-shot-learning.md:154-161 references/few-shot-learning.md:161-166 references/few-shot-learning.md:166-169 references/few-shot-learning.md:169-195 references/few-shot-learning.md:195-200 references/few-shot-learning.md:200-214 references/few-shot-learning.md:214-219 references/few-shot-learning.md:219-228 references/few-shot-learning.md:228-231 references/few-shot-learning.md:231-240 references/few-shot-learning.md:240-243 references/few-shot-learning.md:243-252 references/few-shot-learning.md:252-257 references/few-shot-learning.md:257-266 references/few-shot-learning.md:266-269 references/few-shot-learning.md:269-293 references/few-shot-learning.md:293-300 references/few-shot-learning.md:300-334 references/few-shot-learning.md:334-339 references/few-shot-learning.md:339-354 references/prompt-optimization.md:6-26 references/prompt-optimization.md:26-29 references/prompt-optimization.md:29-31 references/prompt-optimization.md:31-33 references/prompt-optimization.md:33-64 references/prompt-optimization.md:64-67 references/prompt-optimization.md:67-114 references/prompt-optimization.md:114-119 references/prompt-optimization.md:119-144 references/prompt-optimization.md:144-147 references/prompt-optimization.md:147-167 references/prompt-optimization.md:167-170 references/prompt-optimization.md:170-192 references/prompt-optimization.md:192-197 references/prompt-optimization.md:197-230 references/prompt-optimization.md:230-233 references/prompt-optimization.md:233-272 references/prompt-optimization.md:272-277 references/prompt-optimization.md:277-324 references/prompt-optimization.md:324-329 references/prompt-optimization.md:329-368 references/prompt-optimization.md:368-384 references/prompt-optimization.md:384-387 references/prompt-optimization.md:387-390 references/prompt-optimization.md:390-393 references/prompt-optimization.md:393-396 references/prompt-optimization.md:396-399 references/prompt-optimization.md:399-402 references/prompt-optimization.md:402-405 references/prompt-templates.md:6-30 references/prompt-templates.md:30-33 references/prompt-templates.md:33-84 references/prompt-templates.md:84-87 references/prompt-templates.md:87-131 references/prompt-templates.md:131-136 references/prompt-templates.md:136-153 references/prompt-templates.md:153-156 references/prompt-templates.md:156-171 references/prompt-templates.md:171-174 references/prompt-templates.md:174-198 references/prompt-templates.md:198-201 references/prompt-templates.md:201-217 references/prompt-templates.md:217-222 references/prompt-templates.md:222-251 references/prompt-templates.md:251-254 references/prompt-templates.md:254-294 references/prompt-templates.md:294-297 references/prompt-templates.md:297-321 references/prompt-templates.md:321-326 references/prompt-templates.md:326-349 references/prompt-templates.md:349-352 references/prompt-templates.md:352-393 references/prompt-templates.md:393-409 references/prompt-templates.md:409-432 references/prompt-templates.md:432-435 references/prompt-templates.md:435-462 references/system-prompts.md:9-11 references/system-prompts.md:11-14 references/system-prompts.md:14-34 references/system-prompts.md:34-39 references/system-prompts.md:39-59 references/system-prompts.md:59-62 references/system-prompts.md:62-85 references/system-prompts.md:85-88 references/system-prompts.md:88-110 references/system-prompts.md:110-115 references/system-prompts.md:115-136 references/system-prompts.md:136-139 references/system-prompts.md:139-149 references/system-prompts.md:149-170 references/system-prompts.md:170-189 SKILL.md:59-82 SKILL.md:82-102 SKILL.md:102-104 SKILL.md:104-134 SKILL.md:134-144 SKILL.md:144-147 SKILL.md:147-158
📁 الوصول إلى نظام الملفات (3)
🌐 الوصول إلى الشبكة (1)
تم تدقيقه بواسطة: claude عرض سجل التدقيق →
درجة الجودة
82
الهندسة المعمارية
100
قابلية الصيانة
83
المحتوى
30
المجتمع
100
الأمان
91
الامتثال للمواصفات
ماذا يمكنك بناءه
تحسين الأوامر للإنتاج
اختبار وتحسين الأوامر بشكل منهجي لتطبيقات نموذج اللغة الكبيرة للإنتاج باستخدام أطر اختبارات أ/ب.
بناء مكتبات القوالب
إنشاء قوالب أوامر قابلة لإعادة الاستخدام مع استبدال المتغيرات لإنتاج محتوى متسق.
تطبيق التقنيات المتقدمة
تنفيذ أنماط الاستدلال التسلسلي للتأمل والاتساق الذاتي للمهام المعقدة.
جرّب هذه الموجهات
تصنيف بسيط
صنف هذا النص في إحدى هذه الفئات: إيجابي، سلبي، محايد.
النص: {text}
الفئة:استخراج قليل العينات
استخرج المعلومات بتنسيق JSON.
مثال:
النص: أعلن الرئيس التنفيذي لشركة آبل تيم كوك عن هاتف آيفون جديد.
المخرجات: {"persons":["Tim Cook"],"organizations":["Apple"],"products":["iPhone"]}
النص: {text}
المخرجات:الاستدلال التسلسلي للتأمل
حل هذا خطوة بخطوة.
المشكلة: {problem}
الخطوة 1: تحديد ما نعرفه
الخطوة 2: تحديد النهج
الخطوة 3: الحساب
الخطوة 4: التحقق
الإجابة:الاتساق الذاتي
حل هذه المشكلة بثلاث طرق مختلفة. ثم حدد الإجابة التي تظهر في معظم الأحيان.
المشكلة: {problem}
النهج 1:
النتيجة:
النهج 2:
النتيجة:
النهج 3:
النتيجة:
الإجابة النهائية (الأكثر شيوعًا):أفضل الممارسات
- كن محددًا بشأن متطلبات التنسيق والطول والأسلوب بدلاً من الاعتماد على تعليمات ضمنية
- استخدم أمثلة قليلة العينات لإظهار تنسيق الإخراج الدقيق الذي تحتاجه، خاصة للبيانات المنظمة
- اختبر الأوامر على الحالات الحدية والمدخلات المتنوعة قبل النشر في الإنتاج
تجنب
- تحميل الأوامر بأمثلة كثيرة جدًا، مما يؤدي إلى حدود الرموز لتقليل المساحة للمدخلات الفعلية
- استخدام تعليمات غامضة مثل 'كن مفيدًا' أو 'كن دقيقًا' التي يختلف تفسيرها بين النماذج المختلفة
- تجاوز خطوات التحقق للمخرجات الواقعية أو المنطقية التي تتطلب التحقق
الأسئلة المتكررة
أي نماذج اللغة الكبيرة تعمل مع هذه الأنماط؟
تعمل الأنماط مع كلود، وجي بي تي-4، وكلود كود، ومعظم النماذج المُدربة على التعليمات. تعمل بعض التقنيات مثل الاستدلال التسلسلي للتأمل بشكل أفضل على النماذج القادرة على التفكير.
ما هو العدد الأمثل من الأمثلة قليلة العينات؟
تؤدي معظم المهام بشكل جيد من 3 إلى 5 أمثلة. يمكن أن تؤدي الأمثلة الإضافية إلى تشتيت الاهتمام واستهلاك ميزانية الرموز. جرب أرقامًا مختلفة لحالة الاستخدام المحددة الخاصة بك.
كيف يمكنني التكامل مع قاعدة الكود الموجودة لدي؟
توفر المهارة أنظمة قوالب وأدوات بايثون. قم بتكييف فئات PromptTemplate مع عميل نموذج اللغة الكبيرة الخاص بك. يُظهر سكريبت optimize-prompt.py سير عمل الاختبار.
هل يتم إرسال بياناتي إلى أي مكان؟
لا. تعمل هذه المهارة محليًا. تعمل مواد المرجع وأدوات البرامج النصية بالكامل على جهازك. لا يتم إجراء أي مكالمات شبكة خارجية بواسطة أي مكون.
لماذا تعمل أوامري بشكل مختلف عبر النماذج؟
لدى النماذج تدريب وقدرات مختلفة. اختبر وضبط القوالب لكل نموذج. يعمل الاستدلال التسليلي للتأمل بشكل أفضل على نماذج التفكير. تحتاج بعض النماذج إلى تعليمات تنسيق أكثر صراحة.
كيف يقارن هذا بالمهارات الأخرى لإنشاء الأوامر؟
تركز هذه المهارة على الأنماط الجاهزة للإنتاج مع سير عمل تحسين منهجي. تغطي أنظمة القوالب واختبارات أ/ب ومقاييس التقييم للنشر في العالم الحقيقي.