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.

يفشل وكلاء LLM في الإنتاج رغم نجاحهم في المعايير المرجعية. توفر هذه المهارة اختبارات السلوكية وتقييمات القدرات ومقاييس الموثوقية لاكتشاف المشكلات قبل النشر.

تساعد هذه المهارة المطورين على معالجة تعليقات مراجعة طلبات السحب بشكل منهجي باستخدام GitHub CLI، مما يضمن عدم إغفال أي ملاحظات ومعالجة جميع المشكلات بشكل صحيح.

تحتاج فرق الأمان إلى مواد مرجعية شاملة لتقييمات Active Directory المصرح بها. توفر هذه المهارة تقنيات هجوم موثقة وأوامر أدوات لاختباري الاختراق الذين ينفذون عمليات الفريق الأحمر.

يضيع فرق التسويق والمحترفون في المبيعات ساعات في مهام ActiveCampaign المتكررة مثل إدارة جهات الاتصال والتسجيل في الأتمتة. هذه المهارة تمكن مساعدي الذكاء الاصطناعي من تنفيذ هذه سير العمل تلقائياً من خلال تكامل Rube MCP.

تساعد هذه المهارة المطوّرين على إجراء تدققات شاملة لامتثال WCAG باستخدام الأدوات الآلية والاختبار اليدوي لتحديد عوائق إمكانية الوصول وتقديم إرشادات للمعالجة.

غالبًا ما تفشل اختبارات A/B بسبب سوء التصميم، والإيقاف المبكر، والمقاييس غير الصالحة. تفرض هذه المهارة منهجية صارمة مع بوابات إلزامية لتثبيت الفرضية، وتحديد المقاييس، وحساب حجم العينة قبل تشغيل أي اختبار.

بناء مواقع وتطبيقات ويب ثلاثية الأبعاد مذهلة باستخدام Three.js وReact Three Fiber وSpline. يساعدك هذا الملف الشخصي على إنشاء مُعدِّلات المنتجات التفاعلية، ومجموعات الأعمال الغامرة، وواجهات ثلاثية الأبعاد جذابة تعمل عبر جميع الأجهزة.

تأكد من أن الكود المُولَّد بالذكاء الاصطناعي يلتزم بمعايير الجودة من خلال التحقق الآلي والتراجع. احصل على درجات_truth في الوقت الفعلي وامنع الكود السيئ من الدخول إلى قاعدة أكوادك.

إدارة تدفقات العمل الموزعة المعقدة عبر عوامل الذكاء الاصطناعي المتعددة تشكل تحدياً دون أنماط تنسيق منظمة. توفر هذه المهارة طوبولوجيات مجموعات متقدمة، واستراتيجيات تخصيص العوامل، وآليات تحمل الأخطاء لتنسيق عمليات عوامل الذكاء الاصطناعي المتوازية على نطاق واسع.

يتطلب بناء أنظمة AI معقدة مع عدة وكلاء تنسيقاً متطوراً. توفر هذه المهارة أنماطاً وأوامراً لطوبولوجيات الشبكة والهرمية والتكيفية مع موازنة الحمل التلقائية وتحمل الأعطال.

غالباً ما تفتقر مشاريع التطوير إلى الهيكل والاتساق. توفر منهجية SPARC نظاماً منهجياً من 5 مراحل مع 17 وضعاً متخصصاً تنسق عوامل متعددة لتطوير البرمجيات الشامل من المواصفات إلى الاكتمال.

بناء تدفقات عمل AI المعقدة متعددة الخطوات يكون صعباً عندما لا يمكن لكل خطوة بسهولة تلقي السياق من النتائج السابقة. تمكّن Stream-Chain من خطوط أنابيب متطورة حيث يتدفق مخرجات كل وكيل تلقائياً إلى الخطوة التالية، مع دعم سلاسل مخصصة وتدفقات عمل محددة ومختبرة.

يتطلب بناء مهارات Claude Code فهم YAML frontmatter والهياكل والأنماط التدريجية. توفر هذه المهارة قوالب شاملة وتوجيهات خطوة بخطوة لإنشاء مهارات تعمل عبر منصات Claude وClaude Code وSDK وAPI.

يواجه وكلاء AI صعوبات في التعلم من التجارب السابقة والتحسن بمرور الوقت. يوفر ReasoningBank أنماط التعلم التكيفي باستخدام AgentDB حتى يتمكن الوكلاء من تتبع المسارات، والحكم على النتائج، وتقطير الذكريات في أنماط قابلة لإعادة الاستخدام.

يبدد وكلاء الذكاء الاصطناعي الوقت في تكرار نفس الأساليب غير المثلى. يمكّن ReasoningBank الوكلاء من التعلم من التجربة، والتعرف على الأنماط، وتحسين استراتيجياتهم بشكل مستمر مع مرور الوقت.