توفر هذه المهارة وثائق لتشغيل تحليل حساسية التعبئة المسبقة لقياس مدى سهولة التلاعب بنماذج الذكاء الاصطناعي لتوليد كود الاستغلال. يستخدمها الباحثون لمقارنة مقاييس عدد الرموز المميز مقابل اللوغاريتمية للتنبؤ بقابلية الاختراق المكافآت عبر نقاط تفتيش النموذج.

العثور على عملاء محتملين مؤهلين يتطلب ساعات من البحث والتخمين. تقوم هذه المهارة بتحليل منتجك والسوق المستهدف لتحديد الشركات التي تطابق ملف العميل المثالي لديك، ثم تقدم عملاء محتملين ذوي أولوية مع استراتيجيات تواصل مخصصة.

فهم استراتيجيات الإعلانية للمنافسين يساعدك على إنشاء حملات أكثر فعالية. توفر هذه المهارة نهجًا منظمًا للبحث وتحليل إعلانات المنافسين من مكتبات الإعلانات العامة لاكتشاف الرسائل والأساليب الإبداعية التي يتردد صداها مع جمهورك المستهدف.

قد يستغرق العثور على معلومات دقيقة ومحدثة عبر الإنترنت وقتًا طويلاً. تستخدم مهارة Exa تقنية البحث العصبي لتقديم نتائج ويب عالية الجودة وذات صلة من خلال استدعاءات API بسيطة.

يقضي المطورين ساعات في التمرير عبر مستودعات GitHub يحاولون إيجاد المشكلات أو الحلول ذات الصلة. توفر هذه المهارة استراتيجيات بحث منظمة وأمثلة على بناء الجمل وأدلة سير العمل لتحديد موقع المشكلات وسحب الطلبات والمناقشات وأمثلة الكود عبر أي مستودع بسرعة.

فهم واجهات الأدوات أمر بالغ الأهمية لتصميم إطار عمل وكلاء الذكاء الاصطناعي. تقوم هذه المهارة بتحليل كيفية نمذجة الأطر وتسجيل وتنفيذ الأدوات مع معالجة الأخطاء بشكل صحيح. استخدمها لتقييم أساليب توليد المخططات، وتتبع حلقات ردود فعل الأخطاء، ومقارنة واجهات الأدوات عبر الأطر المختلفة.

تختلف أطر عمل الوكلاء بشكل كبير في قدرات معالجة الأخطاء والاستعادة. توفر هذه المهارة طرقا منهجية لتتبع انتشار الأخطاء، وتقييم فعالية العزل (sandboxing)، وتقدير جاهزية الإنتاج قبل النشر.

فهم كيفية تنسيق الوكلاء أمر بالغ الأهمية لبناء أنظمة وكلاء متعددين قابلة للتوسع. توفر هذه المهارة أطراً ونماذج لتحليل نماذج التنسيق وآليات التسليم وأنماط مشاركة الحالة وبروتوكولات الاتصال في أي بنية متعددة الوكلاء.

تواجه أطر عمل العوامل الذكية صعوبات في تجاوز السياق وإدارة الذاكرة. توفر هذه المهارة تحليلاً منهجياً لتجميع السياق، وسياسات الإخلاء، واستراتيجيات تخصيص الرموز عبر التطبيقات المختلفة.

فهم كيفية تواصل أطر عمل الوكلاء مع نماذج اللغة الكبيرة أمر ضروري لتصحيح الأخطاء والتكامل وبناء أنظمة جديدة. توفر هذه المهارة طرق تحليل منظمة لفحص تنسيقات الرسائل وترميز الأدوات وآليات البث وأنماط التجريد متعدد المزودين.

يتطلب فهم كيفية تنفيذ أُطر الوكيل للتفكير تتبع تدفقات التحكم المعقدة. توفر هذه المهارة تواقيع الأنماط وطرق الاستخراج لتحديد طوبولوجيات التفكير مثل ReAct وPlan-and-Solve وReflection وTree-of-Thoughts من كود مصدر الإطار.

فهم كيفية عمل أطر وكلاء الذكاء الاصطناعي الحالية أمر بالغ الأهمية لبناء أنظمة أفضل. توفر هذه المهارة منهجية منهجية لتحليل هياكل الأطر، واستخراج الأنماط القابلة لإعادة الاستخدام، وإنشاء مراجع تنفيذية بناءً على أفضل الممارسات من أطر متعددة.

توقف عن إضاعة الوقت في عمليات بحث عشوائية على الويب. توفر هذه المهارة منهجية مجربة لتخطيط البحث على الويب وتنفيذه وتوليفه بكفاءة. تقسم البحث المعقد إلى خطوات واضحة لتحصل على نتائج شاملة بسرعة أكبر.

إيجاد الأوراق البحثية ذات الصلة عبر الفيزياء والرياضيات وعلوم الحاسوب والأحياء الكمية يستغرق وقتاً طويلاً. توفر هذه المهارة وصولاً مباشراً إلى مستودع arXiv للمطبوعات الأولية للبحث واسترجاع الأوراق مع عناوينها وملخصاتها وروابطها.

تحتاج إلى العثور على معلومات في الوقت الفعلي أو أمثلة برمجية لمهام البرمجة الخاصة بك. تتصل هذه المهارة بواجهة برمجة التطبيقات الخاصة بـ Exa لاسترجاع محتوى الويب وسياق البرمجة مباشرة من واجهة سطر الأوامر.

إن العثور على المركبات القابلة للشراء لاكتشاف الأدوية يستغرق وقتًا طويلاً ويتطلب معرفة متخصصة بقواعد البيانات. توفر هذه المهارة توثيقًا كاملاً للوصول إلى قاعدة بيانات ZINC التي تحتوي على أكثر من 230 مليون مركب، مما يتيح الفحص الافتراضي الفعال والبحث عن التشابه وتنزيلات البنية ثلاثية الأبعاد لدراسات إرساء الجزيئات.

يتطلب البحث عن معلومات براءات الاختراع والعلامات التجارية التنقل بين أنظمة USPTO المتعددة. توفر هذه المهارة وصولاً موحداً إلى PatentSearch وPEDS وTSDR وقواعد بيانات التنازل لإجراء شامل لأبحاث الملكية الفكرية.

توقع الخصائص الجزيئية، وتوليد مركبات جديدة، وتحليل البروتينات باستخدام مكتبة TorchDrug للتعلم الآلي. تدريب الشبكات العصبية البيانية على الجزيئات والبروتينات والرسوم البيانية المعرفية الطبية الحيوية لمهام اكتشاف الأدوية والكيمياء الحاسوبية.

تُعد التحليلات الإحصائية ضرورية للبحث العلمي لكنها تتطلب منهجية سليمة. يوفر هذا الدليل إرشادات شاملة حول اختبار الفرضيات، والانحدار، والأساليب البايزية، والتقارير بتنسيق APA لمساعدة الباحثين في إجراء تحليلات صارمة وقابلة للتكرار.

الأنظمة المعقدة التي تحتوي على قوائم انتظار وموارد مشتركة يصعب تحليلها بدون محاكاة. توفر SimPy إطار عمل قائم على Python لنمذجة العمليات والموارد والأحداث المستندة إلى الوقت للتنبؤ بسلوك النظام قبل التنفيذ.