تحتاج الفرق إلى أدلة واضحة قبل تغيير الأنظمة الحرجة للأداء. ترشد هذه المهارة عمليات تحليل الأداء وتحسينه واختباره ومراقبته عبر الواجهة الخلفية والواجهة الأمامية والبنية التحتية.

قد يكون تحويل فكرة تطبيق إلى خطة تنفيذ بطيئًا وغير متسق. يصنّف App Builder المشروع، ويختار المكدس التقني، وينسّق الوكلاء حتى التسليم.

يصعب إبقاء واجهات Mock APIs واقعية ومتوافقة مع العقود ومفيدة للاختبارات. تساعد هذه المهارة في تصميم عمليات محاكاة ذات حالة، وسيناريوهات، وfixtures، وخطوات نشر، ووثائق.

غالبًا ما تختار فرق API بين REST أو GraphQL أو tRPC من دون مفاضلات واضحة. ترشد هذه المهارة أسلوب API والاستجابات وإدارة الإصدارات والمصادقة وحدود المعدل والتوثيق ومراجعة الأمان.

تحتاج فرق API إلى عقود متسقة يسهل استخدامها وصيانتها. ترشد هذه المهارة تصميم REST وGraphQL باستخدام القوالب وقوائم التحقق ومعايير المراجعة.

غالبًا ما تتعامل واجهات Angular مع التحميل والأخطاء والنماذج والبيانات الفارغة بطريقة غير متسقة. تمنح هذه المهارة Claude وCodex وClaude Code أنماطًا عملية للتعامل المتوقع مع حالات واجهة المستخدم.

تحتاج فرق Angular إلى خيارات واضحة لإدارة الحالة مع نمو التطبيقات. توفر هذه المهارة أنماطًا عملية لـ Signals وNgRx وSignalStore وComponentStore وترحيل RxJS.

يصعب تحديث تطبيقات AngularJS القديمة دون تعطيل التسليم. تمنحك هذه المهارة خطوات ترحيل منظمة للإعداد الهجين، وإعادة كتابة المكونات، والتحقق.

غالبًا ما تفقد تطبيقات Angular سرعتها بسبب عمليات اكتشاف تغييرات مكلفة، وحزم كبيرة الحجم، وعمل hydration يمكن تجنبه. توفر هذه المهارة إرشادات مراجعة مرتبة حسب الأولوية لمكوّنات ومسارات وSSR أسرع.

تتطلب مشاريع Angular الحديثة العديد من الأنماط الجديدة عبر Signals والتوجيه وSSR وhydration. توفر هذه المهارة إرشادات عملية لبناء تطبيقات Angular وترحيلها باستخدام بنية حالية.

تحتاج فرق Android الحديثة إلى إرشادات Compose تتجنب أنماط الحالة والتنقل الهشة. توفر هذه المهارة أنماطًا عملية للحالة والتنقل والأداء وMaterial 3.

غالبا ما تحتاج الفرق إلى أنماط بحث Algolia دون الفرز بين وثائق متفرقة. توفر هذه المهارة إرشادات موجزة حول React InstantSearch وNext.js SSR والفهرسة وضبط الصلة.

غالبا ما تطلق الفرق أدوات ذكاء اصطناعي عامة تكون مكلفة وصعبة الدفاع عنها. ترشد هذه المهارة إلى بناء منتجات ذكاء اصطناعي مركزة باستخدام المطالبات، والضوابط، والتسعير، والموثوقية.

غالبا ما تفشل ميزات AI عندما تُعامل المطالبات، والاسترجاع، والتكاليف، والسلامة كأمور لاحقة. ترشد هذه المهارة إلى أنماط إنتاجية لميزات LLM موثوقة.

تحتاج فرق الذكاء الاصطناعي إلى مسار واضح من الفكرة إلى الإنتاج. تنظم هذه المهارة تطبيقات LLM وأنظمة RAG والوكلاء وخطوط أنابيب ML وقابلية المراقبة والأمان ضمن سير عمل واحد.

تحتاج الفرق إلى أنظمة LLM موثوقة تتعامل مع الاسترجاع، والتنسيق، والسلامة، والتكلفة. ترشد هذه المهارة Claude وCodex وClaude Code خلال تصميم وتنفيذ الذكاء الاصطناعي للإنتاج.

قد يفشل الوكلاء المستقلون بسبب سوء تصميم الأدوات، وضعف قواعد الذاكرة، وعدم وضوح مسارات التصعيد. ترشد هذه المهارة قرارات البنية المعمارية لوكلاء قابلين للتحكم.

غالبا ما تحتاج مشاريع وكلاء الذكاء الاصطناعي إلى خطوات منظمة للتصميم، والأدوات، والذاكرة، والتنسيق، والتقييم. ترشد هذه المهارة Claude وCodex وClaude Code عبر سير عمل مرحلي لتطوير الوكلاء بشكل عملي.

غالبا ما تفشل أدوات الوكلاء عندما تكون المخططات والأوصاف والأخطاء غير واضحة. تساعد هذه المهارة الفرق على تصميم واجهات أدوات يمكن لوكلاء LLM استدعاؤها بشكل صحيح والتعافي من إخفاقاتها بأمان.

تحتاج الوكلاء القائمة على الحاويات إلى إعدادات دقيقة لـ Azure SDK والسجل والبروتوكول. تمنحك هذه المهارة سير عمل Python مركزا لإنشاء وكلاء مستضافين باستخدام صور مخصصة في Azure AI Foundry.