يمكن لتطبيقات Convex أن تطور اختناقات في الأداء مع توسعها. تقوم هذه المهارة بتشخيص مشاكل الأداء عبر قراءات المسارات الساخنة، والاشتراكات، وتضاربات OCC، وحدود الدوال، ثم تطبق إصلاحات مستهدفة وفقًا للأنماط المعمول بها.

تساعد هذه المهارة المطورين على تصميم وبناء مكونات Convex ذات جداول معزولة وحدود واضحة وأغلفة آمنة مواجهة للتطبيق. ترشد المستخدمين خلال سير عمل إنشاء المكونات مع التحقق المدمج وأفضل الممارسات.

يُبسّط Genkit تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي في JavaScript وTypeScript، لكن التنقل في تغييرات واجهة برمجة التطبيقات وأفضل الممارسات قد يستغرق وقتاً طويلاً. توفر هذه المهارة إرشادات متخصصة حول التدفقات والأدوات ومزودي الخدمات لمساعدتك في بناء تطبيقات ذكاء اصطناعي جاهزة للإنتاج بسرعة.

قم بتوليد اختبارات وحدات شاملة تلقائيًا لمشاريع Java باستخدام JUnit 5 و Mockito. يساعدك هذا الممكنة في كتابة حالات اختبار تغطي المسارات المبسطة، الحالات الحدية، وبيانات المشكلات مع الحفاظ على أفضل الممارسات.

يعد قياس أداء نواة GPU بدقة تحدياً بسبب الحمل الزائد في القياس. توفر هذه المهارة تعليمات خطوة بخطوة لاستخدام profilintg CUPTI للحصول على أوقات تنفيذ دقيقة للنواة. قارن بين backends مختلفة مثل FlashAttention و cuDNN للعثور على التنفيذ الأسرع لعبء عملك.

يتطلب إضافة قدرات الذكاء الاصطناعي إلى تطبيقات الويب فهم إعداد Firebase SDK ودمج Gemini API. توفر هذه المهارة إرشادات خطوة بخطوة لدمج الذكاء الاصطناعي التوليدي مع النصوص والصور والدردشة ودعم البث المباشر.

يحتاج المطورون إلى إرشادات لاستخدام إطار عمل Genkit بشكل صحيح في مشاريع Node.js وTypeScript. توفر هذه المهارة مراجع موثقة وحلولاً للأخطاء الشائعة وأنماطاً برمجية لبناء تطبيقات مدعومة بالذكاء الاصطناعي باستخدام Genkit.

يتطلب بناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي بلغة Go فهم أنماط Genkit SDK للتوليد، والمطالبات، والتدفقات، ومزودي النماذج. توفر هذه المهارة وثائق مرجعية شاملة لإنشاء تطبيقات مدعومة بالذكاء الاصطناعي بلغة Go مع مخرجات منظمة، وتدفق البيانات، واستدعاء الأدوات.

يتطلب دمج نماذج الذكاء الاصطناعي في تطبيقات Dart وFlutter فهم تدفقات Genkit والأدوات والإضافات. توفر هذه المهارة وثائق مرجعية شاملة وأمثلة على الكود لـ Genkit Dart SDK.

ترجمة تصاميم Figma إلى كود جاهز للإنتاج يدوياً تستغرق وقتاً وتعرض حدوث أخطاء. توفر هذه المهارة سير عمل منظم لتنفيذ واجهة المستخدم بدقة البكسل مع تعيين رموز التصميم تلقائياً.

احصل على مراجعات شاملة للكود تكشف الثغرات الأمنية ومشكلات الأداء والمشاكل المعمارية قبل وصولها إلى الإنتاج. هذه المهارة تحلل الكود بشكل منهجي عبر أبعاد متعددة لتوفير ملاحظات قابلة للتنفيذ.

مراجعة الكود اليدوية تستغرق وقتاً وتكون عرضة للأخطاء. يقوم مراجع الكود بالذكاء الاصطناعي بتحليل الكود المصدري تلقائياً لتحديد الأخطاء والثغرات الأمنية ومشاكل الأسلوب ومشاكل الأداء مع اقتراحات قابلة للتنفيذ للإصلاح.

JSON صعب القراءة عند تصغيره أو تنسيقه بشكل غير صحيح. تتحقق هذه المهلة من صحة JSON وتحسن سلاسل JSON ذات المسافة البادئة المحددة من قبل المستخدم لتحسين قابلية القراءة لأغراض التصحيح والتسجيل وفحص البيانات.

يحتاج المستخدمون إلى طريقة بسيطة لإنشاء رسائل تحية شخصية في Ruby. توفر هذه المهارة برنامج Ruby نصي خفيف الوزن يُخرج تحية قابلة للتخصيص مع اسم المستخدم ومعلومات إصدار Ruby.

Brainfuck هي لغة برمجة غامضة ذات 8 أوامر فقط. توفر هذه المهارة تنفيذاً كاملاً لـ Hello World يُظهر رمزاً minimalist يُخرج التحيات باستخدام التلاعب纯粹 ASCII.

New programmers often struggle to understand code through documentation alone. This skill transforms learning into interactive app-building sessions where every line is explained, concepts are introduced progressively, and learning happens through practical doing.

Traditional unit tests check specific inputs, but miss edge cases. This skill teaches you property-based testing with proptest to automatically generate test inputs and discover hidden bugs.

يحتاج المطورون الذين ينشئون خوادم MCP إلى إرشادات واضحة حول خيارات طبقة النقل. تشرح هذه المهارة نقل stdio و SSE و HTTP مع أمثلة التنفيذ وأفضل ممارسات الأمان ونشر السيناريوهات لحالات الاستخدام المختلفة.

يتطلب إنشاء أدوات MCP يدويًا فهم أنظمة الماكرو المعقدة وقيود الأنواع. توفر هذه المهارة إرشادات متخصصة حول استخدام crate rmcp لبناء أدوات آمنة من حيث النوع مع إنشاء المخططات تلقائيًا والتحقق من الصحة والأنماط غير المتزامنة.

يواجه المطورون الذين يكتبون تدفق تحكم Rust متداخلاً بعمق صعوبة في قابلية القراءة والصيانة. تحدد هذه المهارة بشكل استباقي أنماط if-let المتداخلة (3 مستويات أو أكثر) وتقترح إعادة هيكلة سلاسل let لرمز Rust 2024 أنظف وقابل للقراءة.