إنشاء لقطات متجر التطبيقات الاحترافية مهمة شاقة ومستهلكة للوقت. تقوم هذه المهارة بإنشاء لقطات شاشة iOS محسّنة للتسويق بالدقات المطلوبة من Apple باستخدام Next.js و html-to-image.

مهام الذكاء الاصطناعي المعقدة تفقد تركيزها مع نمو السياق. توفر هذه المهارة أنماط سير عمل باستخدام ملفات markdown المستمرة كذاكرة خارجية. تظل الأهداف مرئية ويتم تتبع التقدم طوال تنفيذ المهام الممتدة.

يتطلب إنشاء وسائط احترافية تعتمد على الذكاء الاصطناعي عمليات تكامل معقدة مع واجهات إدارة النماذج. تعمل مهارة MuleRouter على تبسيط ذلك من خلال توفير واجهة موحدة لإنشاء الصور ومقاطع الفيديو باستخدام أحدث نماذج الذكاء الاصطناعي.

أدر إضاءة ومشاهد Philips Hue الخاصة بك من خلال أوامر اللغة الطبيعية. تدمج هذه المهارة OpenHue CLI مع Claude Code للتحكم في إضاءة المنزل الذكي دون مغادرة الطرفية الخاصة بك.

يعد إنشاء مطالبات فيديو Seedance احترافية يدوياً عملية تستغرق وقتاً طويلاً وتتطلب معرفة محددة بالتنسيقات. تُنشئ هذه المهنة مطالبات رسوم متحركة مصقلة مدتها 15 ثانية مع 4 أنماط جمالية وانتقالات مُحددة زمنياً في ثوانٍ.

يحتاج المطورون إلى إرشادات حول أنماط Nuxt 4 لمسارات الخادم والتوجيه القائم على الملفات والمكونات الوسيطة والإضافات والتكوين. توفر هذه المهارة وثائق مرجعية متدرجة مع أحدث اصطلاحات وأمثلة Nuxt.

بناء مهارات ذكاء اصطناعي قوية باستخدام مبادئ التطوير المدفوع بالاختبار. اكتب الاختبارات أولاً، وشاهدها تفشل، ثم أنشئ مهارات تمر تحت الضغط من الوكلاء الفرعيين.

غالبًا ما يواجه المهندسون صعوبات عند الانضمام إلى قاعدة شيفرة جديدة دون سياق أو خطوات تنفيذ واضحة. تولد هذه المهارة خطط تنفيذ شاملة مع مهام TDD صغيرة الحجم ومسارات ملفات دقيقة وأمثلة كود كاملة وتعليمات اختبار للمهندسين الذين ليس لديهم أي سياق لقاعدة الشيفرة.

غالبًا ما يدّعي وكلاء الذكاء الاصطناعي أن العمل اكتمل دون التحقق الفعلي. تفرض هذه المهارة ادعاءات الاكتمال القائمة على الأدلة من خلال طلب مخرجات أمر التحقق قبل أي تأكيدات النجاح. هذا يمنع التقارير الكاذبة عن الاكتمال ويبني الثقة من خلال البرهان.

غالبًا ما يتخطى المساعدون الذكاء الاصطناعي التحقق من المهارات المتاحة قبل الاستجابة. تفرض هذه المهارة سير عمل إلزاميًا حيث يجب استدعاء المهارات ذات الصلة قبل اتخاذ أي إجراء، بما في ذلك طرح أسئلة التوضيح. يمنع المهارات الفائتة ويضمن اتباع نهج متسق وموثق.

تطوير ميزات متعددة بالتوازي دون التبديل بين فروع git. تخلق هذه الأداة شجرات عمل نظيفة ومعزولة مع إعداد تلقائي للمشروع والتحقق من خط الأساس للاختبارات.

يتخطى المساعدون الذكاء الاصطناعي غالباً الاختبارات ويكتبون الكود مباشرة. تفرض هذه المهارة التطوير الاختباري أولاً من خلال طلب اختبارات فاشلة قبل أي تنفيذ. تمنع الأخطاء، وتوثق السلوك، وتتيح إعادة هيكلة آمنة للكود الإنتاجي.

الإصلاحات العشوائية تهدر ساعات وتُنشئ أخطاء جديدة. تُعلِّم هذه المهارة عملية من أربع مراحل تعثر على الأسباب الجذرية قبل محاولة أي إصلاحات. وهي تمنع إعادة العمل عبر ضمان فهم المشكلة قبل اقتراح الحلول.

الخطط التنفيذية المعقدة صعبة التنفيذ بشكل موثوق. توزع هذه المهارة وكلاء فرعيين جدد لكل مهمة مع الامتثال التلقائي للمواصفات ومراجعات جودة الكود، مما يضمن عدم إغفال أي شيء والحفاظ على جودة عالية.

مشاكل الكود المكتشفة في وقت متأخر من التطوير مكلفة للإصلاح. تطلق هذه المهارة وكيلاً فرعياً لمراجع الكود لاكتشاف المشكلات مبكراً، قبل أن تتفاقم إلى مشاكل أكبر.

غالباً ما يُعيد Claude Code العمل أو ينسى الحلول التي تم العثور عليها في المحادثات السابقة. تبحث هذه المهارة في أرشيف المحادثات الخاص بك لاستعادة القرارات السابقة وأنماط الكود والحلول دون استهلاك نافذة السياق الخاصة بك.

غالباً ما تحتوي مراجعات الكود على ملاحظات غير واضحة أو مثيرة للشكوك التقنية يتم تنفيذها دون التحقق. تضمن هذه المهارة أن يقوم الذكاء الاصطناعي بتقييم الملاحظات بشكل تقني قبل التنفيذ، مما يمنع الأخطاء ويحافظ على جودة الكود.

غالبًا ما تُكمل مساعدي الذكاء الاصطناعي مهام التنفيذ لكنها تفتقر إلى إرشادات منظمة لإعادة العمل إلى المستودع. توفر هذه المهارة سير عمل خطوة بخطوة للتحقق من الاختبارات، وعرض خيارات الدمج/PR، وتنفيذ خيارات المستخدم، وتنظيف worktrees بأمان.

التنفيذ المعقد متعدد الخطوات يمثل تحديًا لإدارة آمنة. تقوم هذه المهارة بتقسيم خطط التطوير إلى دفعات قابلة للإدارة مع نقاط مراجعة، مما يضمن الجودة والكشف المبكر عن المشاكل.

إخفاقات متعددة مستقلة تضيع الوقت عند التحقيق فيها بشكل تسلسلي. يرسل هذا النمط وكيل ذكاء اصطناعي واحد لكل مجال مشكلة مستقلة، مما يتيح لهم العمل بشكل متزامن لحل مشكلات منفصلة بالتوازي.