إنشاء Airflow DAGs جاهزة للإنتاج يتطلب فهم المشغلات، وأجهزة الاستشعار، وأنماط معالجة الأخطاء. توفر هذه المهارة قوالب مختبرة وأفضل الممارسات لتنسيق خطوط أنابيب البيانات.

حوّل عروض الذكاء الاصطناعي التوضيحية إلى أنظمة إنتاجية. تعلّم هذه المهارة أنماط تكامل LLM، وهندسة RAG، واستراتيجيات التحقق حتى تتمكن من إطلاق ميزات ذكاء اصطناعي تعمل على نطاق واسع.

يوفر حزمة سير العمل هذه دليلاً شاملاً لبناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي للإنتاج، من تكامل النماذج اللغوية الكبيرة إلى أنظمة استرجاع البيانات المعزز (RAG) ووكلاء الذكاء الاصطناعي. تقوم بتنسيق مهارات متعددة ومتخصصة في عملية تطوير متماسكة.

تطوير تطبيقات LLM وأنظمة RAG ووكلاء ذكاء اصطناعي ذكية بجودة الإنتاج بسرعة، مع إرشادات خبيرة حول البحث المتجه والذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط والتكاملات المؤسسية.

إن بناء واجهات برمجة تطبيقات بدون مبادئ تصميم متسقة يؤدي إلى واجهات مربطة وتجربة مطورين ضعيفة. توفر هذه المهارة أنماط REST وGraphQL مثبتة لإنشاء واجهات برمجة تطبيقات قابلة للصيانة وموثقة جيدًا تتوسع مع احتياجاتك.

يساعد هذا سير العمل المطورين على إنشاء توثيق شامل لـ API من خلال توجيههم عبر إنشاء مواصفات OpenAPI، وكتابة أدلة المطورين، وتوليد أمثلة التعليمات البرمجية، وإعداد التوثيق التفاعلي.

يتطلب إنشاء واجهات Angular موثوقة معالجة متسقة لحالات التحميل والأخطاء والحالات الفارغة. يوفر هذا النمط أنماطًا مجربة في المعارك تضمن فهم المستخدمين دائمًا لما يحدث في تطبيقك.

يصادف باحثو الأمان ومحللو البرمجيات الخبيثة ثنائيات محمية تستخدم تقنيات منع التصحيح والتشويش لتفادي التحليل. توفر هذه المهارة موثقة للتقنيات المحددة لتجاوز هذه الإجراءات الأمنية أثناء أعمال الأمان المصرح بها.

المهام المعقدة متعددة الخطوات تتطلب تنسيق العديد من المهارات. يقوم هذا المهارة بتسلسل استدعاءات المهارات تلقائياً مع نقاط التحقق من الصحة.

تعد إدارة الحالة في Angular معقدة مع حلول متعددة. توفر هذه المهارة أطر اتخاذ القرار وأنماط التنفيذ للإشارات (Signals) وNgRx ومخازن المكونات (Component Stores) وأنماط RxJS لبناء تطبيقات قابلة للصيانة.

مهارة ذكاء اصطناعي لكلاود و Codex و Claude Code

يرشدك هذا سير العمل خلال بناء وكلاء الذكاء الاصطناعي المستقلين، من تنفيذ الوكيل الواحد إلى أنظمة الوكلاء المتعددة مع التنسيق باستخدام أطر CrewAI وLangGraph.

تسبب مخططات الأدوات المصممة بشكل سيئ في هلوسة الوكلاء أو فشلهم بصمت أو إهدار الرموز. teaches proven patterns for clear, unambiguous function-calling interfaces that work reliably.

نشر وكلاء AI مخصصين كخدمات مُحَوَّلة في Azure AI Foundry دون إدارة البنية التحتية. Use the Azure AI Projects SDK to define, deploy, and manage hosted agents with your own Docker images and integrated tools.

تعاني أنظمة العمل متعددة الوكلاء غالباً من اختناقات في التنسيق وتكاليف غير مُدارة. توفر هذه المهارة profiling واستراتيجيات التنسيق وضوابط التكلفة لتعظيم الكفاءة.

تساعد هذه المهارة المطورين على تحسين أداء وكلاء الذكاء الاصطناعي بشكل منهجي من خلال التحليل القائم على البيانات وهندسة الأوامر وسير العمل المنظم للاختبار، مما يتيح التحسين المستمر للوكيل بنتائج قابلة للقياس.

بني هياكل ذكية للوكلاء الاصطناعيين تمكّنهم من التعلم طويل المدى والاستجابات الواعية بالسياق. توفر هذه المهارة أنماطاً لتنفيذ الذاكرة قصيرة المدى وطويلة المدى والذاكرةEpisodic التي تحسن أداء الوكيل بمرور الوقت.

توفر هذه المهارة للوكلاء الذكاء الاصطناعي ذاكرة مستمرة وقابلة للبحث للاحتفاظ بقرارات البنية والأنماط والمعرفة عبر الجلسات دون الحاجة للتتبع اليدوي.

تمكّن هذه المهارة كلود من إدارة عدة وكلاء محليين يعملون بشكل متوازي في جلسات tmux، مع توفير إمكانيات البدء/الإيقاف/المراقبة وجدولة متوافقة مع cron سير العمل الآلي.

إنشاء وكلاء ذكاء اصطناعي مستمرين على Azure AI Foundry باستخدام حزمة Microsoft Agent Framework Python SDK. يوفر هذا المهارة أمثلة kod لبناء الوكلاء باستخدام أدوات مستضافة، وأدوات وظائف، وسلاسل المحادثات.