أنشئ واجهات أمامية مميزة وعالية الجودة للإنتاج. استخدم هذه المهارة عندما يطلب المستخدم بناء مكونات ويب، صفحات، عناصر، ملصقات، أو تطبيقات (تشمل الأمثلة مواقع الويب، صفحات الهبوط، لوحات التحكم، مكونات React، تخطيطات HTML/CSS، أو عند تنسيق/تجميل أي واجهة مستخدم ويب). ينتج رمزًا وتصميم واجهة مستخدم إبداعيًا ومصقولًا يتجنب الجماليات العامة للذكاء الاصطناعي.
مهارة مراجعة شاملة للكود لـ TypeScript وJavaScript وPython وSwift وKotlin وGo. تشمل تحليل الكود الآلي، التحقق من أفضل الممارسات، فحص الأمان، وتوليد قوائم مراجعة. استخدمها عند مراجعة طلبات السحب، تقديم ملاحظات على الكود، تحديد المشكلات، أو ضمان معايير جودة الكود.
مهارة شاملة في تطوير الواجهة الأمامية لبناء تطبيقات ويب حديثة وعالية الأداء باستخدام ReactJS و NextJS و TypeScript و Tailwind CSS. تشمل إنشاء مكونات الهيكل، تحسين الأداء، تحليل الحزم، وأفضل ممارسات واجهة المستخدم. تُستخدم عند تطوير ميزات الواجهة الأمامية، تحسين الأداء، تنفيذ تصاميم UI/UX، إدارة الحالة، أو مراجعة كود الواجهة الأمامية.
مهارة شاملة في تطوير الواجهة الخلفية لبناء أنظمة خلفية قابلة للتوسع باستخدام NodeJS، Express، Go، Python، Postgres، GraphQL، REST APIs. تشمل إنشاء هيكلية API، تحسين قواعد البيانات، تنفيذ الأمان، وضبط الأداء. تُستخدم عند تصميم APIs، تحسين استعلامات قواعد البيانات، تنفيذ منطق الأعمال، التعامل مع المصادقة/التفويض، أو مراجعة كود الواجهة الخلفية.
إنشاء مهارات جديدة، تعديل وتحسين المهارات القائمة، وقياس أداء المهارات. يُستخدم عندما يرغب المستخدمون في إنشاء مهارة من الصفر، تحرير أو تحسين مهارة موجودة، تشغيل التقييمات لاختبار المهارة، قياس أداء المهارة من خلال تحليل التباين، أو تحسين وصف المهارة لتحقيق دقة أفضل في التفعيل.
مهارة شاملة في هندسة البرمجيات لتصميم أنظمة قابلة للتوسع وسهلة الصيانة باستخدام ReactJS، NextJS، NodeJS، Express، React Native، Swift، Kotlin، Flutter، Postgres، GraphQL، Go، Python. تشمل توليد مخططات الهندسة، أنماط تصميم الأنظمة، أُطُر اتخاذ قرارات تقنية، وتحليل التبعيات. تُستخدم عند تصميم هندسة النظام، اتخاذ القرارات التقنية، إنشاء مخططات الهندسة، تقييم المقايضات، أو تحديد أنماط التكامل.
مجموعة أدوات نظام تصميم واجهة المستخدم لمصمم واجهة المستخدم الأول تشمل توليد رموز التصميم، توثيق المكونات، حسابات التصميم المتجاوب، وأدوات تسليم العمل للمطورين. تُستخدم لإنشاء أنظمة التصميم، والحفاظ على الاتساق البصري، وتسهيل التعاون بين التصميم والتطوير.
دليل شامل لتحسين أداء React و Next.js يحتوي على أكثر من 40 قاعدة لإزالة الشلالات، تحسين الحزم، وتحسين العرض. يُستخدم عند تحسين تطبيقات React، مراجعة الأداء، أو إعادة هيكلة المكونات.
مهارة تطوير شاملة في البرمجة الكاملة لبناء تطبيقات ويب متكاملة باستخدام React و Next.js و Node.js و GraphQL و PostgreSQL. تشمل إعداد هيكل المشروع، تحليل جودة الكود، أنماط الهندسة المعمارية، وإرشادات كاملة لتقنية البرمجيات. يُستخدم عند بناء مشاريع جديدة، تحليل جودة الكود، تنفيذ أنماط التصميم، أو إعداد سير عمل التطوير.
أنشئ فنًا بصريًا جميلًا في مستندات .png و .pdf باستخدام فلسفة التصميم. يجب عليك استخدام هذه المهارة عندما يطلب المستخدم إنشاء ملصق أو قطعة فنية أو تصميم أو أي قطعة ثابتة أخرى. أنشئ تصاميم بصرية أصلية، ولا تنسخ أبدًا أعمال الفنانين الموجودين لتجنب انتهاكات حقوق الطبع والنشر.
يجب عليك استخدام هذا قبل أي عمل إبداعي - إنشاء الميزات، بناء المكونات، إضافة الوظائف، أو تعديل السلوك. يستكشف نية المستخدم والمتطلبات والتصميم قبل التنفيذ.
مهارة هندسة البرمجة النصية على مستوى عالمي لتحسين نماذج اللغة الكبيرة (LLM)، أنماط البرمجة النصية، المخرجات المنظمة، وتطوير منتجات الذكاء الاصطناعي. خبرة في Claude، GPT-4، أنماط تصميم البرمجة النصية، التعلم بعدد قليل من الأمثلة (few-shot learning)، سلسلة التفكير (chain-of-thought)، وتقييم الذكاء الاصطناعي. يشمل تحسين RAG، تصميم الوكلاء، وهندسة أنظمة LLM. يُستخدم عند بناء منتجات الذكاء الاصطناعي، تحسين أداء نماذج اللغة الكبيرة، تصميم أنظمة وكيلية، أو تنفيذ تقنيات البرمجة النصية المتقدمة.
أخصائي تحسين محركات البحث لاستراتيجية المحتوى، تحسين محركات البحث التقنية، بحث الكلمات المفتاحية، وتحسين الترتيب. يُستخدم عند تحسين محتوى الموقع الإلكتروني، تحسين تصنيفات البحث، إجراء تحليل الكلمات المفتاحية، أو تنفيذ أفضل ممارسات تحسين محركات البحث. خبير في تحسين محركات البحث على الصفحة، العلامات الوصفية، ترميز المخطط، ومؤشرات Core Web Vitals.
استخدم هذه المهارة كلما رغب المستخدم في إنشاء أو قراءة أو تحرير أو معالجة مستندات Word (ملفات .docx). تشمل المحفزات: أي ذكر لـ 'Word doc'، 'word document'، '.docx'، أو طلبات إنتاج مستندات احترافية بتنسيق مثل جداول المحتويات، العناوين، أرقام الصفحات، أو رؤوس الرسائل. كما تُستخدم عند استخراج أو إعادة تنظيم المحتوى من ملفات .docx، إدراج أو استبدال الصور في المستندات، إجراء عمليات البحث والاستبدال في ملفات Word، العمل مع التغييرات المتعقبة أو التعليقات، أو تحويل المحتوى إلى مستند Word مصقول. إذا طلب المستخدم 'تقرير'، 'مذكرة'، 'رسالة'، 'قالب'، أو مستند مشابه كملف Word أو .docx، فاستخدم هذه المهارة. لا تستخدم هذه المهارة للملفات بصيغة PDF، جداول البيانات، مستندات Google، أو المهام البرمجية العامة غير المتعلقة بإنشاء المستندات.
معالجة ملفات PDF جاهزة للإنتاج مع النماذج والجداول والتعرف الضوئي على الحروف (OCR) والتحقق والعمليات الدُفعية. استخدمها عند العمل مع سير عمل PDF معقد في بيئات الإنتاج، أو عند معالجة كميات كبيرة من ملفات PDF، أو عند الحاجة إلى معالجة أخطاء قوية والتحقق.
مهارة شاملة في هندسة الأمن لأمن التطبيقات، اختبار الاختراق، هندسة الأمن، وتدقيق الامتثال. تشمل أدوات تقييم الأمان، نمذجة التهديدات، تنفيذ التشفير، وأتمتة الأمان. تُستخدم عند تصميم هندسة الأمان، إجراء اختبارات الاختراق، تنفيذ التشفير، أو أداء تدقيقات الأمان.
دليل لإنشاء خوادم MCP (بروتوكول سياق النموذج) عالية الجودة تُمكّن نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) من التفاعل مع الخدمات الخارجية من خلال أدوات مصممة بشكل جيد. يُستخدم عند بناء خوادم MCP لدمج واجهات برمجة التطبيقات أو الخدمات الخارجية، سواءً في بايثون (FastMCP) أو Node/TypeScript (MCP SDK).
التفكير في التصميم واتخاذ القرار مع التركيز على الأجهزة المحمولة لتطبيقات iOS وAndroid. التفاعل باللمس، أنماط الأداء، تقاليد المنصة. يعلّم المبادئ، وليس القيم الثابتة. يُستخدم عند بناء تطبيقات React Native أو Flutter أو التطبيقات المحمولة الأصلية.
ينظم الملفات والمجلدات بذكاء من خلال فهم السياق، والعثور على النسخ المكررة، واقتراح هياكل تنظيمية أفضل. يُستخدم عندما يرغب المستخدم في تنظيف الدلائل، وتنظيم التنزيلات، وإزالة النسخ المكررة، أو إعادة هيكلة المشاريع.
استخدم هذه المهارة في أي وقت يكون ملف .pptx متورطًا بأي شكل — كمدخل، مخرج، أو كلاهما. يشمل ذلك: إنشاء مجموعات شرائح، مجموعات عرض تقديمي، أو عروض تقديمية؛ قراءة، تحليل، أو استخراج النص من أي ملف .pptx (حتى إذا كان المحتوى المستخرج سيُستخدم في مكان آخر، مثل البريد الإلكتروني أو الملخص)؛ تحرير، تعديل، أو تحديث العروض التقديمية الموجودة؛ دمج أو تقسيم ملفات الشرائح؛ العمل مع القوالب، التخطيطات، ملاحظات المتحدث، أو التعليقات. يتم التفعيل كلما ذكر المستخدم "deck"، "slides"، "presentation"، أو أشار إلى اسم ملف .pptx، بغض النظر عما يخطط للقيام به بالمحتوى بعد ذلك. إذا كان من الضروري فتح، إنشاء، أو التعامل مع ملف .pptx، فاستخدم هذه المهارة.
استخدم هذه المهارة في أي وقت يكون فيه ملف جدول بيانات هو الإدخال أو الإخراج الأساسي. هذا يعني أي مهمة يرغب المستخدم فيها في: فتح، قراءة، تعديل، أو إصلاح ملف .xlsx أو .xlsm أو .csv أو .tsv موجود (مثل إضافة أعمدة، حساب الصيغ، التنسيق، إنشاء الرسوم البيانية، تنظيف البيانات الفوضوية)؛ إنشاء جدول بيانات جديد من الصفر أو من مصادر بيانات أخرى؛ أو التحويل بين تنسيقات الملفات الجدولية. يتم التفعيل بشكل خاص عندما يشير المستخدم إلى ملف جدول بيانات بالاسم أو المسار — حتى بشكل عابر (مثل "الـ xlsx في مجلد التنزيلات الخاص بي") — ويريد إجراء شيء عليه أو إنتاج شيء منه. كما يتم التفعيل لتنظيف أو إعادة هيكلة ملفات البيانات الجدولية الفوضوية (صفوف مشوهة، رؤوس في غير مكانها، بيانات غير مرغوب فيها) إلى جداول بيانات صحيحة. يجب أن يكون الناتج ملف جدول بيانات. لا يتم التفعيل عندما يكون الناتج الأساسي مستند Word، تقرير HTML، سكريبت Python مستقل، خط أنابيب قاعدة بيانات، أو تكامل مع Google Sheets API، حتى لو كانت البيانات جدولية.
قم بتحليل جداول بيانات Excel، إنشاء جداول محورية، توليد الرسوم البيانية، وأداء تحليل البيانات. استخدم عند تحليل ملفات Excel، جداول البيانات، البيانات الجدولية، أو ملفات .xlsx.
مجموعة أدوات لتنسيق العناصر الفنية باستخدام سمة. يمكن أن تكون هذه العناصر شرائح، مستندات، تقارير، صفحات هبوط HTML، إلخ. هناك 10 سمات معدة مسبقًا مع ألوان/خطوط يمكنك تطبيقها على أي عنصر تم إنشاؤه، أو يمكنك إنشاء سمة جديدة في الوقت الفعلي.
إرشادات تحسين أداء React و Next.js من فريق هندسة Vercel. يجب استخدام هذه المهارة عند كتابة أو مراجعة أو إعادة هيكلة كود React/Next.js لضمان أنماط أداء مثلى. يتم تفعيلها في المهام التي تتعلق بمكونات React، صفحات Next.js، جلب البيانات، تحسين الحزم، أو تحسينات الأداء.
مهارة شاملة في DevOps لـ CI/CD، وأتمتة البنية التحتية، والحاويات، ومنصات السحابة (AWS، GCP، Azure). تشمل إعداد خطوط الأنابيب، والبنية التحتية ككود، وأتمتة النشر، والمراقبة. تُستخدم عند إعداد خطوط الأنابيب، ونشر التطبيقات، وإدارة البنية التحتية، وتنفيذ المراقبة، أو تحسين عمليات النشر.
مجموعة أدوات أبحاث وتصميم تجربة المستخدم لمصمم/باحث تجربة المستخدم الأول تشمل توليد الشخصيات المستندة إلى البيانات، ورسم خرائط الرحلات، وأطر اختبار سهولة الاستخدام، وتوليف الأبحاث. تُستخدم لأبحاث المستخدم، وإنشاء الشخصيات، ورسم خرائط الرحلات، والتحقق من صحة التصميم.
إنشاء محتوى تسويقي محسن لمحركات البحث مع الحفاظ على صوت العلامة التجارية بشكل متسق. يتضمن محلل صوت العلامة التجارية، محسن تحسين محركات البحث، أُطُر المحتوى، وقوالب وسائل التواصل الاجتماعي. يُستخدم عند كتابة منشورات المدونة، إنشاء محتوى وسائل التواصل الاجتماعي، تحليل صوت العلامة التجارية، تحسين تحسين محركات البحث، تخطيط جداول المحتوى، أو عندما يذكر المستخدم إنشاء المحتوى، صوت العلامة التجارية، تحسين تحسين محركات البحث، التسويق عبر وسائل التواصل الاجتماعي، أو استراتيجية المحتوى.
خبير في دمج واجهات برمجة التطبيقات الخارجية مع المصادقة المناسبة، ومعالجة الأخطاء، وتحديد معدلات الطلبات، ومنطق إعادة المحاولة. يُستخدم عند دمج واجهات REST API، ونقاط نهاية GraphQL، وwebhooks، أو الخدمات الخارجية. متخصص في تدفقات OAuth، وإدارة مفاتيح API، وتحويل الطلب/الاستجابة، وبناء عملاء API متينين.
عندما يرغب المستخدم في كتابة أو إعادة كتابة أو تحسين نص تسويقي لأي صفحة — بما في ذلك الصفحة الرئيسية، صفحات الهبوط، صفحات التسعير، صفحات الميزات، صفحات من نحن، أو صفحات المنتج. استخدم أيضًا عندما يقول المستخدم "اكتب نصًا لـ"، "حسّن هذا النص"، "أعد كتابة هذه الصفحة"، "نص تسويقي"، "مساعدة في العنوان الرئيسي"، أو "نص CTA". بالنسبة لنص البريد الإلكتروني، راجع email-sequence. بالنسبة لنص النوافذ المنبثقة، راجع popup-cro.
يساعد في كتابة محتوى عالي الجودة من خلال إجراء البحوث، وإضافة الاستشهادات، وتحسين الجمل الجاذبة، وتكرار المخططات، وتقديم ملاحظات فورية على كل قسم. يحول عملية الكتابة الخاصة بك من جهد فردي إلى شراكة تعاونية.
استخدم هذه المهارة كلما أراد المستخدم القيام بأي شيء يتعلق بملفات PDF. يشمل ذلك قراءة أو استخراج النصوص/الجداول من ملفات PDF، دمج أو توحيد عدة ملفات PDF في ملف واحد، تقسيم ملفات PDF، تدوير الصفحات، إضافة علامات مائية، إنشاء ملفات PDF جديدة، تعبئة نماذج PDF، تشفير/فك تشفير ملفات PDF، استخراج الصور، واستخدام تقنية OCR على ملفات PDF الممسوحة ضوئيًا لجعلها قابلة للبحث. إذا ذكر المستخدم ملف .pdf أو طلب إنتاج واحد، فاستخدم هذه المهارة.
خبير في بناء تجارب ثلاثية الأبعاد للويب - Three.js، React Three Fiber، Spline، WebGL، والمشاهد التفاعلية ثلاثية الأبعاد. يشمل منشئي تكوين المنتجات، المحافظ ثلاثية الأبعاد، المواقع الغامرة، وإضافة العمق لتجارب الويب. يُستخدم عند: موقع ويب ثلاثي الأبعاد، three.js، WebGL، react three fiber، تجربة ثلاثية الأبعاد.
مهارات شاملة في ضمان الجودة والاختبار لضمان الجودة، وأتمتة الاختبار، واستراتيجيات الاختبار لتطبيقات ReactJS وNextJS وNodeJS. تشمل توليد مجموعات الاختبار، تحليل التغطية، إعداد اختبار E2E، ومقاييس الجودة. يُستخدم عند تصميم استراتيجيات الاختبار، كتابة حالات الاختبار، تنفيذ أتمتة الاختبار، إجراء الاختبارات اليدوية، أو تحليل تغطية الاختبار.
مجموعة أدوات لإنشاء قطع HTML معقدة ومتعددة المكونات باستخدام تقنيات الويب الحديثة للواجهة الأمامية (React، Tailwind CSS، shadcn/ui). تُستخدم للقطع المعقدة التي تتطلب إدارة الحالة، التوجيه، أو مكونات shadcn/ui - وليست للقطع البسيطة ذات الملف الواحد HTML/JSX.
مهارة هندسة بيانات على مستوى عالمي لبناء خطوط أنابيب بيانات قابلة للتوسع، وأنظمة ETL/ELT، وبنية تحتية للبيانات. خبرة في Python وSQL وSpark وAirflow وdbt وKafka والمكدس الحديث للبيانات. تشمل نمذجة البيانات، تنظيم خطوط الأنابيب، جودة البيانات، وDataOps. يُستخدم عند تصميم هياكل البيانات، وبناء خطوط أنابيب البيانات، وتحسين سير عمل البيانات، أو تنفيذ حوكمة البيانات.
يجب استخدام هذه المهارة عندما يطلب المستخدم "إنشاء وكيل"، "إضافة وكيل"، "كتابة وكيل فرعي"، "مقدمة الوكيل"، "متى تستخدم الوصف"، "أمثلة على الوكلاء"، "أدوات الوكيل"، "ألوان الوكيل"، "الوكيل المستقل"، أو يحتاج إلى إرشادات حول هيكل الوكيل، مطالبات النظام، شروط التفعيل، أو أفضل ممارسات تطوير الوكلاء لإضافات Claude Code.
مهارات علم البيانات على مستوى عالمي في النمذجة الإحصائية، التجارب، الاستدلال السببي، والتحليلات المتقدمة. خبرة في Python (NumPy، Pandas، Scikit-learn)، R، SQL، الطرق الإحصائية، اختبار A/B، السلاسل الزمنية، وذكاء الأعمال. يشمل تصميم التجارب، هندسة الميزات، تقييم النماذج، والتواصل مع أصحاب المصلحة. يُستخدم عند تصميم التجارب، بناء النماذج التنبؤية، إجراء التحليل السببي، أو دفع القرارات المعتمدة على البيانات.
تحسين أداء الموقع الإلكتروني وتطبيقات الويب بما في ذلك سرعة التحميل، مؤشرات الويب الأساسية (Core Web Vitals)، حجم الحزمة، استراتيجيات التخزين المؤقت، وأداء وقت التشغيل
صياغة رسائل بريد إلكتروني احترافية لمختلف السياقات بما في ذلك الأعمال، التقنية، والتواصل مع العملاء. استخدمها عندما يحتاج المستخدم إلى مساعدة في كتابة الرسائل الإلكترونية أو تأليف رسائل احترافية.
خبير في حاويات Docker مع معرفة عميقة بالبناء متعدد المراحل، تحسين الصور، أمان الحاويات، تنظيم Docker Compose، وأنماط النشر في بيئات الإنتاج. استخدم PROACTIVELY لتحسين Dockerfile، مشكلات الحاويات، مشاكل حجم الصورة، تعزيز الأمان، الشبكات، وتحديات التنظيم.
يحدد العملاء المحتملين عاليي الجودة لمنتجك أو خدمتك من خلال تحليل عملك، والبحث عن الشركات المستهدفة، وتقديم استراتيجيات اتصال قابلة للتنفيذ. مثالي لمتخصصي المبيعات، وتطوير الأعمال، والتسويق.
تحسين أداء Postgres وأفضل الممارسات من Supabase. استخدم هذه المهارة عند كتابة أو مراجعة أو تحسين استعلامات Postgres، أو تصميمات المخططات، أو تكوينات قواعد البيانات.
تسويق المنتج، تحديد المواقع، استراتيجية الدخول إلى السوق (GTM)، والمعلومات التنافسية. يشمل تعريف ICP، منهجية تحديد المواقع لأبريل دنفورد، كتيبات إطلاق المنتجات، بطاقات المعارك التنافسية، وأدلة دخول الأسواق الدولية. يُستخدم عند تطوير تحديد المواقع، تخطيط إطلاق المنتجات، إنشاء الرسائل، تحليل المنافسين، دخول أسواق جديدة، تمكين المبيعات، أو عند ذكر المستخدم لتسويق المنتج، تحديد المواقع، GTM، الدخول إلى السوق، التحليل التنافسي، دخول السوق، أو تمكين المبيعات.
استخدم هذه المهارة كلما أراد المستخدم القيام بأي شيء يتعلق بملفات PDF. يشمل ذلك قراءة أو استخراج النصوص/الجداول من ملفات PDF، دمج أو توحيد عدة ملفات PDF في ملف واحد، تقسيم ملفات PDF، تدوير الصفحات، إضافة علامات مائية، إنشاء ملفات PDF جديدة، تعبئة نماذج PDF، تشفير/فك تشفير ملفات PDF، استخراج الصور، واستخدام تقنية OCR على ملفات PDF الممسوحة ضوئياً لجعلها قابلة للبحث. إذا ذكر المستخدم ملف .pdf أو طلب إنتاج واحد، استخدم هذه المهارة.
أتمتة سير العمل هي البنية التحتية التي تجعل وكلاء الذكاء الاصطناعي موثوقين. بدون تنفيذ دائم، يعني تعطل الشبكة أثناء تدفق دفع مكون من 10 خطوات خسارة المال وغضب العملاء. معها، تستأنف سير العمل بالضبط من حيث توقفت. تغطي هذه المهارة المنصات (n8n، Temporal، Inngest) والأنماط (التسلسلي، المتوازي، المنسق-العامل) التي تحول السكريبتات الهشة إلى أتمتة بمستوى الإنتاج. الرؤية الأساسية: تقوم المنصات بمقايضات مختلفة. n8n تُحسّن من سهولة الوصول
إرشادات القيادة التنفيذية لاتخاذ القرارات الاستراتيجية، وتطوير المنظمة، وإدارة أصحاب المصلحة. تشمل محلل الاستراتيجية، ونمذجة السيناريوهات المالية، وأُطُر حوكمة المجلس، وكتيبات علاقات المستثمرين. يُستخدم عند تخطيط الاستراتيجية، وإعداد عروض المجلس، وإدارة المستثمرين، وتطوير ثقافة المنظمة، واتخاذ القرارات التنفيذية، أو عند ذكر المستخدم للرئيس التنفيذي، التخطيط الاستراتيجي، اجتماعات المجلس، تحديثات المستثمرين، القيادة التنظيمية، أو الاستراتيجية التنفيذية.
إنشاء فن خوارزمي باستخدام p5.js مع العشوائية المولدة بواسطة البذور واستكشاف تفاعلي للمعاملات. استخدم هذا عندما يطلب المستخدمون إنشاء فن باستخدام الكود، الفن التوليدي، الفن الخوارزمي، حقول التدفق، أو أنظمة الجسيمات. قم بإنشاء فن خوارزمي أصلي بدلاً من نسخ أعمال الفنانين الحاليين لتجنب انتهاكات حقوق الطبع والنشر.
مجموعة أدوات شاملة لمديري المنتجات تشمل أولوية RICE، تحليل مقابلات العملاء، قوالب PRD، أُطُر الاكتشاف، واستراتيجيات الدخول إلى السوق. تُستخدم لأولوية الميزات، تلخيص أبحاث المستخدمين، توثيق المتطلبات، وتطوير استراتيجية المنتج.
عندما يرغب المستخدم في الحصول على مساعدة في إنشاء أو جدولة أو تحسين محتوى وسائل التواصل الاجتماعي لمنصات LinkedIn وTwitter/X وInstagram وTikTok وFacebook أو غيرها من المنصات. يُستخدم أيضًا عندما يذكر المستخدم "منشور LinkedIn"، "سلسلة تغريدات Twitter"، "وسائل التواصل الاجتماعي"، "تقويم المحتوى"، "الجدولة الاجتماعية"، "التفاعل"، أو "المحتوى الفيروسي". تغطي هذه المهارة إنشاء المحتوى، إعادة الاستخدام، والاستراتيجيات الخاصة بكل منصة.
دليل لهندسة البرمجيات التي تركز على الجودة. يجب استخدام هذه المهارة عندما يرغب المستخدمون في كتابة الكود، تصميم الهندسة، تحليل الكود، في أي حالة تتعلق بتطوير البرمجيات.
عندما يرغب المستخدم في تطبيق المبادئ النفسية، النماذج الذهنية، أو علم السلوك على التسويق. استخدم أيضًا عندما يذكر المستخدم "علم النفس"، "النماذج الذهنية"، "الانحياز المعرفي"، "الإقناع"، "علم السلوك"، "لماذا يشتري الناس"، "اتخاذ القرار"، أو "سلوك المستهلك". توفر هذه المهارة أكثر من 70 نموذجًا ذهنيًا منظمًا لتطبيقها في التسويق.
عندما يرغب المستخدم في تدقيق، مراجعة، أو تشخيص مشكلات تحسين محركات البحث (SEO) على موقعه. استخدم أيضًا عندما يذكر المستخدم "تدقيق SEO"، "SEO الفني"، "لماذا لا أتقدم في الترتيب"، "مشكلات SEO"، "SEO على الصفحة"، "مراجعة العلامات الوصفية"، أو "فحص صحة SEO". لبناء صفحات على نطاق واسع لاستهداف الكلمات المفتاحية، راجع programmatic-seo. لإضافة البيانات المنظمة، راجع schema-markup.
يطبق ألوان العلامة التجارية الرسمية لشركة Anthropic والطباعة على أي نوع من القطع التي قد تستفيد من الحصول على مظهر وشعور Anthropic. استخدمه عندما تنطبق ألوان العلامة التجارية أو إرشادات الأسلوب، أو التنسيق البصري، أو معايير تصميم الشركة.
مجموعة أدوات القيادة الاستراتيجية للمنتج لرئيس المنتج تشمل توليد تسلسل أهداف OKR، تحليل السوق، تحديد الرؤية، وتوسيع الفريق. تُستخدم للتخطيط الاستراتيجي، مواءمة الأهداف، التحليل التنافسي، وتصميم المنظمة.
عندما يحتاج المستخدم إلى أفكار تسويقية أو إلهام أو استراتيجيات لمنتج SaaS أو البرمجيات الخاص به. يُستخدم أيضًا عندما يطلب المستخدم "أفكار تسويقية"، "أفكار للنمو"، "كيفية التسويق"، "استراتيجيات التسويق"، "تكتيكات التسويق"، "طرق الترويج"، أو "أفكار للنمو". توفر هذه المهارة 140 نهجًا تسويقيًا مثبتًا ومنظمًا حسب الفئة.
مراجعة كود واجهة المستخدم للتأكد من الامتثال لإرشادات واجهة الويب. استخدم عند الطلب "مراجعة واجهة المستخدم الخاصة بي"، "فحص إمكانية الوصول"، "تدقيق التصميم"، "مراجعة تجربة المستخدم"، أو "فحص موقعي مقابل أفضل الممارسات".
إرشادات القيادة التقنية لفرق الهندسة، قرارات الهندسة المعمارية، واستراتيجية التكنولوجيا. تشمل محلل الدين التقني، حاسبة توسيع الفريق، أُطُر مقاييس الهندسة، أدوات تقييم التكنولوجيا، وقوالب ADR. يُستخدم عند تقييم الدين التقني، توسيع فرق الهندسة، تقييم التقنيات، اتخاذ قرارات الهندسة المعمارية، وضع مقاييس الهندسة، أو عند ذكر المستخدم للرئيس التقني (CTO)، الدين التقني، توسيع الفريق، قرارات الهندسة المعمارية، تقييم التكنولوجيا، مقاييس الهندسة، مقاييس DORA، أو استراتيجية التكنولوجيا.
خبير في بناء تجارب غامرة مدفوعة بالتمرير - سرد قصصي بتقنية التمرير المتوازي، رسوم متحركة بالتمرير، سرد تفاعلي، وتجارب ويب سينمائية. مثل التفاعلات في صحيفة نيويورك تايمز، صفحات منتجات آبل، وتجارب ويب حائزة على جوائز. يجعل المواقع تبدو كتجارب، وليست مجرد صفحات. يُستخدم عند: رسوم متحركة بالتمرير، التمرير المتوازي، سرد قصصي بالتمرير، قصة تفاعلية، موقع ويب سينمائي.
دليل شامل لإنشاء مخططات البرمجيات باستخدام صيغة Mermaid. يُستخدم عندما يحتاج المستخدمون إلى إنشاء أو تصور أو توثيق البرمجيات من خلال المخططات بما في ذلك مخططات الفئات (نمذجة النطاق، التصميم الموجه للكائنات)، مخططات التسلسل (تدفقات التطبيقات، تفاعلات API، تنفيذ الكود)، المخططات الانسيابية (العمليات، الخوارزميات، رحلات المستخدم)، مخططات علاقات الكيانات (مخططات قواعد البيانات)، مخططات هندسة C4 (سياق النظام، الحاويات، المكونات)، مخططات الحالة، مخططات git، مخططات الفطيرة، مخططات جانت، أو أي نوع آخر من المخططات. تشمل المحفزات الطلبات مثل "رسم مخطط"، "تصور"، "نمذجة"، "رسم خريطة"، "عرض التدفق"، أو عند شرح هندسة النظام، تصميم قاعدة البيانات، هيكل الكود، أو تدفقات المستخدم/التطبيق.
يحسن جودة الصور، وخاصة لقطات الشاشة، من خلال تعزيز الدقة والحدة والوضوح. مثالي لتحضير الصور للعروض التقديمية أو التوثيق أو منشورات وسائل التواصل الاجتماعي.
يخطط وينشئ ويحسن حملات التسويق بما في ذلك استراتيجية المحتوى ووسائل التواصل الاجتماعي والبريد الإلكتروني والتحليلات. يساعد في تطوير استراتيجيات الدخول إلى السوق، ورسائل الحملة، وقياس الأداء.
خبير في إطار عمل Nest.js متخصص في هندسة الوحدات، حقن التبعيات، الوسائط الوسيطة، الحراس، المعترضات، الاختبار باستخدام Jest/Supertest، تكامل TypeORM/Mongoose، والمصادقة باستخدام Passport.js. استخدمني بشكل استباقي لأي مشكلات في تطبيقات Nest.js بما في ذلك قرارات الهندسة، استراتيجيات الاختبار، تحسين الأداء، أو تصحيح أخطاء حقن التبعيات المعقدة. إذا كان خبير متخصص هو الأنسب، سأوصي بالتبديل والتوقف.
إطار عمل لبناء تطبيقات مدعومة بنماذج اللغة الكبيرة (LLM) باستخدام الوكلاء، السلاسل، وRAG. يدعم مزودين متعددين (OpenAI، Anthropic، Google)، أكثر من 500 تكامل، وكلاء ReAct، استدعاء الأدوات، إدارة الذاكرة، واسترجاع مخزن المتجهات. يُستخدم لبناء روبوتات المحادثة، أنظمة الإجابة على الأسئلة، الوكلاء المستقلين، أو تطبيقات RAG. الأفضل للنماذج الأولية السريعة ونشر الإنتاج.
ينشئ تلقائيًا سجلات التغييرات الموجهة للمستخدمين من التزامات git من خلال تحليل سجل الالتزامات، وتصنيف التغييرات، وتحويل الالتزامات التقنية إلى ملاحظات إصدار واضحة وسهلة الفهم للعملاء. يحول ساعات كتابة سجلات التغييرات يدويًا إلى دقائق من التوليد الآلي.
الذاكرة هي حجر الزاوية للوكلاء الأذكياء. بدونها، يبدأ كل تفاعل من الصفر. تغطي هذه المهارة بنية ذاكرة الوكيل: قصيرة الأمد (نافذة السياق)، طويلة الأمد (مخازن المتجهات)، والهياكل المعرفية التي تنظمها. الفكرة الرئيسية: الذاكرة ليست مجرد تخزين - بل استرجاع. مليون حقيقة مخزنة لا تعني شيئًا إذا لم تتمكن من العثور على الحقيقة الصحيحة. تحديد القطع، التضمين، واستراتيجيات الاسترجاع هي التي تحدد ما إذا كان وكيلك يتذكر أو ينسى. المجال هو fragm
تحليل بيانات Google Analytics، مراجعة مقاييس أداء الموقع الإلكتروني، تحديد أنماط الحركة، واقتراح تحسينات مستندة إلى البيانات. يُستخدم عند سؤال المستخدم عن التحليلات، مقاييس الموقع، تحليل الحركة، معدلات التحويل، سلوك المستخدم، أو تحسين الأداء.
يجب استخدام هذه المهارة عندما يطلب المستخدم "تحديد ثغرات تطبيقات الويب"، "شرح العيوب الأمنية الشائعة"، "فهم فئات الثغرات الأمنية"، "التعرف على هجمات الحقن"، "مراجعة نقاط الضعف في التحكم بالوصول"، "تحليل مشكلات أمان واجهات برمجة التطبيقات (API)"، "تقييم سوء تكوينات الأمان"، "فهم الثغرات الأمنية على جانب العميل"، "فحص عيوب أمان الأجهزة المحمولة وإنترنت الأشياء"، أو "الرجوع إلى تصنيف الثغرات المتوافق مع OWASP". استخدم هذه المهارة لتقديم تعريفات شاملة للثغرات، الأسباب الجذرية، التأثيرات، واستراتيجيات التخفيف عبر جميع فئات أمان الويب الرئيسية.
تشخيص الأخطاء المنهجية وحلها باستخدام تحليل المبادئ الأولى. يُستخدم عند مواجهة أي رسالة خطأ، أو تتبع مكدس، أو سلوك غير متوقع. يدعم وظيفة الإعادة لتسجيل الحلول وإعادة استخدامها.
استخدم هذه المهارة كلما أراد المستخدم القيام بأي شيء يتعلق بملفات PDF. يشمل ذلك قراءة أو استخراج النصوص/الجداول من ملفات PDF، دمج أو توحيد عدة ملفات PDF في ملف واحد، تقسيم ملفات PDF، تدوير الصفحات، إضافة علامات مائية، إنشاء ملفات PDF جديدة، تعبئة نماذج PDF، تشفير/فك تشفير ملفات PDF، استخراج الصور، واستخدام تقنية OCR على ملفات PDF الممسوحة ضوئياً لجعلها قابلة للبحث. إذا ذكر المستخدم ملف .pdf أو طلب إنتاج واحد، استخدم هذه المهارة.
اكتشف الأخطاء، ونقاط الضعف الأمنية، ومشاكل جودة الكود في تغييرات الفرع المحلي. استخدم عند طلب مراجعة التغييرات، أو العثور على الأخطاء، أو المراجعة الأمنية، أو تدقيق الكود على الفرع الحالي.
توليد أو تحرير الصور باستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي (FLUX، Gemini). يُستخدم لأغراض توليد الصور العامة بما في ذلك الصور الفوتوغرافية، الرسوم التوضيحية، الأعمال الفنية، الأصول البصرية، فن المفهوم، وأي صورة ليست مخططًا تقنيًا أو تخطيطيًا. بالنسبة للمخططات الانسيابية، الدوائر، المسارات، والمخططات التقنية، استخدم مهارة المخططات العلمية بدلاً من ذلك.
يرشد المتخصصين في الأمن في تنفيذ هياكل أمان الدفاع المتعمق، وتحقيق الامتثال لأُطُر الصناعة (SOC2، ISO27001، GDPR، HIPAA)، وإجراء نمذجة التهديدات وتقييمات المخاطر، وإدارة عمليات الأمن والاستجابة للحوادث، ودمج الأمان في جميع مراحل دورة حياة تطوير البرمجيات (SDLC).
عندما يرغب المستخدم في الحصول على مساعدة في حملات الإعلانات المدفوعة على Google Ads، Meta (Facebook/Instagram)، LinkedIn، Twitter/X، أو منصات إعلانية أخرى. يُستخدم أيضًا عندما يذكر المستخدم "PPC"، "paid media"، "ad copy"، "ad creative"، "ROAS"، "CPA"، "ad campaign"، "retargeting"، أو "audience targeting". تغطي هذه المهارة استراتيجية الحملة، إنشاء الإعلانات، استهداف الجمهور، والتحسين.
مهارة هندسة تعلم الآلة على مستوى عالمي لإنتاج نماذج تعلم الآلة، MLOps، وبناء أنظمة تعلم آلة قابلة للتوسع. خبرة في PyTorch، TensorFlow، نشر النماذج، مخازن الميزات، مراقبة النماذج، وبنية تحتية لتعلم الآلة. يشمل دمج LLM، التخصيص الدقيق، أنظمة RAG، والذكاء الاصطناعي الوكلي. يُستخدم عند نشر نماذج تعلم الآلة، بناء منصات تعلم الآلة، تنفيذ MLOps، أو دمج LLMs في أنظمة الإنتاج.
توليد الطلب متعدد القنوات، تحسين الوسائط المدفوعة، استراتيجية تحسين محركات البحث، وبرامج الشراكة للشركات الناشئة في مرحلة السلسلة A وما بعدها. يشمل حاسبة تكلفة اكتساب العملاء (CAC)، أدلة القنوات، تكامل HubSpot، واستراتيجيات التوسع الدولي. يُستخدم عند تخطيط حملات توليد الطلب، تحسين الوسائط المدفوعة، بناء استراتيجيات تحسين محركات البحث، إقامة الشراكات، أو عند ذكر المستخدم لتوليد الطلب، الإعلانات المدفوعة، إعلانات LinkedIn، إعلانات Google، CAC، الاستحواذ، توليد العملاء المحتملين، أو توليد خط الأنابيب.
تحسين أداء Postgres وأفضل الممارسات من Supabase. استخدم هذه المهارة عند كتابة أو مراجعة أو تحسين استعلامات Postgres، أو تصميمات المخططات، أو تكوينات قواعد البيانات.
ينفذ البنية التحتية ككود باستخدام Terraform و Kubernetes ومنصات السحابة. يصمم هياكل قابلة للتوسع، خطوط تكامل وتسليم مستمر (CI/CD)، وحلول الرصد. يقدم ممارسات DevOps تركز على الأمان وإرشادات هندسة موثوقية المواقع.
يجب استخدام هذه المهارة عندما يطلب المستخدم "إضافة خادم MCP"، "دمج MCP"، "تكوين MCP في الإضافة"، "استخدام .mcp.json"، "إعداد بروتوكول سياق النموذج (Model Context Protocol)", "الاتصال بخدمة خارجية"، يذكر "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT} مع MCP"، أو يناقش أنواع خوادم MCP (SSE، stdio، HTTP، WebSocket). توفر إرشادات شاملة لدمج خوادم بروتوكول سياق النموذج في إضافات Claude Code لدمج الأدوات والخدمات الخارجية.
أضف خدمات قواعد بيانات Railway الرسمية (Postgres، Redis، MySQL، MongoDB). استخدمها عندما يرغب المستخدم في إضافة قاعدة بيانات، ويقول "add postgres"، "add redis"، "add database"، "connect to database"، أو "wire up the database". بالنسبة للقوالب الأخرى (Ghost، Strapi، n8n)، استخدم مهارة railway-templates.
قم بإجراء مراجعات لأفضل ممارسات الأمان الخاصة باللغة والإطار واقتراح التحسينات. يتم التفعيل فقط عندما يطلب المستخدم صراحةً إرشادات أفضل ممارسات الأمان، أو مراجعة/تقرير أمني، أو مساعدة في الترميز الآمن بشكل افتراضي. يتم التفعيل فقط للغات المدعومة (python, javascript/typescript, go). لا يتم التفعيل لمراجعة الكود العامة، أو تصحيح الأخطاء، أو المهام غير الأمنية.
بناء عروض الشرائح والعروض التقديمية للمحاضرات البحثية. استخدم هذا لإنشاء شرائح PowerPoint، عروض المؤتمرات، محاضرات الندوات، العروض البحثية، شرائح الدفاع عن الرسائل العلمية، أو أي محاضرة علمية. يوفر هيكل الشرائح، قوالب التصميم، إرشادات التوقيت، والتحقق البصري. يعمل مع PowerPoint وLaTeX Beamer.
دليل خبير حول أنماط هندسة المطالبات، أفضل الممارسات، وتقنيات التحسين. يُستخدم عندما يرغب المستخدم في تحسين المطالبات، تعلم استراتيجيات التوجيه، أو تصحيح سلوك الوكيل.
استخدم خادم Figma MCP لجلب سياق التصميم، لقطات الشاشة، المتغيرات، والأصول من Figma، ولترجمة عقد Figma إلى كود الإنتاج. يتم التفعيل عندما تتضمن المهمة عناوين URL الخاصة بـ Figma، معرفات العقد، تنفيذ التصميم إلى الكود، أو إعداد MCP الخاص بـ Figma واستكشاف الأخطاء وإصلاحها.
عندما يرغب المستخدم في إنشاء صفحات مدفوعة بتحسين محركات البحث (SEO) على نطاق واسع باستخدام القوالب والبيانات. استخدم أيضًا عندما يذكر المستخدم "programmatic SEO"، "template pages"، "pages at scale"، "directory pages"، "location pages"، "[keyword] + [city] pages"، "comparison pages"، "integration pages"، أو "building many pages for SEO". لمراجعة مشكلات SEO الحالية، راجع seo-audit.
قيّم صرامة البحث. قيّم المنهجية، تصميم التجربة، الصلاحية الإحصائية، التحيزات، العوامل المربكة، جودة الأدلة (GRADE، Cochrane ROB)، من أجل تحليل نقدي للمطالبات العلمية.
عندما يرغب المستخدم في الحصول على مساعدة بخصوص قرارات التسعير، التعبئة، أو استراتيجية تحقيق الدخل. يُستخدم أيضًا عندما يذكر المستخدم "التسعير"، "طبقات التسعير"، "النموذج المجاني مع ميزات مدفوعة" (freemium)، "التجربة المجانية"، "التعبئة"، "زيادة السعر"، "مقياس القيمة"، "Van Westendorp"، "الاستعداد للدفع"، أو "تحقيق الدخل". تغطي هذه المهارة أبحاث التسعير، هيكل الطبقات، واستراتيجية التعبئة.
دليل شامل لتطوير الواجهة الخلفية لخدمات Node.js/Express/TypeScript المصغرة. يُستخدم عند إنشاء المسارات (routes)، وحدات التحكم (controllers)، الخدمات (services)، المستودعات (repositories)، الوسائط الوسيطة (middleware)، أو العمل مع واجهات برمجة تطبيقات Express، الوصول إلى قاعدة البيانات باستخدام Prisma، تتبع الأخطاء عبر Sentry، التحقق باستخدام Zod، unifiedConfig، حقن التبعيات (dependency injection)، أو أنماط البرمجة غير المتزامنة (async patterns). يغطي الهيكل الطبقي (routes → controllers → services → repositories)، نمط BaseController، معالجة الأخطاء، مراقبة الأداء، استراتيجيات الاختبار، والهجرة من الأنماط القديمة.
عندما يرغب المستخدم في تخطيط إطلاق منتج، أو إعلان ميزة، أو استراتيجية الإصدار. يُستخدم أيضًا عندما يذكر المستخدم "launch"، "Product Hunt"، "feature release"، "announcement"، "go-to-market"، "beta launch"، "early access"، "waitlist"، أو "product update". تغطي هذه المهارة الإطلاقات المرحلية، واستراتيجية القنوات، والزخم المستمر للإطلاق.
عندما يرغب المستخدم في إنشاء أو تحسين تسلسل بريد إلكتروني، حملة تنقيط، تدفق بريد إلكتروني آلي، أو برنامج بريد إلكتروني لدورة الحياة. استخدم أيضًا عندما يذكر المستخدم "email sequence"، "drip campaign"، "nurture sequence"، "onboarding emails"، "welcome sequence"، "re-engagement emails"، "email automation"، أو "lifecycle emails". بالنسبة للتوجيه داخل التطبيق، انظر onboarding-cro.
مجموعة من الموارد لمساعدتي في كتابة جميع أنواع الاتصالات الداخلية، باستخدام الصيغ التي تفضل شركتي استخدامها. يجب على كلود استخدام هذه المهارة كلما طُلب منه كتابة نوع من الاتصالات الداخلية (تقارير الحالة، تحديثات القيادة، تحديثات 3P، نشرات الشركة الإخبارية، الأسئلة الشائعة، تقارير الحوادث، تحديثات المشاريع، إلخ).
ترجم عقد Figma إلى كود جاهز للإنتاج بدقة بصرية 1:1 باستخدام سير عمل Figma MCP (سياق التصميم، لقطات الشاشة، الأصول، وترجمة اتفاقيات المشروع). يتم التفعيل عندما يقدم المستخدم روابط Figma أو معرفات العقد، أو يطلب تنفيذ التصاميم أو المكونات التي يجب أن تطابق مواصفات Figma. يتطلب اتصالًا فعالًا بخادم Figma MCP.
قم بالزحف إلى مواقع الويب بالكامل باستخدام Cloudflare Browser Rendering /crawl API. يبدأ مهام الزحف غير المتزامنة، ويراقب اكتمالها، ويحفظ النتائج كملفات ماركداون. مفيد لاستيعاب مواقع التوثيق، وقواعد المعرفة، أو أي محتوى ويب ضمن سياق مشروعك. يتطلب وجود متغيرات البيئة CLOUDFLARE_ACCOUNT_ID و CLOUDFLARE_API_TOKEN.
أخصائي إمكانية الوصول إلى الويب للامتثال لمعايير WCAG، وتنفيذ ARIA، والتصميم الشامل. يُستخدم عند تدقيق المواقع الإلكترونية لمشاكل إمكانية الوصول، وتنفيذ معايير WCAG 2.1 AA/AAA، والاختبار باستخدام برامج قراءة الشاشة، أو ضمان الامتثال لقانون ADA. خبير في HTML الدلالي، والتنقل باستخدام لوحة المفاتيح، وتوافق تقنيات المساعدة.
ينظم الفواتير والإيصالات تلقائيًا لتحضير الضرائب من خلال قراءة الملفات غير المرتبة، واستخراج المعلومات الرئيسية، وإعادة تسميتها بشكل متسق، وتصنيفها في مجلدات منطقية. يحول ساعات من المحاسبة اليدوية إلى دقائق من التنظيم الآلي.
مهارة رؤية حاسوبية عالمية المستوى لمعالجة الصور/الفيديو، واكتشاف الأجسام، والتقسيم، وأنظمة الذكاء الاصطناعي البصرية. خبرة في PyTorch، OpenCV، YOLO، SAM، نماذج الانتشار، ومحولات الرؤية. تشمل الرؤية ثلاثية الأبعاد، تحليل الفيديو، المعالجة في الوقت الحقيقي، والنشر الإنتاجي. يُستخدم عند بناء أنظمة الذكاء الاصطناعي البصرية، تنفيذ اكتشاف الأجسام، تدريب نماذج رؤية مخصصة، أو تحسين خطوط استدلال النماذج.
أداة ملكية المنتج الرشيقة لمالك المنتج الأول تشمل توليد قصص المستخدم المتوافقة مع INVEST، تخطيط السبرينت، إدارة قائمة الأعمال، وتتبع السرعة. تُستخدم لكتابة القصص، تخطيط السبرينت، التواصل مع أصحاب المصلحة، والاحتفالات الرشيقة.
يجب استخدام هذه المهارة عندما يطلب المستخدم "اختبار ثغرات حقن SQL"، "تنفيذ هجمات SQLi"، "تجاوز المصادقة باستخدام حقن SQL"، "استخراج معلومات قاعدة البيانات من خلال الحقن"، "كشف عيوب حقن SQL"، أو "استغلال ثغرات استعلامات قاعدة البيانات". توفر هذه المهارة تقنيات شاملة لتحديد واستغلال وفهم متجهات هجوم حقن SQL عبر أنظمة قواعد بيانات مختلفة.
إنشاء تقارير أبحاث سوق شاملة (أكثر من 50 صفحة) بأسلوب شركات الاستشارات الرائدة (ماكينزي، بي سي جي، جارتنر). يتميز بتنسيق LaTeX احترافي، وتوليد بصري واسع مع المخططات العلمية وgenerate-image، وتكامل عميق مع research-lookup لجمع البيانات، وتحليل استراتيجي متعدد الأُطُر يشمل قوى بورتر الخمسة، PESTLE، SWOT، TAM/SAM/SOM، ومصفوفة BCG.
يحلل سجل دردشة Claude Code الأخير الخاص بك لتحديد أنماط الترميز، والفجوات في التطوير، ومجالات التحسين، ويقوم بتنسيق موارد تعليمية ذات صلة من HackerNews، ويرسل تلقائيًا تقرير نمو مخصص إلى رسائل Slack المباشرة الخاصة بك.
مدقق ومصلح تحسين محركات البحث التقنية. يقوم بتشغيل تدقيقات Lighthouse/PageSpeed على المواقع الإلكترونية أو خوادم التطوير المحلية، ويحلل درجات تحسين محركات البحث/الأداء/سهولة الوصول، وينفذ تلقائيًا الإصلاحات لعلامات الميتا، والبيانات المنظمة، ومؤشرات Core Web Vitals، وقضايا سهولة الوصول.
إجراء مراجعات أدبية شاملة ومنهجية باستخدام قواعد بيانات أكاديمية متعددة (PubMed، arXiv، bioRxiv، Semantic Scholar، إلخ). يجب استخدام هذه المهارة عند إجراء مراجعات أدبية منهجية، التحليلات التلوية، تجميع الأبحاث، أو عمليات البحث الأدبي الشاملة عبر المجالات الطبية الحيوية، العلمية، والتقنية. ينشئ مستندات بتنسيق markdown وملفات PDF بشكل احترافي مع استشهادات موثقة بأنماط استشهاد متعددة (APA، Nature، Vancouver، إلخ).
خبير في تصميم مطالبات فعالة لتطبيقات مدعومة بنماذج اللغة الكبيرة (LLM). يتقن هيكلة المطالبات، إدارة السياق، تنسيق المخرجات، وتقييم المطالبات. يُستخدم عند: هندسة المطالبات، مطالبة النظام، القليل من الأمثلة، سلسلة التفكير، تصميم المطالبات.
مكتبة تفاعلية لتصوير البيانات العلمية والإحصائية بلغة بايثون. تُستخدم عند إنشاء المخططات، الرسوم البيانية، أو التصويرات بما في ذلك مخططات التشتت، مخططات الخطوط، مخططات الأعمدة، خرائط الحرارة، المخططات ثلاثية الأبعاد، الخرائط الجغرافية، التوزيعات الإحصائية، المخططات المالية، ولوحات المعلومات. تدعم كل من التصويرات السريعة (Plotly Express) والتخصيص الدقيق (graph objects). تُنتج ملفات HTML تفاعلية أو صور ثابتة (PNG، PDF، SVG).
إرشادات تطوير الواجهة الأمامية لتطبيقات React/TypeScript. أنماط حديثة تشمل Suspense، التحميل الكسول (lazy loading)، useSuspenseQuery، تنظيم الملفات باستخدام مجلد الميزات (features directory)، تنسيق MUI v7، TanStack Router، تحسين الأداء، وأفضل ممارسات TypeScript. يُستخدم عند إنشاء المكونات، الصفحات، الميزات، جلب البيانات، التنسيق، التوجيه، أو العمل مع كود الواجهة الأمامية.
أتمتة المتصفح الكاملة باستخدام Playwright. يكتشف خوادم التطوير تلقائيًا، ويكتب نصوص اختبار نظيفة في /tmp. اختبار الصفحات، ملء النماذج، التقاط لقطات شاشة، التحقق من التصميم المتجاوب، التحقق من تجربة المستخدم، اختبار تدفقات تسجيل الدخول، فحص الروابط، أتمتة أي مهمة متصفح. يُستخدم عندما يرغب المستخدم في اختبار المواقع، أتمتة تفاعلات المتصفح، التحقق من وظائف الويب، أو إجراء أي اختبار قائم على المتصفح.
تشغيل المتصفح آليًا يدعم اختبار الويب، واستخراج البيانات، وتفاعلات وكلاء الذكاء الاصطناعي. يكمن الفرق بين السكريبت غير المستقر والنظام الموثوق في فهم المحددات، واستراتيجيات الانتظار، وأنماط مكافحة الكشف. تغطي هذه المهارة Playwright (الموصى به) وPuppeteer، مع أنماط للاختبار، والاستخراج، والتحكم الوكلي في المتصفح. الرؤية الأساسية: فاز Playwright بحرب الأُطُر. ما لم تكن بحاجة إلى نظام التخفي الخاص بـ Puppeteer أو تستخدم Chrome فقط، فإن Playwright هو الخيار الأفضل في 202
خطط وابنِ نقاط نهاية FastAPI جاهزة للإنتاج باستخدام async SQLAlchemy، ونماذج Pydantic v2، وحقن التبعيات للمصادقة، واختبارات pytest. يستخدم التخطيط المستند إلى المقابلات لتوضيح نماذج البيانات، وطريقة المصادقة، واستراتيجية الترقيم، والتخزين المؤقت قبل كتابة أي كود.
احصل على المدفوعات من اليوم الأول. المدفوعات، الاشتراكات، بوابة الفوترة، الويب هوكس، الفوترة المقاسة، Stripe Connect. الدليل الكامل لتنفيذ Stripe بشكل صحيح، بما في ذلك جميع الحالات الخاصة التي قد تواجهك في الساعة الثالثة صباحًا. هذا ليس مجرد استدعاءات API - إنه نظام الدفع الكامل: التعامل مع الإخفاقات، إدارة الاشتراكات، التعامل مع التحصيل، والحفاظ على تدفق الإيرادات. استخدم عند: stripe، المدفوعات، الاشتراك، الفوترة، الدفع.
قم بإنشاء وإدارة وتنظيم وكلاء الذكاء الاصطناعي باستخدام واجهة الأوامر AI Maestro CLI. استخدمها عندما يطلب المستخدم "إنشاء وكيل"، "قائمة الوكلاء"، "حذف وكيل"، "وضع الوكيل في وضع السبات"، "إيقاظ الوكيل"، "تثبيت الإضافة"، "عرض الوكيل"، "إعادة تشغيل الوكيل"، أو أي مهمة إدارة دورة حياة الوكيل.
منصة وكيل ذكاء اصطناعي مستقل لبناء ونشر وكلاء مستمرين. استخدمها عند إنشاء وكلاء سير عمل بصريين، أو نشر وكلاء مستقلين دائمين، أو بناء أنظمة أتمتة ذكاء اصطناعي معقدة متعددة الخطوات.
إطار عمل تنسيق متعدد الوكلاء للتعاون الذاتي للذكاء الاصطناعي. يُستخدم عند بناء فرق من الوكلاء المتخصصين الذين يعملون معًا على مهام معقدة، عندما تحتاج إلى تعاون وكلاء قائم على الأدوار مع ذاكرة، أو لعمليات الإنتاج التي تتطلب تنفيذًا تسلسليًا/هرميًا. تم بناؤه بدون تبعيات LangChain لتنفيذ خفيف وسريع.
إنشاء وتحرير Markdown بنكهة Obsidian مع روابط الويكي، والتضمينات، والتنبيهات، والخصائص، وغيرها من الصيغ الخاصة بـ Obsidian. استخدم ذلك عند العمل مع ملفات .md في Obsidian، أو عندما يذكر المستخدم روابط الويكي، والتنبيهات، والـ frontmatter، والوسوم، والتضمينات، أو ملاحظات Obsidian.
إنشاء وإدارة ملفات تخطيط مستمرة بصيغة ماركداون لتنفيذ المهام بشكل منظم. استخدمها عندما يطلب المستخدم "إنشاء خطة"، "تتبع التقدم"، "بدء مشروع بحثي"، أو عندما تتطلب المهمة أكثر من 5 استدعاءات أدوات وتحتاج إلى تتبع مراحل منظم للحفاظ على التركيز وتجنب الانحراف عن الهدف.
إنشاء تصورات بيانات تفاعلية باستخدام d3.js. يجب استخدام هذه المهارة عند إنشاء مخططات مخصصة، رسوم بيانية، مخططات شبكية، تصورات جغرافية، أو أي تصور بيانات معقد قائم على SVG يتطلب تحكمًا دقيقًا في العناصر البصرية، الانتقالات، أو التفاعلات. استخدم هذا لإنشاء تصورات مخصصة تتجاوز مكتبات المخططات القياسية، سواء في React، Vue، Svelte، جافا سكريبت العادي، أو أي بيئة أخرى.
مجموعة أدوات لإنشاء قطع HTML معقدة ومتعددة المكونات باستخدام تقنيات الويب الحديثة للواجهة الأمامية (React، Tailwind CSS، shadcn/ui). تُستخدم للقطع المعقدة التي تتطلب إدارة الحالة، التوجيه، أو مكونات shadcn/ui - وليست للقطع البسيطة ذات الملف الواحد HTML/JSX.
أنماط اختبار Jest، دوال المصنع، استراتيجيات المحاكاة، وسير عمل TDD. يُستخدم عند كتابة اختبارات الوحدة، إنشاء مصانع الاختبار، أو اتباع دورة TDD الحمراء-الخضراء-إعادة التهيئة.
يجب عليك استخدام هذا قبل أي عمل إبداعي - إنشاء الميزات، بناء المكونات، إضافة الوظائف، أو تعديل السلوك. يستكشف نية المستخدم والمتطلبات والتصميم قبل التنفيذ.
المهارة الأساسية لأداة البحث العميق والكتابة. كتابة المخطوطات العلمية في فقرات كاملة (عدم استخدام النقاط). استخدام عملية من مرحلتين: (1) إنشاء مخططات الأقسام مع النقاط الرئيسية باستخدام البحث-الاستعلام، (2) التحويل إلى نص متدفق. هيكل IMRAD، الاستشهادات (APA/AMA/Vancouver)، الأشكال/الجداول، إرشادات التقرير (CONSORT/STROBE/PRISMA)، للأوراق البحثية وتقديمات المجلات.
تحسين أداء الويب لتحميل أسرع وتجربة مستخدم أفضل. استخدم عند الطلب "تسريع موقعي"، "تحسين الأداء"، "تقليل وقت التحميل"، "إصلاح التحميل البطيء"، "تحسين سرعة الصفحة"، أو "تدقيق الأداء".
إنشاء مهارات جديدة، تعديل وتحسين المهارات القائمة، وقياس أداء المهارات. يُستخدم عندما يرغب المستخدمون في إنشاء مهارة من الصفر، تحرير أو تحسين مهارة موجودة، تشغيل التقييمات لاختبار المهارة، قياس أداء المهارة من خلال تحليل التباين، أو تحسين وصف المهارة لتحقيق دقة أفضل في التفعيل.
عندما يرغب المستخدم في إنشاء صفحات مقارنة المنافسين أو الصفحات البديلة لتحسين محركات البحث وتمكين المبيعات. يُستخدم أيضًا عندما يذكر المستخدم "صفحة بديلة"، "صفحة مقابل"، "مقارنة المنافسين"، "صفحة مقارنة"، "[المنتج] مقابل [المنتج]"، "بديل [المنتج]"، أو "صفحات هبوط تنافسية". يغطي أربعة تنسيقات: البديل المفرد، البدائل الجمع، أنت مقابل المنافس، والمنافس مقابل المنافس. يؤكد على البحث العميق، هيكل المحتوى المعياري، وأنواع الأقسام المتنوعة التي تتجاوز جداول الميزات.
المعرفة والأدوات لإنشاء صور GIF متحركة محسّنة لـ Slack. توفر القيود، وأدوات التحقق، ومفاهيم الرسوم المتحركة. استخدمها عندما يطلب المستخدمون صور GIF متحركة لـ Slack مثل "اصنع لي صورة GIF لـ X يقوم بـ Y لـ Slack."
إنشاء رسوم بيانية للنشر باستخدام matplotlib/seaborn/plotly. تخطيطات متعددة الألواح، أشرطة الخطأ، علامات الدلالة، آمنة لضعاف الألوان، تصدير PDF/EPS/TIFF، للرسوم العلمية الجاهزة للنشر في المجلات.
تصميم مخططات قواعد بيانات قوية وقابلة للتوسع لقواعد بيانات SQL و NoSQL. يوفر إرشادات التطبيع، استراتيجيات الفهرسة، أنماط الترحيل، تصميم القيود، وتحسين الأداء. يضمن سلامة البيانات، أداء الاستعلامات، ونماذج بيانات قابلة للصيانة.
خبير في إطلاق منتجات SaaS صغيرة ومركزة بسرعة - نهج الهاكر المستقل لبناء برامج مربحة. يغطي التحقق من صحة الفكرة، تطوير MVP، التسعير، استراتيجيات الإطلاق، والنمو إلى إيرادات مستدامة. الشحن في أسابيع، وليس شهورًا. يُستخدم عند: micro saas، indie hacker، small saas، side project، saas mvp.
خبير في بناء المحافظ التي تؤدي فعليًا إلى الحصول على وظائف وعملاء - ليس فقط عرض الأعمال، بل خلق تجارب لا تُنسى. يشمل محافظ المطورين، ومحافظ المصممين، والمحافظ الإبداعية، والمحافظ التي تحول الزوار إلى فرص. يُستخدم عند: المحفظة، الموقع الشخصي، عرض الأعمال، محفظة المطور، محفظة المصمم.
يجب استخدام هذه المهارة عندما يطلب المستخدم "إنشاء هوك"، "إضافة هوك PreToolUse/PostToolUse/Stop"، "التحقق من استخدام الأداة"، "تنفيذ هوكات تعتمد على الموجهات"، "استخدام ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}", "إعداد الأتمتة المعتمدة على الأحداث"، "حظر الأوامر الخطرة"، أو يذكر أحداث الهوك (PreToolUse, PostToolUse, Stop, SubagentStop, SessionStart, SessionEnd, UserPromptSubmit, PreCompact, Notification). توفر إرشادات شاملة لإنشاء وتنفيذ هوكات ملحقات Claude Code مع التركيز على واجهة برمجة التطبيقات المتقدمة للهوكات المعتمدة على الموجهات.
استخدم عندما يرغب المستخدم في إنشاء أو توليد أو إعداد سير عمل GitHub Actions. يتعامل مع خطوط أنابيب CI/CD، والاختبار، والنشر، والتدقيق، وفحص الأمان، وأتمتة الإصدارات، وبناءات Docker، والمهام المجدولة، وأي سير عمل مخصص لأي لغة أو إطار عمل.
يحوّل سير العمل لاستخدام ملفات ماركداون دائمة على نمط Manus للتخطيط، تتبع التقدم، وتخزين المعرفة. يُستخدم عند بدء مهام معقدة، مشاريع متعددة الخطوات، مهام بحثية، أو عندما يذكر المستخدم التخطيط، تنظيم العمل، تتبع التقدم، أو يرغب في مخرجات منظمة.
استخدم هذه المهارة للاستعلام مباشرة من دفاتر ملاحظات Google NotebookLM الخاصة بك من خلال Claude Code للحصول على إجابات مستندة إلى المصادر ومدعومة بالاستشهادات من Gemini. أتمتة المتصفح، إدارة المكتبات، المصادقة المستمرة. تقليل الهلوسات بشكل كبير من خلال الردود المعتمدة فقط على الوثائق.
ابحث عن فرص منتجات بمعدل 10 أضعاف وتحسينات ذات تأثير عالي. استخدم هذا عندما يرغب المستخدم في التفكير الاستراتيجي للمنتج، يذكر '10x'، يريد العثور على ميزات ذات تأثير كبير، أو يقول 'ما الذي سيجعل هذا أفضل بعشرة أضعاف'، 'استراتيجية المنتج'، أو 'ما الذي يجب أن نبنيه بعد ذلك'.
خبير في بناء إضافات المتصفح التي تحل مشاكل حقيقية - كروم، فايرفوكس، والإضافات متعددة المتصفحات. يغطي بنية الإضافة، manifest v3، سكربتات المحتوى، واجهات المستخدم المنبثقة، استراتيجيات تحقيق الدخل، ونشر الإضافات على متجر Chrome Web Store. يُستخدم عند: إضافة متصفح، إضافة كروم، إضافة فايرفوكس، إضافة، manifest v3.
الأدوات هي الوسيلة التي يتفاعل بها وكلاء الذكاء الاصطناعي مع العالم. الأداة المصممة جيدًا هي الفرق بين وكيل يعمل ووكيل يتخيل، يفشل بصمت، أو يكلف 10 أضعاف عدد الرموز اللازمة. تغطي هذه المهارة تصميم الأدوات من المخطط إلى معالجة الأخطاء. أفضل الممارسات في JSON Schema، كتابة الوصف التي تساعد فعليًا نموذج اللغة الكبير (LLM)، التحقق، والمعيار الناشئ MCP الذي أصبح اللغة المشتركة لأدوات الذكاء الاصطناعي. الرؤية الأساسية: أوصاف الأدوات أهم من تنفيذ الأدوات.
الوكلاء المستقلون هم أنظمة ذكاء اصطناعي يمكنها تفكيك الأهداف بشكل مستقل، تخطيط الإجراءات، تنفيذ الأدوات، وتصحيح نفسها دون توجيه بشري مستمر. التحدي ليس في جعلهم قادرين - بل في جعلهم موثوقين. كل قرار إضافي يضاعف احتمال الفشل. تغطي هذه المهارة حلقات الوكلاء (ReAct, Plan-Execute)، تفكيك الأهداف، أنماط التأمل، وموثوقية الإنتاج. الفكرة الرئيسية: معدلات الخطأ المتراكمة تقتل الوكلاء المستقلين. معدل نجاح 95% لكل خطوة ينخفض إلى 60% b
الدمج الخبير لـ Supabase Auth مع Next.js App Router الاستخدام عند: supabase auth next، المصادقة next.js، تسجيل الدخول supabase، وسيط المصادقة، المسار المحمي.
استخدم عند العمل مع ملفات *.excalidraw أو *.excalidraw.json، أو عند ذكر المستخدم للرسوم البيانية/مخططات التدفق، أو طلب تصور الهندسة المعمارية - يقوم بتفويض جميع عمليات Excalidraw إلى الوكلاء الفرعيين لمنع استنفاد السياق بسبب JSON المفصل (الملفات الفردية: 4k-22k توكن، قد تتجاوز حدود القراءة)
شريك في توليد أفكار البحث. توليد الفرضيات، استكشاف الروابط متعددة التخصصات، تحدي الافتراضات، تطوير المنهجيات، تحديد فجوات البحث، من أجل حل المشكلات العلمية الإبداعي.
عندما يرغب المستخدم في إعداد أو تحسين أو تدقيق تتبع وقياس التحليلات. استخدم أيضًا عندما يذكر المستخدم "إعداد التتبع"، "GA4"، "Google Analytics"، "تتبع التحويلات"، "تتبع الأحداث"، "معلمات UTM"، "مدير العلامات"، "GTM"، "تنفيذ التحليلات"، أو "خطة التتبع". لقياس اختبار A/B، راجع ab-test-setup.
استخدم عندما تتطلب المهمة أتمتة متصفح حقيقي من الطرفية (التنقل، ملء النماذج، اللقطات، صور الشاشة، استخراج البيانات، تصحيح تدفق واجهة المستخدم) عبر `playwright-cli` أو سكربت الغلاف المرفق.
خبير في بناء بوتات تيليجرام التي تحل مشاكل حقيقية - من الأتمتة البسيطة إلى البوتات المعقدة المدعومة بالذكاء الاصطناعي. يغطي هندسة البوت، واجهة برمجة تطبيقات بوت تيليجرام، تجربة المستخدم، استراتيجيات تحقيق الدخل، وتوسيع البوتات لتصل إلى آلاف المستخدمين. يُستخدم عند: telegram bot, bot api, telegram automation, chat bot telegram, tg bot.
خبير في LangGraph - الإطار الإنتاجي لبناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي متعددة الفاعلين والحالة. يغطي بناء الرسوم البيانية، إدارة الحالة، الدورات والفروع، الاستمرارية باستخدام نقاط التحقق، أنماط الإنسان في الحلقة، ونمط وكيل ReAct. يُستخدم في الإنتاج في LinkedIn وUber وأكثر من 400 شركة. هذا هو النهج الموصى به من LangChain لبناء الوكلاء. يُستخدم عند: langgraph، وكيل langchain، وكيل ذو حالة، رسم وكيل، وكيل react.
اختبار وقياس أداء وكلاء LLM بما في ذلك الاختبار السلوكي، تقييم القدرات، مقاييس الموثوقية، ومراقبة الإنتاج—حيث يحقق حتى أفضل الوكلاء أقل من 50% في معايير الأداء الواقعية. يُستخدم عند: اختبار الوكلاء، تقييم الوكلاء، مقارنة الوكلاء، موثوقية الوكلاء، اختبار الوكيل.
تطبيق أفضل ممارسات تطوير الويب الحديثة للأمان، التوافق، وجودة الكود. استخدم عند الطلب "تطبيق أفضل الممارسات"، "تدقيق أمني"، "تحديث الكود"، "مراجعة جودة الكود"، أو "التحقق من الثغرات الأمنية".
عندما يرغب المستخدم في إضافة أو إصلاح أو تحسين ترميز المخطط والبيانات المنظمة على موقعه. استخدم أيضًا عندما يذكر المستخدم "schema markup"، "structured data"، "JSON-LD"، "rich snippets"، "schema.org"، "FAQ schema"، "product schema"، "review schema"، أو "breadcrumb schema". للمشكلات الأوسع المتعلقة بتحسين محركات البحث، راجع seo-audit.
أنشئ ملصقات بحثية احترافية في LaTeX باستخدام beamerposter أو tikzposter أو baposter. دعم للعروض التقديمية في المؤتمرات، والملصقات الأكاديمية، والتواصل العلمي. يشمل تصميم التخطيط، مخططات الألوان، تنسيقات الأعمدة المتعددة، دمج الأشكال، وأفضل الممارسات الخاصة بالملصقات للتواصل البصري.
مهندس أبحاث أكاديمية لا يساوم. يعمل بدقة علمية مطلقة، ونقد موضوعي، وبدون أي لمسة فنية. يركز على الصحة النظرية، والتحقق الرسمي، والتنفيذ الأمثل عبر أي تقنية مطلوبة.
إزالة الأكواد الناتجة عن الذكاء الاصطناعي غير المرغوب فيها من فرع. يُستخدم عند تنظيف الأكواد الناتجة عن الذكاء الاصطناعي، وإزالة التعليقات غير الضرورية، والفحوصات الوقائية، أو تحويلات الأنواع. يتحقق من الفروقات مع الفرع الرئيسي ويصلح الت inconsistencies في الأسلوب.
عندما يرغب المستخدم في تحسين أو تعزيز أو زيادة التحويلات على أي صفحة تسويقية — بما في ذلك الصفحة الرئيسية، صفحات الهبوط، صفحات التسعير، صفحات الميزات، أو منشورات المدونة. استخدم أيضًا عندما يقول المستخدم "CRO"، "تحسين معدل التحويل"، "هذه الصفحة لا تحقق تحويلات"، "تحسين التحويلات"، أو "لماذا لا تعمل هذه الصفحة". بالنسبة لتدفقات التسجيل/الاشتراك، انظر signup-flow-cro. بالنسبة للتفعيل بعد التسجيل، انظر onboarding-cro. بالنسبة للنماذج خارج التسجيل، انظر form-cro. بالنسبة للنوافذ المنبثقة/المودالات، انظر popup-cro.
إدارة شاملة للاستشهادات للأبحاث الأكاديمية. ابحث في Google Scholar وPubMed عن الأوراق البحثية، استخرج بيانات وصفية دقيقة، تحقق من صحة الاستشهادات، وأنشئ مداخل BibTeX بتنسيق صحيح. يجب استخدام هذه المهارة عندما تحتاج إلى العثور على أوراق بحثية، التحقق من معلومات الاستشهاد، تحويل DOIs إلى BibTeX، أو ضمان دقة المراجع في الكتابة العلمية.
أنظمة الذاكرة المستمرة لمحادثات نماذج اللغة الكبيرة (LLM) بما في ذلك الذاكرة قصيرة الأمد، الذاكرة طويلة الأمد، والذاكرة المعتمدة على الكيانات. الاستخدام عند: ذاكرة المحادثة، التذكر، استمرارية الذاكرة، الذاكرة طويلة الأمد، سجل الدردشة.
أنماط واجهة المستخدم الحديثة في React لحالات التحميل، معالجة الأخطاء، وجلب البيانات. استخدمها عند بناء مكونات واجهة المستخدم، التعامل مع البيانات غير المتزامنة، أو إدارة حالات واجهة المستخدم.
توثيق احتياجات بيانات الواجهة الأمامية لمطوري الواجهة الخلفية. يُستخدم عندما تحتاج الواجهة الأمامية إلى التواصل بمتطلبات API مع الواجهة الخلفية، أو عندما يقول المستخدم "متطلبات الواجهة الخلفية"، "ما البيانات التي أحتاجها"، "متطلبات API"، أو يصف احتياجات البيانات لواجهة المستخدم.
مكتبة رسم بياني أساسية. إنشاء مخططات خطية، نقاط تشتت، أعمدة، مخططات تكرارية، خرائط حرارية، ثلاثية الأبعاد، مخططات فرعية، تصدير PNG/PDF/SVG، للتصوير العلمي وأشكال النشر.
يمنحك Firebase خلفية كاملة في دقائق - المصادقة، قاعدة البيانات، التخزين، الوظائف، الاستضافة. لكن سهولة الإعداد تخفي تعقيدًا حقيقيًا. قواعد الأمان هي خط الدفاع الأخير لديك، وغالبًا ما تكون خاطئة. استعلامات Firestore محدودة، وتتعلم هذا بعد أن تصمم نموذج بياناتك. تغطي هذه المهارة مصادقة Firebase، Firestore، قاعدة البيانات في الوقت الحقيقي، وظائف السحابة، تخزين السحابة، واستضافة Firebase. الرؤية الأساسية: Firebase مُحسّن للبيانات التي تُقرأ بكثرة والمُفككة.
استخدم عند بدء العمل على ميزة تحتاج إلى عزل عن مساحة العمل الحالية أو قبل تنفيذ خطط التنفيذ - ينشئ أشجار عمل git معزولة مع اختيار ذكي للدليل والتحقق من السلامة
قم بإجراء عمليات بحث على الويب مدعومة بالذكاء الاصطناعي مع معلومات في الوقت الحقيقي باستخدام نماذج Perplexity عبر LiteLLM و OpenRouter. يجب استخدام هذه المهارة عند إجراء عمليات بحث على الويب للحصول على معلومات حالية، أو العثور على الأدبيات العلمية الحديثة، أو الحصول على إجابات موثوقة مع استشهادات بالمصادر، أو الوصول إلى معلومات تتجاوز حد معرفة النموذج. توفر الوصول إلى عدة نماذج Perplexity بما في ذلك Sonar Pro و Sonar Pro Search (البحث الوكلي المتقدم) و Sonar Reasoning Pro من خلال مفتاح API واحد لـ OpenRouter.
استخدم عند الرغبة في الادعاء بأن العمل مكتمل أو تم إصلاحه أو ناجح، قبل الالتزام أو إنشاء طلبات السحب - يتطلب تشغيل أوامر التحقق وتأكيد المخرجات قبل تقديم أي ادعاءات بالنجاح؛ الأدلة قبل التأكيدات دائمًا
حوّل الأفكار إلى تصاميم ومواصفات مكتملة من خلال حوار تعاوني طبيعي. استخدم ذلك عند تخطيط ميزات جديدة، أو تصميم البنية المعمارية، أو إجراء تغييرات كبيرة على قاعدة الشيفرة.
خبير في بناء أنظمة التوليد المعزز بالاسترجاع. ماهر في نماذج التضمين، قواعد بيانات المتجهات، استراتيجيات التجزئة، وتحسين الاسترجاع لتطبيقات نماذج اللغة الكبيرة (LLM). يُستخدم عند: بناء RAG، البحث المتجهي، التضمينات، البحث الدلالي، استرجاع الوثائق.
كل منتج سيكون مدعومًا بالذكاء الاصطناعي. السؤال هو ما إذا كنت ستبنيه بشكل صحيح أم ستطلق نموذجًا تجريبيًا ينهار في بيئة الإنتاج. تغطي هذه المهارة أنماط دمج نماذج اللغة الكبيرة (LLM)، وهندسة استرجاع المعلومات المعزز (RAG)، وهندسة المطالبات التي تتوسع، وتجربة المستخدم في الذكاء الاصطناعي التي يثق بها المستخدمون، وتحسين التكاليف دون أن تُفلسك. استخدمها عند: keywords, file_patterns, code_patterns.
يجب استخدام هذه المهارة عندما يطلب المستخدم "اختبار ثغرات المصادقة المعطلة"، "تقييم أمان إدارة الجلسات"، "إجراء اختبارات حشو بيانات الاعتماد"، "تقييم سياسات كلمات المرور"، "اختبار تثبيت الجلسة"، أو "تحديد عيوب تجاوز المصادقة". توفر هذه المهارة تقنيات شاملة لتحديد نقاط الضعف في المصادقة وإدارة الجلسات في تطبيقات الويب.
قم بجمع أي صفحة ويب كـ markdown نظيف عبر Bright Data Web Unlocker API. يتجاوز اكتشاف الروبوتات وCAPTCHA. يتطلب متغيرات البيئة BRIGHTDATA_API_KEY و BRIGHTDATA_UNLOCKER_ZONE.
إطار عمل للبيانات لبناء تطبيقات LLM باستخدام RAG. متخصص في استيعاب الوثائق (أكثر من 300 موصل)، والفهرسة، والاستعلام. يتميز بمؤشرات متجهة، ومحركات استعلام، ووكلاء، ودعم متعدد الوسائط. يُستخدم في أسئلة وأجوبة الوثائق، والدردشة الآلية، واسترجاع المعرفة، أو بناء خطوط أنابيب RAG. الأفضل لتطبيقات LLM التي تركز على البيانات.
مدير أول توثيق الجودة للتحكم الشامل في الوثائق ومراجعة الوثائق التنظيمية. يقدم تصميم نظام إدارة الوثائق، التحكم في التغييرات، إدارة التكوين، والإشراف على الوثائق التنظيمية. يُستخدم لتنفيذ نظام التحكم في الوثائق، مراجعة الوثائق التنظيمية، إدارة التغييرات، والتحقق من الامتثال في التوثيق.
ابحث في سجل المحادثات والذاكرة الدلالية لاستدعاء المناقشات والقرارات والسياق السابق. استخدم ذلك عندما يطلب المستخدم "البحث في الذاكرة"، "ماذا ناقشنا"، "تذكر عندما"، "ابحث عن المحادثة السابقة"، "تحقق من السجل"، أو قبل بدء العمل لاستدعاء القرارات السابقة.
يجب استخدام هذه المهارة عندما يطلب المستخدم "إنشاء أمر شَرطي (slash command)", "إضافة أمر", "كتابة أمر مخصص", "تعريف وسائط الأمر", "استخدام frontmatter الخاص بالأمر", "تنظيم الأوامر", "إنشاء أمر مع مراجع ملفات", "أمر تفاعلي", "استخدام AskUserQuestion في الأمر", أو يحتاج إلى إرشادات حول هيكل أمر الشَرط, حقول frontmatter في YAML, الوسائط الديناميكية, تنفيذ bash في الأوامر, أنماط تفاعل المستخدم, أو أفضل ممارسات تطوير الأوامر لـ Claude Code.
يجب استخدام هذه المهارة عندما يطلب المستخدم "اختبار اختراق مواقع ووردبريس"، "فحص ووردبريس للثغرات الأمنية"، "تعداد مستخدمي ووردبريس أو القوالب أو الإضافات"، "استغلال ثغرات ووردبريس"، أو "استخدام WPScan". توفر هذه المهارة منهجيات شاملة لتقييم أمان ووردبريس.
دليل لإنشاء مهارات فعالة. يجب استخدام هذه المهارة عندما يرغب المستخدمون في إنشاء مهارة جديدة (أو تحديث مهارة موجودة) توسع قدرات كلود من خلال معرفة متخصصة، أو سير عمل، أو تكامل أدوات.
يجب استخدام هذه المهارة عند بناء مكونات React باستخدام TypeScript، كتابة أنواع الـ hooks، التعامل مع الأحداث، أو عند ذكر React TypeScript، React 19، مكونات الخادم (Server Components). تغطي أنماط الأمان النوعي (type-safe) لـ React 18-19 بما في ذلك المكونات العامة (generic components)، كتابة أنواع الأحداث بشكل صحيح، وتكامل التوجيه (TanStack Router، React Router).
التحكم في مخرجات LLM باستخدام التعبيرات النمطية والقواعد النحوية، ضمان توليد JSON/XML/كود صالح، فرض تنسيقات منظمة، وبناء سير عمل متعدد الخطوات باستخدام Guidance - إطار التوليد المقيد من Microsoft Research
استخدم هذه المهارة في أي وقت يكون ملف .pptx متورطًا بأي شكل — كمدخل، مخرج، أو كلاهما. يشمل ذلك: إنشاء مجموعات شرائح، مجموعات عرض تقديمي، أو عروض تقديمية؛ قراءة، تحليل، أو استخراج النص من أي ملف .pptx (حتى إذا كان المحتوى المستخرج سيُستخدم في مكان آخر، مثل البريد الإلكتروني أو الملخص)؛ تحرير، تعديل، أو تحديث العروض التقديمية الموجودة؛ دمج أو تقسيم ملفات الشرائح؛ العمل مع القوالب، التخطيطات، ملاحظات المتحدث، أو التعليقات. يتم التفعيل كلما ذكر المستخدم "deck"، "slides"، "presentation"، أو أشار إلى اسم ملف .pptx، بغض النظر عما يخطط للقيام به بالمحتوى بعد ذلك. إذا كان من الضروري فتح، إنشاء، أو التعامل مع ملف .pptx، فاستخدم هذه المهارة.
استراتيجيات إدارة نوافذ سياق LLM بما في ذلك التلخيص، والتقليم، والتوجيه، وتجنب تدهور السياق. الاستخدام عند: نافذة السياق، حد الرموز، إدارة السياق، هندسة السياق، السياق الطويل.
يجب استخدام هذه المهارة عندما يطلب المستخدم "تخطيط اختبار الاختراق"، "إنشاء قائمة مراجعة لتقييم الأمان"، "التحضير لاختبار الاختراق"، "تحديد نطاق اختبار الاختراق"، "اتباع أفضل ممارسات اختبار الأمان"، أو يحتاج إلى منهجية منظمة لعمليات اختبار الاختراق.
إنشاء وتحرير قواعد Obsidian (.base ملفات) مع العروض، الفلاتر، الصيغ، والملخصات. استخدم عند العمل مع ملفات .base، إنشاء عروض تشبه قواعد البيانات للملاحظات، أو عندما يذكر المستخدم قواعد، عروض الجداول، عروض البطاقات، الفلاتر، أو الصيغ في Obsidian.
يجب استخدام هذه المهارة عندما يطلب المستخدم "اختبار ثغرات XSS"، "تنفيذ هجمات البرمجة عبر المواقع (cross-site scripting)", "تحديد عيوب حقن HTML", "استغلال ثغرات الحقن على جانب العميل", "سرقة الكوكيز عبر XSS", أو "تجاوز سياسات أمان المحتوى". توفر هذه المهارة تقنيات شاملة لاكتشاف واستغلال وفهم متجهات هجوم XSS وحقن HTML في تطبيقات الويب.
قم بمرحلة، وتثبيت، ودفع تغييرات git باستخدام رسائل الالتزام التقليدية. استخدم هذا عندما يرغب المستخدم في تثبيت ودفع التغييرات، ويذكر الدفع إلى المستودع البعيد، أو يطلب حفظ ودفع عمله. كما يتم تفعيله عندما يقول المستخدم "push changes"، "commit and push"، "push this"، "push to github"، أو طلبات سير عمل git المماثلة.
مدير أول لأمن المعلومات متخصص في تنفيذ ISO 27001 و ISO 27002 لشركات HealthTech و MedTech. يقدم تنفيذ نظام إدارة أمن المعلومات (ISMS)، تقييم مخاطر الأمن السيبراني، إدارة ضوابط الأمان، والإشراف على الامتثال. يُستخدم لتصميم نظام إدارة أمن المعلومات، تقييمات مخاطر الأمان، تنفيذ الضوابط، وأنشطة شهادة ISO 27001.
عندما يرغب المستخدم في تحرير أو مراجعة أو تحسين نص تسويقي موجود. يُستخدم أيضًا عندما يذكر المستخدم "تحرير هذا النص"، "مراجعة نصي"، "ملاحظات على النص"، "تدقيق لغوي"، "تنقيح هذا"، "تحسين هذا"، أو "مراجعة النص". توفر هذه المهارة نهجًا منهجيًا لتحرير النص التسويقي من خلال عدة تمريرات مركزة.
البريد الإلكتروني لديه أعلى عائد على الاستثمار من أي قناة تسويقية. 36 دولارًا مقابل كل 1 دولار يُنفق. ومع ذلك، فإن معظم الشركات الناشئة تتعامل معه كأمر ثانوي - إرسال رسائل جماعية، بدون تخصيص، والرسائل تصل إلى مجلدات البريد المزعج. تغطي هذه المهارة البريد الإلكتروني التفاعلي الذي يعمل، وأتمتة التسويق التي تحقق التحويلات، وقابلية التسليم التي تصل إلى صناديق الوارد، وقرارات البنية التحتية التي تسمح بالتوسع. استخدمها عند: keywords, file_patterns, code_patterns.
خبير في Prisma ORM لتصميم المخططات، والترحيلات، وتحسين الاستعلامات، ونمذجة العلاقات، وعمليات قواعد البيانات. استخدم PROACTIVELY لمشاكل مخطط Prisma، ومشاكل الترحيل، وأداء الاستعلامات، وتصميم العلاقات، أو مشاكل اتصال قاعدة البيانات.
بناء وكلاء ذكاء اصطناعي يتفاعلون مع الحواسيب كما يفعل البشر - مشاهدة الشاشات، تحريك المؤشرات، النقر على الأزرار، وكتابة النصوص. يغطي استخدام الحاسوب من Anthropic، Operator/CUA من OpenAI، والبدائل مفتوحة المصدر. تركيز حاسم على الحماية في بيئة معزولة (sandboxing)، الأمان، والتعامل مع التحديات الفريدة للتحكم المعتمد على الرؤية. يُستخدم عند: استخدام الحاسوب، وكيل أتمتة سطح المكتب، ذكاء اصطناعي للتحكم في الشاشة، وكيل معتمد على الرؤية، أتمتة واجهة المستخدم الرسومية (GUI).
أنشئ مخططات علمية بجودة النشر باستخدام Nano Banana Pro AI مع تحسين ذكي تكراري. يستخدم Gemini 3 Pro لمراجعة الجودة. يعيد التوليد فقط إذا كانت الجودة أقل من العتبة لنوع مستندك. متخصص في هياكل الشبكات العصبية، مخططات النظام، المخططات الانسيابية، المسارات البيولوجية، والتصورات العلمية المعقدة.
استخدم عندما يقوم Codex ببناء أو تطوير لعبة ويب (HTML/JS) ويحتاج إلى حلقة تطوير + اختبار موثوقة: نفذ تغييرات صغيرة، شغّل سكربت اختبار يعتمد على Playwright مع دفعات إدخال قصيرة وتوقفات متعمدة، افحص لقطات الشاشة/النصوص، وراجع أخطاء الكونسول باستخدام render_game_to_text.
إرشاد المستخدمين من خلال سير عمل منظم للتأليف المشترك للوثائق. يُستخدم عندما يرغب المستخدم في كتابة الوثائق، المقترحات، المواصفات التقنية، مستندات القرار، أو محتوى منظم مشابه. يساعد هذا السير المستخدمين على نقل السياق بكفاءة، تحسين المحتوى من خلال التكرار، والتحقق من أن الوثيقة مناسبة للقراء. يتم تفعيله عندما يذكر المستخدم كتابة الوثائق، إنشاء المقترحات، صياغة المواصفات، أو مهام توثيق مشابهة.
قم بإجراء تحليل استكشافي شامل للبيانات على ملفات البيانات العلمية عبر أكثر من 200 صيغة ملف. يجب استخدام هذه المهارة عند تحليل أي ملف بيانات علمي لفهم هيكله ومحتواه وجودته وخصائصه. يكتشف نوع الملف تلقائيًا ويولد تقارير مفصلة بصيغة markdown مع تحليل خاص بكل صيغة، ومقاييس الجودة، وتوصيات التحليل اللاحق. يغطي الكيمياء، المعلوماتية الحيوية، الميكروسكوب، التحليل الطيفي، البروتيوميات، الميتابولوميات، وصيغ البيانات العلمية العامة.
استخراج البيانات المهيكلة من استجابات LLM باستخدام التحقق من الصحة بواسطة Pydantic، إعادة محاولة الاستخراجات الفاشلة تلقائيًا، تحليل JSON المعقد مع أمان النوع، وبث النتائج الجزئية باستخدام Instructor - مكتبة إخراج مهيكلة مجربة في المعارك
خبير في بناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي الصوتي - من وكلاء الصوت في الوقت الحقيقي إلى التطبيقات المدعومة بالصوت. يشمل OpenAI Realtime API، Vapi لوكلاء الصوت، Deepgram للتفريغ الصوتي، ElevenLabs للتوليد الصوتي، LiveKit للبنية التحتية في الوقت الحقيقي، وأساسيات WebRTC. يعرف كيفية بناء تجارب صوتية منخفضة الكمون وجاهزة للإنتاج. يُستخدم عند: الذكاء الاصطناعي الصوتي، وكيل الصوت، تحويل الكلام إلى نص، تحويل النص إلى كلام، الصوت في الوقت الحقيقي.
نسخ ملفات الصوت إلى نص مع إمكانية التمييز بين المتحدثين وتلميحات المتحدثين المعروفين. استخدم هذا عند طلب المستخدم نسخ الكلام من الصوت/الفيديو، استخراج النص من التسجيلات، أو تصنيف المتحدثين في المقابلات أو الاجتماعات.
أنماط التصميم لبناء وكلاء ترميز مستقلين. يغطي تكامل الأدوات، أنظمة الأذونات، أتمتة المتصفح، وسير العمل بمشاركة الإنسان. يُستخدم عند بناء وكلاء الذكاء الاصطناعي، تصميم واجهات برمجة التطبيقات للأدوات، تنفيذ أنظمة الأذونات، أو إنشاء مساعدين ترميز مستقلين.
يجب استخدام هذه المهارة عندما يطلب المستخدم "اتباع منهجية الفريق الأحمر"، "أداء صيد الثغرات الأمنية (bug bounty hunting)", "أتمتة الاستطلاع (reconnaissance)", "البحث عن ثغرات XSS", "تعداد النطاقات الفرعية (enumerate subdomains)", أو يحتاج إلى تقنيات الباحثين الأمنيين وتكوينات الأدوات من أفضل صائدي الثغرات الأمنية.
استخدم عندما يذكر المستخدم مشكلات Jira (مثلًا، "PROJ-123"), يسأل عن التذاكر، يرغب في إنشاء/عرض/تحديث المشكلات، التحقق من حالة السبرينت، أو إدارة سير عمل Jira الخاص بهم. يتم التفعيل عند كلمات مفتاحية مثل "jira"، "issue"، "ticket"، "sprint"، "backlog"، أو أنماط مفاتيح المشكلات.
خطط وقم ببناء مجموعات اختبار شاملة لنهاية إلى نهاية (E2E) باستخدام Playwright مع نموذج كائن الصفحة (Page Object Model)، والحفاظ على حالة المصادقة، والتجهيزات المخصصة (custom fixtures)، والانحدار البصري (visual regression)، وتكامل التكامل المستمر (CI integration). يستخدم التخطيط المستند إلى المقابلات لتوضيح تدفقات المستخدم الحرجة، واستراتيجية المصادقة، ونهج بيانات الاختبار، والتوازي قبل كتابة أي اختبارات.
خبير في بناء أدوات توليد قابلة للمشاركة وتنتشر بسرعة - مولدات الأسماء، صانعي الاختبارات، منشئي الصور الرمزية، اختبارات الشخصية، وأدوات الآلة الحاسبة. يغطي علم نفس المشاركة، آليات الانتشار الفيروسي، وبناء أدوات لا يستطيع الناس مقاومة مشاركتها مع الأصدقاء. يُستخدم عند: أداة توليد، صانع اختبار، مولد أسماء، منشئ صورة رمزية، أداة فيروسية.
تدقيق وتحسين إمكانية الوصول إلى الويب وفقًا لإرشادات WCAG 2.1. استخدم عند الطلب "تحسين إمكانية الوصول"، "تدقيق a11y"، "الامتثال لـ WCAG"، "دعم قارئ الشاشة"، "التنقل باستخدام لوحة المفاتيح"، أو "جعل المحتوى متاحًا".
مهارة شاملة في SecOps لأمن التطبيقات، إدارة الثغرات، الامتثال، وممارسات التطوير الآمن. تشمل فحص الأمان، تقييم الثغرات، التحقق من الامتثال، وأتمتة الأمان. تُستخدم عند تنفيذ ضوابط الأمان، إجراء تدقيقات الأمان، الاستجابة للثغرات، أو ضمان متطلبات الامتثال.
ينفذ تخطيطًا قائمًا على الملفات بأسلوب Manus للمهام المعقدة. ينشئ الملفات task_plan.md و findings.md و progress.md. يُستخدم عند بدء مهام متعددة الخطوات معقدة، أو مشاريع بحثية، أو أي مهمة تتطلب أكثر من 5 استدعاءات للأدوات.
أدلة وأفضل الممارسات للعمل مع Neon Serverless Postgres. تغطي البدء، التطوير المحلي مع Neon، اختيار طريقة الاتصال، ميزات Neon، المصادقة (@neondatabase/auth)، واجهة برمجة تطبيقات البيانات بأسلوب PostgREST (@neondatabase/neon-js)، Neon CLI، وواجهة برمجة تطبيقات/مجموعات تطوير البرمجيات لمنصة Neon. استخدمها لأي أسئلة متعلقة بـ Neon.
إنشاء وثائق تسليم API لمطوري الواجهة الأمامية. يُستخدم عندما يكتمل عمل الواجهة الخلفية ويحتاج إلى توثيق للتكامل مع الواجهة الأمامية، أو عندما يقول المستخدم "create handoff"، "document API"، "frontend handoff"، أو "API documentation".
أخصائي خصوصية البيانات والامتثال التنظيمي لـ GDPR و CCPA و HIPAA وقوانين حماية البيانات الدولية. يُستخدم عند تنفيذ ضوابط الخصوصية، وإجراء تقييمات تأثير حماية البيانات، وضمان الامتثال التنظيمي، أو إدارة حقوق موضوع البيانات. خبير في إدارة الموافقات، وتقليل البيانات، ومبادئ الخصوصية حسب التصميم.
يجب استخدام هذه المهارة عندما يطلب المستخدم "تعلم الاختراق الأخلاقي"، "فهم دورة حياة اختبار الاختراق"، "أداء الاستطلاع"، "إجراء فحص الأمان"، "استغلال الثغرات"، أو "كتابة تقارير اختبار الاختراق". توفر هذه المهارة منهجية وتقنيات شاملة للاختراق الأخلاقي.
دليل كامل جاهز للإنتاج لـ Motion Canvas مع حلول بديلة لـ ESM/CommonJS، قوالب إعداد كاملة، واستكشاف الأخطاء وإصلاحها لإنشاء الفيديوهات برمجياً باستخدام TypeScript
تحسين مؤشرات الويب الأساسية (LCP، INP، CLS) لتجربة صفحة أفضل وترتيب بحث أعلى. استخدم عند الطلب "تحسين مؤشرات الويب الأساسية"، "إصلاح LCP"، "تقليل CLS"، "تحسين INP"، "تحسين تجربة الصفحة"، أو "إصلاح تحولات التخطيط".
عندما يرغب المستخدم في التخطيط أو التصميم أو تنفيذ اختبار A/B أو تجربة. استخدم أيضًا عندما يذكر المستخدم "اختبار A/B"، "اختبار الانقسام"، "تجربة"، "اختبار هذا التغيير"، "نسخة المتغير"، "اختبار متعدد المتغيرات"، أو "الفرضية". لمتابعة التنفيذ، راجع analytics-tracking.
وضح المتطلبات الغامضة من خلال حوار مركز قبل التنفيذ. استخدم ذلك عندما تكون المتطلبات غير واضحة، أو الميزات معقدة (أكثر من يومين)، أو تتطلب تنسيقًا بين الفرق. اطرح سؤالين أساسيين - لماذا؟ (فحص YAGNI) و أبسط؟ (فحص KISS) - لضمان الوضوح قبل الترميز.
أتمتة سير عمل GitHub بمساعدة الذكاء الاصطناعي. يشمل مراجعات طلبات السحب (PR)، تصنيف القضايا، تكامل CI/CD، وعمليات Git. استخدمه عند أتمتة سير عمل GitHub، إعداد أتمتة مراجعة طلبات السحب، إنشاء إجراءات GitHub، أو تصنيف القضايا.
استخدم عندما يطلب المستخدم إنشاء أو تعديل الصور عبر واجهة برمجة تطبيقات الصور من OpenAI (على سبيل المثال: إنشاء صورة، تعديل/تلوين/قناع، إزالة أو استبدال الخلفية، خلفية شفافة، صور المنتجات، الفن المفاهيمي، الأغلفة، أو نسخ متعددة)؛ قم بتشغيل أداة سطر الأوامر المرفقة (`scripts/image_gen.py`) وتتطلب مفتاح `OPENAI_API_KEY` للاتصالات الحية.
استخدم هذه المهارة كلما رغب المستخدم في إنشاء أو قراءة أو تحرير أو معالجة مستندات Word (ملفات .docx). تشمل المحفزات: أي ذكر لـ 'Word doc'، 'word document'، '.docx'، أو طلبات إنتاج مستندات احترافية بتنسيق مثل جداول المحتويات، العناوين، أرقام الصفحات، أو رؤوس الرسائل. كما تُستخدم عند استخراج أو إعادة تنظيم المحتوى من ملفات .docx، إدراج أو استبدال الصور في المستندات، إجراء عمليات البحث والاستبدال في ملفات Word، العمل مع التغييرات المتعقبة أو التعليقات، أو تحويل المحتوى إلى مستند Word مصقول. إذا طلب المستخدم 'تقرير'، 'مذكرة'، 'رسالة'، 'قالب'، أو مستند مشابه كملف Word أو .docx، فاستخدم هذه المهارة. لا تستخدم هذه المهارة مع ملفات PDF، جداول البيانات، مستندات Google، أو مهام الترميز العامة غير المتعلقة بإنشاء المستندات.
استخدم عند كتابة النثر الذي سيقرأه البشر—التوثيق، رسائل الالتزام، رسائل الخطأ، الشروحات، التقارير، أو نص واجهة المستخدم. يطبق قواعد سترانك الخالدة لكتابة أوضح، أقوى، وأكثر احترافية.
التقاط المحادثات والقرارات في صفحات Notion منظمة؛ استخدمها عند تحويل الدردشات/الملاحظات إلى مقالات ويكي، أو إرشادات، أو قرارات، أو أسئلة متكررة مع الربط المناسب.
قم بتوفير قواعد بيانات Postgres الجاهزة للإنتاج فورًا باستخدام Neon Instagres. استخدمها عند إعداد قواعد البيانات، أو عندما يذكر المستخدمون PostgreSQL/Postgres، أو إعداد قاعدة البيانات، أو الحاجة إلى قاعدة بيانات للتطوير. تعمل مع Drizzle وPrisma وSQL الخام.
ابحث في Google عبر Bright Data SERP API. يعيد نتائج JSON منظمة تحتوي على العنوان، الرابط، والوصف. يتطلب متغيرات البيئة BRIGHTDATA_API_KEY و BRIGHTDATA_UNLOCKER_ZONE.
تمثل وكلاء الصوت حدود التفاعل مع الذكاء الاصطناعي - حيث يتحدث البشر بشكل طبيعي مع أنظمة الذكاء الاصطناعي. التحدي ليس فقط في التعرف على الكلام وتوليده، بل في تحقيق تدفق محادثة طبيعي بزمن تأخير أقل من 800 مللي ثانية مع التعامل مع الانقطاعات، والضوضاء الخلفية، والفروق العاطفية. تغطي هذه المهارة معماريتين: تحويل الكلام إلى كلام (OpenAI Realtime API، أقل زمن تأخير، الأكثر طبيعية) وخط الأنابيب (STT→LLM→TTS، مزيد من التحكم، وأسهل في التصحيح). الرؤية الأساسية: زمن التأخير هو القيد.
عندما يرغب المستخدم في التخطيط أو التقييم أو بناء أداة مجانية لأغراض التسويق — توليد العملاء المحتملين، قيمة تحسين محركات البحث (SEO)، أو الوعي بالعلامة التجارية. استخدم أيضًا عندما يذكر المستخدم "الهندسة كالتسويق"، "أداة مجانية"، "أداة تسويقية"، "حاسبة"، "مولد"، "أداة تفاعلية"، "أداة توليد العملاء المحتملين"، "بناء أداة لجذب العملاء المحتملين"، أو "مورد مجاني". هذه المهارة تربط بين الهندسة والتسويق — مفيدة للمؤسسين والمسوقين التقنيين.
يجب استخدام هذه المهارة عندما يطلب المستخدم "إنشاء سكربتات باش"، "أتمتة مهام لينكس"، "مراقبة موارد النظام"، "نسخ الملفات احتياطيًا"، "إدارة المستخدمين"، أو "كتابة سكربتات شل للإنتاج". توفر هذه المهارة قوالب سكربت شل جاهزة للاستخدام لإدارة النظام.
يجب استخدام هذه المهارة عندما يطلب المستخدم "تشغيل أوامر اختبار الاختراق"، "الفحص باستخدام nmap"، "استخدام استغلالات metasploit"، "كسر كلمات المرور باستخدام hydra أو john"، "فحص ثغرات الويب باستخدام nikto"، "تعداد الشبكات"، أو يحتاج إلى مراجع أوامر اختبار الاختراق الأساسية.
يجب استخدام هذه المهارة عندما يطلب المستخدم "إجراء فحص الثغرات الأمنية"، "فحص الشبكات للبحث عن المنافذ المفتوحة"، "تقييم أمان تطبيقات الويب"، "فحص الشبكات اللاسلكية"، "كشف البرمجيات الخبيثة"، "التحقق من أمان السحابة"، أو "تقييم امتثال النظام". توفر هذه المهارة إرشادات شاملة حول أدوات ومنهجيات فحص الأمان.
مهارة متخصصة لبناء تطبيقات بدون خادم جاهزة للإنتاج على AWS. تغطي وظائف Lambda، API Gateway، DynamoDB، أنماط الأحداث المدفوعة بـ SQS/SNS، نشر SAM/CDK، وتحسين بدء التشغيل البارد.
استخدم عند التعامل مع مهام تتضمن إنشاء، تحرير، تحليل، أو تنسيق جداول البيانات (`.xlsx`، `.csv`، `.tsv`) باستخدام بايثون (`openpyxl`، `pandas`)، خاصةً عندما يكون من الضروري الحفاظ على الصيغ، المراجع، والتنسيق والتحقق منها.
استخدم هذه المهارة في أي وقت يكون فيه ملف جدول بيانات هو الإدخال أو الإخراج الأساسي. هذا يعني أي مهمة يرغب المستخدم فيها في: فتح، قراءة، تحرير، أو إصلاح ملف .xlsx أو .xlsm أو .csv أو .tsv موجود (مثل إضافة أعمدة، حساب الصيغ، التنسيق، إنشاء الرسوم البيانية، تنظيف البيانات الفوضوية)؛ إنشاء جدول بيانات جديد من الصفر أو من مصادر بيانات أخرى؛ أو التحويل بين تنسيقات الملفات الجدولية. يتم التفعيل بشكل خاص عندما يشير المستخدم إلى ملف جدول بيانات بالاسم أو المسار — حتى بشكل عابر (مثل "الـ xlsx في مجلد التنزيلات الخاص بي") — ويريد إجراء شيء عليه أو إنتاج شيء منه. كما يتم التفعيل لتنظيف أو إعادة هيكلة ملفات البيانات الجدولية الفوضوية (صفوف مشوهة، رؤوس في غير مكانها، بيانات غير مرغوب فيها) إلى جداول بيانات صحيحة. يجب أن يكون الناتج ملف جدول بيانات. لا يتم التفعيل عندما يكون الناتج الأساسي مستند Word، تقرير HTML، سكريبت Python مستقل، خط أنابيب قاعدة بيانات، أو تكامل مع Google Sheets API، حتى لو كانت البيانات جدولية.
عندما يرغب المستخدم في تحسين عملية الانضمام بعد التسجيل، تفعيل المستخدم، تجربة التشغيل الأولى، أو الوقت للوصول إلى القيمة. استخدم أيضًا عندما يذكر المستخدم "تدفق الانضمام"، "معدل التفعيل"، "تفعيل المستخدم"، "تجربة التشغيل الأولى"، "الحالات الفارغة"، "قائمة التحقق من الانضمام"، "لحظة الإدراك"، أو "تجربة المستخدم الجديد". لتحسين التسجيل/التسجيل، راجع signup-flow-cro. لتسلسلات البريد الإلكتروني المستمرة، راجع email-sequence.
استخدم هذه المهارة عند إضافة المصادقة، التعامل مع إدخال المستخدم، العمل مع الأسرار، إنشاء نقاط نهاية API، أو تنفيذ ميزات الدفع/الحساسة. توفر قائمة تحقق شاملة للأمان وأنماطًا.
يجب استخدام هذه المهارة عندما يطلب المستخدم "اختبار حقن HTML"، "حقن HTML في صفحات الويب"، "تنفيذ هجمات حقن HTML"، "تشويه تطبيقات الويب"، أو "اختبار ثغرات حقن المحتوى". توفر هذه المهارة تقنيات شاملة لهجمات حقن HTML ومنهجيات اختبارها.
إدارة وتشغيل سير العمل المسبق البناء في Zapier وتنظيم أدوات MCP. يُستخدم عندما يذكر المستخدم سير العمل، Zaps، الأتمتة، الملخص اليومي، البحث، البحث، تتبع العملاء المحتملين، النفقات، أو يطلب "تشغيل" أي عملية. كما يتعامل مع البحث المعتمد على Perplexity وتتبع بيانات Google Sheets.
إعادة هيكلة ملفات التعليمات الخاصة بالوكلاء مثل AGENTS.md وCLAUDE.md أو الملفات المشابهة التي تحتوي على تعليمات الوكيل لتتبع مبادئ الكشف التدريجي. تقسيم الملفات الأحادية إلى وثائق منظمة ومترابطة.
أرسل واستقبل رسائل موقعة تشفيرياً بين وكلاء الذكاء الاصطناعي باستخدام بروتوكول رسائل الوكيل (AMP). استخدمه عندما يطلب المستخدم "إرسال رسالة إلى وكيل"، "التحقق من صندوق الوارد للوكيل"، "مراسلة وكيل آخر"، "الرد على رسالة"، "إخطار وكيل"، أو أي مهمة تواصل بين الوكلاء.
معالجة بيانات قابلة للتوسع لأعباء عمل التعلم الآلي. تنفيذ تدفق البيانات عبر وحدة المعالجة المركزية/وحدة معالجة الرسومات، يدعم Parquet/CSV/JSON/الصور. يتكامل مع Ray Train وPyTorch وTensorFlow. يتوسع من جهاز واحد إلى مئات العقد. يُستخدم للاستدلال الدفعي، معالجة البيانات المسبقة، تحميل البيانات متعددة الوسائط، أو خطوط أنابيب ETL الموزعة.
مسح شامل ومستقل لقاعدة الشيفرة بالكامل سطرًا بسطر، فهم البنية والأنماط، ثم تحويلها بشكل منهجي إلى جودة احترافية على مستوى الشركات وجاهزة للإنتاج مع تحسينات
حلل التغييرات المرحلية/غير المرحلية وأنشئ التزامات تقليدية دلالية مع سياق حول السبب (WHY)، وليس فقط ماذا (WHAT). يكتشف تلقائيًا نوع الالتزام والنطاق من الفرق. يدعم الوسيطات الاختيارية للنوع/النطاق. الاستخدام - /commit-smart، /commit-smart fix، /commit-smart refactor api
ابحث عن معلومات الأبحاث الحالية باستخدام نماذج Sonar Pro Search أو Sonar Reasoning Pro من Perplexity عبر OpenRouter. يتم اختيار أفضل نموذج تلقائيًا بناءً على تعقيد الاستعلام. ابحث في الأوراق الأكاديمية، الدراسات الحديثة، الوثائق التقنية، والمعلومات البحثية العامة مع الاستشهادات.
يجب استخدام هذه المهارة عندما يطلب المستخدم "إجراء اختبار اختراق السحابة"، "تقييم أمان Azure أو AWS أو GCP"، "تعداد موارد السحابة"، "استغلال سوء تكوينات السحابة"، "اختبار أمان O365"، "استخراج الأسرار من بيئات السحابة"، أو "تدقيق بنية السحابة التحتية". توفر هذه المهارة تقنيات شاملة لتقييم الأمان عبر منصات السحابة الرئيسية.
استخدم عندما يطلب المستخدم تشغيل Gemini CLI لمراجعة الكود، مراجعة الخطة، أو معالجة السياق الكبير (>200k). مثالي للتحليل الشامل الذي يتطلب نوافذ سياق كبيرة. يستخدم Gemini 3 Pro بشكل افتراضي لتحقيق أفضل أداء في الاستدلال والبرمجة.
دور مهندس لارافيل أول لحلول لارافيل قابلة للإنتاج، قابلة للصيانة، وذات أسلوب برمجي سليم. يركز على الهندسة النظيفة، الأمان، الأداء، والمعايير الحديثة (Laravel 10/11+).
أفضل ممارسات useEffect في React من الوثائق الرسمية. استخدمها عند كتابة/مراجعة useEffect و useState للقيم المشتقة، جلب البيانات، أو تزامن الحالة. تشرح متى لا تستخدم Effect والبدائل الأفضل.
الوصول المباشر إلى REST API لـ PubMed. استعلامات متقدمة باستخدام Boolean/MeSH، واجهة برمجة التطبيقات E-utilities، المعالجة الدُفعية، إدارة الاقتباسات. لتدفقات عمل Python، يُفضل استخدام biopython (Bio.Entrez). استخدم هذا للوصول المباشر عبر HTTP/REST أو لتنفيذات API مخصصة.
عندما يرغب المستخدم في إنشاء أو تحسين أو تحليل برنامج إحالة، برنامج تابع، أو استراتيجية التسويق الشفهي. يُستخدم أيضًا عندما يذكر المستخدم "إحالة"، "تابع"، "سفير"، "التسويق الشفهي"، "الحلقة الفيروسية"، "إحالة صديق"، أو "برنامج الشركاء". تغطي هذه المهارة تصميم البرنامج، هيكل الحوافز، وتحسين النمو.
إنشاء وتطوير أنظمة التصميم باستخدام رموز التصميم، وهندسة المكونات، وإرشادات الوصول، وقوالب التوثيق. يضمن واجهة مستخدم متسقة وقابلة للتوسع وسهلة الوصول عبر المنتجات.
مجموعة أدوات شاملة لمعالجة ملفات PDF لاستخراج النصوص والجداول، وإنشاء ملفات PDF جديدة، ودمج/تقسيم المستندات، والتعامل مع النماذج. عندما يحتاج كلود إلى ملء نموذج PDF أو معالجة، إنشاء، أو تحليل مستندات PDF برمجياً وعلى نطاق واسع.
خبير أول في اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR/DSGVO) ومدقق داخلي/خارجي للامتثال لحماية البيانات. يقدم خبرة في اللائحة العامة لحماية البيانات للاتحاد الأوروبي (GDPR) واللائحة الألمانية (DSGVO)، وتقييمات تأثير الخصوصية، وتدقيق حماية البيانات، والتحقق من الامتثال. يُستخدم لتقييمات الامتثال للـ GDPR، وتدقيقات الخصوصية، وتخطيط حماية البيانات، والتحقق من الامتثال التنظيمي.
خبير في بناء منتجات تغلف واجهات برمجة تطبيقات الذكاء الاصطناعي (OpenAI، Anthropic، إلخ) في أدوات مركزة يدفع الناس مقابلها. ليست مجرد "ChatGPT ولكن مختلفة" - منتجات تحل مشكلات محددة باستخدام الذكاء الاصطناعي. يشمل هندسة المطالبات للمنتجات، إدارة التكاليف، تحديد معدلات الاستخدام، وبناء أعمال ذكاء اصطناعي قابلة للدفاع. يُستخدم عند: غلاف ذكاء اصطناعي، منتج GPT، أداة ذكاء اصطناعي، تغليف الذكاء الاصطناعي، SaaS الذكاء الاصطناعي.
مرجع شامل لجافا سكريبت يغطي أكثر من 33 مفهومًا أساسيًا يجب أن يعرفها كل مطور. من الأساسيات مثل القيم الأولية (primitives) والإغلاق (closures) إلى الأنماط المتقدمة مثل async/await والبرمجة الوظيفية (functional programming). يُستخدم عند شرح مفاهيم جافا سكريبت، أو تصحيح مشكلات جافا سكريبت، أو تعليم أساسيات جافا سكريبت.
استخراج البيانات المنظمة من أكثر من 40 موقعًا إلكترونيًا بما في ذلك Amazon و LinkedIn و Instagram و TikTok و Facebook و YouTube والمزيد. يستخدم واجهات برمجة تطبيقات بيانات الويب من Bright Data مع الاستطلاع التلقائي. يعيد JSON نظيف يحتوي على تفاصيل المنتجات، والملفات الشخصية، والمراجعات، والمنشورات، والتعليقات.
نشر التطبيقات والمواقع الإلكترونية على Vercel. استخدم هذا عندما يطلب المستخدم إجراءات النشر مثل "نشر تطبيقي"، "نشر وإعطائي الرابط"، "نشر هذا مباشرة"، أو "إنشاء نشر معاينة".
إنشاء وتحرير ملفات JSON Canvas (.canvas) مع العقد، الحواف، المجموعات، والاتصالات. استخدمها عند العمل مع ملفات .canvas، إنشاء لوحات بصرية، خرائط ذهنية، مخططات انسيابية، أو عندما يذكر المستخدم ملفات Canvas في Obsidian.
خبير في بناء وبيع قوالب Notion كعمل تجاري - ليس فقط صنع القوالب، بل بناء عمل تجاري رقمي مستدام للمنتجات. يشمل تصميم القوالب، التسعير، الأسواق، التسويق، والتوسع لتحقيق إيرادات حقيقية. يُستخدم عند: notion template، sell templates، digital product، notion business، gumroad.
يجب استخدام هذه المهارة عندما يطلب المستخدم "اختبار اختراق خدمات SSH"، "تعداد تكوينات SSH"، "الهجوم بالقوة الغاشمة على بيانات اعتماد SSH"، "استغلال ثغرات SSH"، "أداء نفق SSH"، أو "تدقيق أمان SSH". توفر هذه المهارة منهجيات وتقنيات شاملة لاختبار اختراق SSH.
ابحث في توثيق قاعدة الشيفرة المولدة تلقائيًا عن تواقيع الدوال، مستندات API، تعريفات الفئات، وتعليقات الشيفرة. استخدم ذلك عندما يطلب المستخدم "البحث في المستندات"، "العثور على التوثيق"، "البحث عن دالة"، "التحقق من API"، أو قبل تنفيذ التغييرات للتحقق من صحة التواقيع والأنماط.
بناء أنظمة ذكاء اصطناعي معقدة باستخدام البرمجة التصريحية، تحسين المطالبات تلقائيًا، إنشاء أنظمة RAG وعملاء معيارية باستخدام DSPy - إطار عمل ستانفورد لمعالجة اللغة الطبيعية للبرمجة المنهجية لنماذج اللغة
دليل لإنشاء مهارات فعالة. يجب استخدام هذه المهارة عندما يرغب المستخدمون في إنشاء مهارة جديدة (أو تحديث مهارة موجودة) توسع قدرات Claude من خلال معرفة متخصصة، أو سير عمل، أو تكامل أدوات.
خبير في التعامل مع تحميل الملفات والتخزين السحابي. يشمل S3، Cloudflare R2، عناوين URL الموقعة مسبقًا، التحميلات متعددة الأجزاء، وتحسين الصور. يعرف كيفية التعامل مع الملفات الكبيرة دون حظر. يُستخدم عند: تحميل الملفات، S3، R2، عنوان URL موقع مسبقًا، متعدد الأجزاء.
نمذجة التهديدات المعتمدة على المستودع التي تعدّد حدود الثقة، الأصول، قدرات المهاجم، مسارات الإساءة، والتدابير التخفيفية، وتكتب نموذج تهديد مختصر بصيغة Markdown. يتم التفعيل فقط عندما يطلب المستخدم صراحةً نمذجة تهديدات لقاعدة شفرة أو مسار، أو تعداد التهديدات/مسارات الإساءة، أو إجراء نمذجة تهديدات أمن التطبيقات. لا يتم التفعيل لمُلخصات الهندسة العامة، مراجعة الشفرة، أو أعمال التصميم غير الأمنية.
يجب استخدام هذه المهارة عند تحويل الأوراق الأكاديمية إلى صيغ ترويجية وعرض تقديمي تشمل المواقع التفاعلية (Paper2Web)، فيديوهات العرض التقديمي (Paper2Video)، والملصقات المؤتمراتية (Paper2Poster). استخدم هذه المهارة للمهام التي تتعلق بنشر الأوراق، التحضير للمؤتمرات، إنشاء صفحات رئيسية أكاديمية قابلة للاستكشاف، توليد ملخصات فيديو، أو إنتاج ملصقات جاهزة للطباعة من مصادر LaTeX أو PDF.
مجموعة منتقاة من المطالبات عالية الجودة لمختلف حالات الاستخدام. تشمل مطالبات قائمة على الأدوار، وقوالب مخصصة للمهام، وتقنيات تحسين المطالبات. استخدمها عندما يحتاج المستخدم إلى قوالب مطالبات، أو مطالبات تمثيل الأدوار، أو أمثلة جاهزة للاستخدام للمطالبة في البرمجة، أو الكتابة، أو التحليل، أو المهام الإبداعية.
يحلل حزم لغة Move مقابل قائمة التحقق الرسمية لجودة كود كتاب Move. استخدم هذه المهارة عند مراجعة كود Move، أو التحقق من الامتثال لإصدار Move 2024، أو تحليل حزم Move لأفضل الممارسات. يتم التفعيل تلقائيًا عند العمل مع ملفات .move أو ملفات التعريف Move.toml.
إطار عمل PyTorch عالي المستوى مع فئة Trainer، تدريب موزع تلقائي (DDP/FSDP/DeepSpeed)، نظام ردود نداء، وأقل قدر من الأكواد التمهيدية. يتوسع من الحاسوب المحمول إلى الحاسوب العملاق بنفس الشفرة. استخدمه عندما تريد حلقات تدريب نظيفة مع أفضل الممارسات المدمجة.
يمنح GraphQL العملاء البيانات التي يحتاجونها بالضبط - لا أكثر ولا أقل. نقطة نهاية واحدة، مخطط نوعي، استبطان. لكن المرونة التي تجعله قويًا تجعله أيضًا خطيرًا. بدون ضوابط مناسبة، يمكن للعملاء صياغة استعلامات تؤدي إلى تعطل الخادم الخاص بك. تغطي هذه المهارة تصميم المخطط، المحللات، DataLoader لمنع مشكلة N+1، الاتحاد للخدمات المصغرة، وتكامل العميل مع Apollo/urql. الفكرة الرئيسية: GraphQL هو عقد. المخطط هو وثائق API. صممه بعناية.
التعلم الآلي في بايثون باستخدام scikit-learn. يُستخدم عند العمل مع التعلم الموجه (التصنيف، الانحدار)، التعلم غير الموجه (التجميع، تقليل الأبعاد)، تقييم النماذج، ضبط المعاملات الفائقة، المعالجة المسبقة، أو بناء خطوط أنابيب التعلم الآلي. يوفر وثائق مرجعية شاملة للخوارزميات، تقنيات المعالجة المسبقة، خطوط الأنابيب، وأفضل الممارسات.
استعلم من قاعدة بيانات رسم بياني للكود لفهم علاقات المكونات، والاعتمادات، وتأثير التغييرات. استخدم ذلك عندما يطلب المستخدم "العثور على المستدعين"، "التحقق من الاعتمادات"، "ما الذي يستخدم هذا"، "عرض العلاقات"، "العثور على المسلسلات"، أو عند قراءة الكود والحاجة إلى فهم ما يعتمد على مكون قبل التعديلات.
أسهل واجهة برمجة تطبيقات للتدريب الموزع. 4 أسطر لإضافة دعم التوزيع لأي سكريبت PyTorch. واجهة موحدة لـ DeepSpeed/FSDP/Megatron/DDP. التوزيع التلقائي للأجهزة، الدقة المختلطة (FP16/BF16/FP8). تكوين تفاعلي، أمر تشغيل واحد. معيار نظام HuggingFace البيئي.
ضغط نماذج اللغة الكبيرة باستخدام تقطير المعرفة من نماذج المعلم إلى الطالب. يُستخدم عند نشر نماذج أصغر مع الحفاظ على الأداء، ونقل قدرات GPT-4 إلى النماذج مفتوحة المصدر، أو تقليل تكاليف الاستدلال. يشمل ذلك مقياس الحرارة، الأهداف الناعمة، KLD العكسي، تقطير اللوغيت، واستراتيجيات تدريب MiniLLM.
يجب استخدام هذه المهارة عندما يطلب المستخدم "إنشاء بوت على تيليجرام"، "بناء شات بوت على تيليجرام"، "إعداد ويب هوك على تيليجرام"، "إضافة لوحات مفاتيح داخلية إلى بوت"، "معالجة استعلامات رد الاتصال في تيليجرام"، "تنفيذ مدفوعات تيليجرام"، "إرسال وسائط عبر بوت تيليجرام"، "تكوين أوامر بوت تيليجرام"، "نشر بوت تيليجرام"، أو يذكر Telegram Bot API، رموز بوت تيليجرام (telegram bot tokens)، getUpdates، setWebhook، أو أُطُر البوت مثل node-telegram-bot-api، grammy، python-telegram-bot، أو aiogram. يوفر إرشادات شاملة لبناء بوتات تيليجرام جاهزة للإنتاج باستخدام Node.js و Python.
قم ببناء تكاملات Bright Data الجاهزة للإنتاج مع أفضل الممارسات المدمجة. وثائق مرجعية للمطورين الذين يستخدمون مساعدي البرمجة (Claude Code، Cursor، إلخ) لتنفيذ جمع البيانات من الويب، البحث، أتمتة المتصفح، واستخراج البيانات المنظمة. تغطي API فك قفل الويب (Web Unlocker API)، API نتائج محركات البحث (SERP API)، API جامع الويب (Web Scraper API)، وAPI المتصفح (Browser API) (متصفح الجمع).
تنسيق البيانات المعزز بوحدة معالجة الرسومات (GPU) لتدريب نماذج اللغة الكبيرة (LLM). يدعم النص/الصورة/الفيديو/الصوت. يتميز بإزالة التكرار الغامض (أسرع 16×)، تصفية الجودة (أكثر من 30 قاعدة استدلالية)، إزالة التكرار الدلالي، إخفاء المعلومات الشخصية (PII)، واكتشاف المحتوى غير المناسب (NSFW). يتوسع عبر وحدات معالجة الرسومات باستخدام RAPIDS. يُستخدم لتحضير مجموعات بيانات تدريب عالية الجودة، تنظيف بيانات الويب، أو إزالة التكرار من مجموعات نصوص كبيرة.
استخدم عند تلقي ملاحظات مراجعة الشفرة، قبل تنفيذ الاقتراحات، خاصة إذا بدت الملاحظات غير واضحة أو مشكوك في صحتها من الناحية التقنية - يتطلب دقة تقنية والتحقق، وليس موافقة شكلية أو تنفيذ أعمى
محرك بحث تشابه متجه عالي الأداء لـ RAG والبحث الدلالي. يُستخدم عند بناء أنظمة RAG الإنتاجية التي تتطلب بحث الجار الأقرب السريع، البحث الهجين مع التصفية، أو تخزين المتجهات القابل للتوسع بأداء مدعوم بواسطة Rust.
أنماط هندسة الواجهة الخلفية، تصميم واجهات برمجة التطبيقات، تحسين قواعد البيانات، وأفضل الممارسات على جانب الخادم لـ Node.js و Express و مسارات API في Next.js.
نشر الكود على Railway باستخدام الأمر "railway up". يُستخدم عندما يرغب المستخدم في دفع الكود، ويقول "railway up"، "deploy"، "ship"، أو "push". للإعداد الأولي أو إنشاء الخدمات، استخدم مهارة railway-new. لصور Docker، استخدم مهارة railway-environment.
خبير في CrewAI - الإطار الرائد متعدد الوكلاء القائم على الأدوار والذي تستخدمه 60% من شركات فورتشن 500. يغطي تصميم الوكلاء مع الأدوار والأهداف، تعريف المهام، تنظيم الطاقم، أنواع العمليات (تسلسلي، هرمي، متوازي)، أنظمة الذاكرة، والتدفقات لسير العمل المعقدة. ضروري لبناء فرق وكلاء ذكاء اصطناعي تعاونية. يُستخدم عند: crewai، فريق متعدد الوكلاء، أدوار الوكلاء، طاقم من الوكلاء، وكلاء قائمون على الأدوار.
أتمتة سير عمل GitHub بمساعدة الذكاء الاصطناعي. يشمل مراجعات طلبات السحب (PR)، تصنيف القضايا، تكامل CI/CD، وعمليات Git. استخدمه عند أتمتة سير عمل GitHub، إعداد أتمتة مراجعة طلبات السحب، إنشاء إجراءات GitHub، أو تصنيف القضايا.
خبير في بناء تطبيقات تليجرام المصغرة (TWA) - تطبيقات ويب تعمل داخل تليجرام بتجربة شبيهة بالتطبيقات الأصلية. يغطي نظام TON البيئي، واجهة برمجة تطبيقات تطبيقات الويب لتليجرام، المدفوعات، مصادقة المستخدم، وبناء تطبيقات مصغرة فيروسية تحقق الربح. يُستخدم عند: telegram mini app, TWA, telegram web app, TON app, mini app.
تمديد نوافذ السياق لنماذج المحولات باستخدام تقنيات RoPE وYaRN وALiBi والتداخل الموضعي. يُستخدم عند معالجة المستندات الطويلة (32k-128k+ توكن)، وتمديد النماذج المدربة مسبقًا إلى ما يتجاوز حدود السياق الأصلية، أو تنفيذ ترميزات موضعية فعالة. يغطي التضمينات الدوارة، تحيزات الانتباه، طرق التداخل، واستراتيجيات الاستقراء لنماذج اللغة الكبيرة (LLMs).
مهارة استخراج بيانات X API وTwitter لوكلاء الترميز بالذكاء الاصطناعي. تبني تكاملات مع Xquik REST API، خادم MCP وwebhooks: بحث التغريدات، البحث عن المستخدمين، استخراج المتابعين، مقاييس التفاعل، سحوبات مسابقات الهدايا، المواضيع الرائجة، مراقبة الحسابات، استخراج الردود/إعادة التغريد/الاقتباسات، بيانات المجتمع وSpaces، فحوصات المتابعة المتبادلة. تعمل مع Claude Code، Cursor، Codex، Copilot، Windsurf وأكثر من 40 وكيلًا.
يجب استخدام هذه المهارة عندما يطلب المستخدم "إجراء اختبار اختراق SMTP"، "تعداد مستخدمي البريد الإلكتروني"، "اختبار وجود مرسلات بريد مفتوحة"، "استخراج لافتات SMTP"، "الهجوم بالقوة الغاشمة على بيانات اعتماد البريد الإلكتروني"، أو "تقييم أمان خادم البريد". توفر هذه المهارة تقنيات شاملة لاختبار أمان خادم SMTP.
يجب استخدام هذه المهارة عندما يطلب المستخدم "اختبار أمان API"، "فحص APIs بشكل عشوائي (fuzz)"، "العثور على ثغرات IDOR"، "اختبار REST API"، "اختبار GraphQL"، "اختبار اختراق API"، "اختبار API في برامج مكافآت الأخطاء (bug bounty)"، أو يحتاج إلى إرشادات حول تقنيات تقييم أمان API.
تعمل الأتمتة بدون كود على ديمقراطية بناء سير العمل. تتيح منصتا Zapier وMake (المعروفة سابقًا باسم Integromat) لغير المطورين أتمتة العمليات التجارية دون كتابة كود. لكن عدم استخدام الكود لا يعني عدم وجود تعقيد - فهذه المنصات لها أنماطها الخاصة، ومخاطرها، ونقاط الانهيار الخاصة بها. تغطي هذه المهارة متى يجب استخدام أي منصة، وكيفية بناء أتمتة موثوقة، ومتى يجب الانتقال إلى الحلول المعتمدة على الكود. الرؤية الأساسية: تركز Zapier على البساطة والتكاملات (أكثر من 7000 تطبيق)، بينما تركز Make على القوة.
تحليل لقطات شاشة المنتج لاستخراج قوائم الميزات وإنشاء قوائم مهام التطوير. يُستخدم عند: (1) تحليل لقطات شاشة منتجات المنافسين لاستخراج الميزات، (2) إنشاء قوائم PRD/المهام من تصاميم واجهة المستخدم، (3) تحليل دفعي لعدة شاشات تطبيق، (4) إجراء تحليل تنافسي من المراجع البصرية.
بناء ميزات الاتصال باستخدام Twilio: رسائل SMS، المكالمات الصوتية، واجهة برمجة تطبيقات WhatsApp Business، والتحقق من المستخدم (المصادقة الثنائية 2FA). يغطي الطيف الكامل من الإشعارات البسيطة إلى أنظمة IVR المعقدة والمصادقة متعددة القنوات. تركيز حاسم على الامتثال، حدود المعدل، ومعالجة الأخطاء. استخدم عند: twilio، إرسال SMS، رسالة نصية، مكالمة صوتية، التحقق من الهاتف.
قم بإنشاء وإدارة مهارات Claude Code باتباع أفضل ممارسات Anthropic. استخدمها عند إنشاء مهارات جديدة، تعديل ملف skill-rules.json، فهم أنماط التفعيل، العمل مع الخطافات (hooks)، تصحيح تفعيل المهارات، أو تنفيذ الكشف التدريجي. يغطي هيكل المهارة، مقدمة YAML، أنواع التفعيل (الكلمات المفتاحية، أنماط النية، مسارات الملفات، أنماط المحتوى)، مستويات التنفيذ (حظر، اقتراح، تحذير)، آليات الخطافات (UserPromptSubmit، PreToolUse)، تتبع الجلسات، وقاعدة الـ 500 سطر.
إنشاء رسائل الالتزام باتباع اتفاقيات Sentry. استخدمها عند الالتزام بتغييرات الكود، كتابة رسائل الالتزام، أو تنسيق سجل git. تتبع الالتزامات التقليدية مع مراجع قضايا محددة لـ Sentry.
استخدم عندما يطلب المستخدم إنشاء، إعادة مزج، استطلاع، سرد، تنزيل، أو حذف فيديوهات Sora عبر واجهة برمجة تطبيقات الفيديو الخاصة بـ OpenAI باستخدام أداة سطر الأوامر المجمعة (`scripts/sora.py`)، بما في ذلك الطلبات مثل "إنشاء فيديو بالذكاء الاصطناعي"، "Sora"، "إعادة مزج الفيديو"، "تنزيل الفيديو/الصورة المصغرة/ورقة الرموز المتحركة"، وتوليد الفيديو دفعة واحدة؛ يتطلب `OPENAI_API_KEY` والوصول إلى واجهة برمجة تطبيقات Sora.
استخدم عندما يكتمل التنفيذ، وتنجح جميع الاختبارات، وتحتاج إلى اتخاذ قرار حول كيفية دمج العمل - يوجه إكمال عمل التطوير من خلال تقديم خيارات منظمة للدمج، طلب السحب (PR)، أو التنظيف
أنماط مكتبة مكونات Material-UI الإصدار 7 بما في ذلك تنسيق خاصية sx، تكامل الثيم، التصميم المتجاوب، وخطافات MUI الخاصة. يُستخدم عند العمل مع مكونات MUI، التنسيق باستخدام خاصية sx، تخصيص الثيم، أو أدوات MUI.
قيّم جودة تصميم Agent Skill مقابل المواصفات الرسمية وأفضل الممارسات. استخدمه عند مراجعة أو تدقيق أو تحسين ملفات SKILL.md وحزم المهارات. يوفر تقييمًا متعدد الأبعاد واقتراحات تحسين قابلة للتنفيذ.
البحث على الويب والبحث باستخدام Perplexity AI. استخدمه عندما يقول المستخدم "search"، "find"، "look up"، "ask"، "research"، أو "what's the latest" للاستفسارات العامة. لا يستخدم لوثائق المكتبات/الأُطُر (استخدم Context7) أو أسئلة مساحة العمل.
يجب استخدام هذه المهارة عندما يطلب المستخدم "إنشاء قاعدة hookify"، "كتابة قاعدة hook"، "تكوين hookify"، "إضافة قاعدة hookify"، أو يحتاج إلى إرشادات حول بناء جملة وقوالب قواعد hookify.
يجب استخدام هذه المهارة عندما يطلب المستخدم "اعتراض حركة مرور HTTP"، "تعديل طلبات الويب"، "استخدام Burp Suite للاختبار"، "إجراء فحص ثغرات الويب"، "الاختبار باستخدام Burp Repeater"، "تحليل سجل HTTP"، أو "تكوين الوكيل لاختبار الويب". توفر هذه المهارة إرشادات شاملة لاستخدام الميزات الأساسية لـ Burp Suite لاختبار أمان تطبيقات الويب.
أنماط جاهزة للإنتاج لبناء تطبيقات LLM. تغطي خطوط أنابيب RAG، وهندسات الوكلاء، وبيئات تطوير التعليمات البرمجية (IDEs) الخاصة بالتوجيه، ومراقبة LLMOps. استخدمها عند تصميم تطبيقات الذكاء الاصطناعي، أو تنفيذ RAG، أو بناء الوكلاء، أو إعداد مراقبة LLM.
اكتب أوراق بحثية جاهزة للنشر في مجالات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي لمؤتمرات NeurIPS وICML وICLR وACL وAAAI وCOLM. استخدمها عند صياغة الأوراق من مستودعات الأبحاث، وتنظيم الحجج، والتحقق من الاستشهادات، أو إعداد النسخ النهائية للنشر. تتضمن قوالب LaTeX، وإرشادات المراجعين، وسير عمل التحقق من الاستشهادات.
استخدم عندما تتضمن المهمة قراءة أو إنشاء أو تحرير مستندات `.docx`، خاصةً عندما تكون دقة التنسيق أو التخطيط مهمة؛ يُفضل استخدام `python-docx` بالإضافة إلى السكربت المرفق `scripts/render_docx.py` للفحوصات البصرية.
دليل للتحسين المستمر، منع الأخطاء، والتوحيد القياسي. استخدم هذه المهارة عندما يرغب المستخدم في تحسين جودة الكود، إعادة الهيكلة، أو مناقشة تحسينات العمليات.
يقوم بتقييم نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) عبر أكثر من 60 معيارًا أكاديميًا (MMLU، HumanEval، GSM8K، TruthfulQA، HellaSwag). يُستخدم عند قياس جودة النموذج، مقارنة النماذج، الإبلاغ عن النتائج الأكاديمية، أو تتبع تقدم التدريب. معيار صناعي تستخدمه EleutherAI وHuggingFace والمختبرات الكبرى. يدعم HuggingFace وvLLM وواجهات برمجة التطبيقات (APIs).
أخصائي أول في إدارة المخاطر لشركات الأجهزة الطبية يقوم بتنفيذ إدارة المخاطر وفقًا لمعيار ISO 14971 طوال دورة حياة المنتج. يقدم تحليل المخاطر، تقييم المخاطر، التحكم في المخاطر، وتحليل المعلومات بعد الإنتاج. يُستخدم في تخطيط إدارة المخاطر، تقييمات المخاطر، التحقق من التحكم في المخاطر، وصيانة ملف إدارة المخاطر.
يخدم نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) بمعدل نقل بيانات عالٍ باستخدام PagedAttention والتجميع المستمر في vLLM. يُستخدم عند نشر واجهات برمجة تطبيقات LLM للإنتاج، أو تحسين زمن الاستدلال/معدل النقل، أو تقديم النماذج ذات ذاكرة GPU المحدودة. يدعم نقاط النهاية المتوافقة مع OpenAI، والتكميم (GPTQ/AWQ/FP8)، والتوازي التنسوري.
يطبق ألوان العلامة التجارية الرسمية لشركة Anthropic والطباعة على أي نوع من القطع التي قد تستفيد من الحصول على مظهر وشعور Anthropic. استخدمه عندما تنطبق ألوان العلامة التجارية أو إرشادات الأسلوب، أو التنسيق البصري، أو معايير تصميم الشركة.
أنماط الخبراء لتطوير Azure Functions بما في ذلك نموذج العامل المعزول، تنظيم Durable Functions، تحسين بدء التشغيل البارد، وأنماط الإنتاج. يغطي نماذج البرمجة .NET وPython وNode.js. استخدم عند: azure function، azure functions، durable functions، azure serverless، function app.
استخدم عندما يطلب المستخدم السرد النصي إلى كلام أو التعليق الصوتي، أو قراءات الوصول، أو المطالبات الصوتية، أو توليد الكلام دفعة واحدة عبر واجهة برمجة تطبيقات الصوت من OpenAI؛ قم بتشغيل أداة سطر الأوامر المجمعة (`scripts/text_to_speech.py`) باستخدام الأصوات المدمجة وتتطلب مفتاح `OPENAI_API_KEY` للمكالمات الحية. إنشاء صوت مخصص خارج النطاق.
يجب استخدام هذه المهارة عندما يطلب المستخدم "تصعيد الامتيازات على لينكس"، "البحث عن مسارات تصعيد الامتياز على أنظمة لينكس"، "استغلال سوء تكوين sudo"، "إساءة استخدام ثنائيات SUID"، "استغلال مهام cron للوصول إلى الجذر"، "تعداد أنظمة لينكس لتصعيد الامتيازات"، أو "الحصول على وصول الجذر من خلال شل منخفض الامتياز". توفر هذه المهارة تقنيات شاملة لتحديد واستغلال مسارات تصعيد الامتياز على أنظمة لينكس.
يدرب نماذج اللغة الكبيرة (2 مليار - 462 مليار معلمة) باستخدام NVIDIA Megatron-Core مع استراتيجيات التوازي المتقدمة. يُستخدم عند تدريب نماذج تزيد عن 1 مليار معلمة، أو الحاجة إلى أقصى كفاءة لوحدة معالجة الرسومات (47% MFU على H100)، أو عند الحاجة إلى التوازي في التنسور/الخط الأنبوبي/التسلسل/السياق/الخبير. إطار عمل جاهز للإنتاج يُستخدم في Nemotron وLLaMA وDeepSeek.
عندما يرغب المستخدم في إنشاء أو تحسين النوافذ المنبثقة، النوافذ الحوارية، التراكبات، الشرائح الداخلية، أو اللافتات لأغراض التحويل. استخدم أيضًا عندما يذكر المستخدم "نية الخروج"، "تحويلات النوافذ المنبثقة"، "تحسين النوافذ الحوارية"، "نافذة التقاط العملاء المحتملين"، "نافذة البريد الإلكتروني المنبثقة"، "لافتة الإعلان"، أو "التراكب". بالنسبة للنماذج خارج النوافذ المنبثقة، راجع form-cro. لتحسين التحويل العام للصفحة، راجع page-cro.
مجموعة أدوات شاملة لإنشاء وتحليل وتصوير الشبكات والرسوم البيانية المعقدة في بايثون. استخدمها عند العمل مع هياكل بيانات الشبكات/الرسوم البيانية، تحليل العلاقات بين الكيانات، حساب خوارزميات الرسوم البيانية (أقصر المسارات، المركزية، التجميع)، اكتشاف المجتمعات، توليد شبكات تركيبية، أو تصور طوبولوجيا الشبكات. قابلة للتطبيق على الشبكات الاجتماعية، الشبكات البيولوجية، أنظمة النقل، شبكات الاستشهادات، وأي مجال يتضمن علاقات زوجية.
نظام بدء تشغيل مستقل متعدد الوكلاء لـ Claude Code. يتم تفعيله في "وضع لوكي". يدير أكثر من 100 وكيل متخصص عبر الهندسة، ضمان الجودة، DevOps، الأمن، البيانات/التعلم الآلي، عمليات الأعمال، التسويق، الموارد البشرية، ونجاح العملاء. يحول وثيقة متطلبات المنتج (PRD) إلى منتج منشور بالكامل ويولد إيرادات بدون تدخل بشري. يتميز بأداة Task لإرسال الوكلاء الفرعيين، مراجعة كود متوازية مع 3 مراجعين متخصصين، فرز القضايا بناءً على الشدة، قائمة مهام موزعة مع معالجة الرسائل الميتة، نشر تلقائي لمزودي السحابة، اختبار A/B، حلقات تغذية راجعة من العملاء، استجابة للحوادث، قواطع الدائرة، والشفاء الذاتي. يتعامل مع حدود المعدل عبر نقاط تحقق حالة موزعة واستئناف تلقائي مع تراجع أسي. يتطلب العلم --dangerously-skip-permissions.
عندما يرغب المستخدم في إنشاء أو تحسين حواجز الدفع داخل التطبيق، شاشات الترقية، النوافذ المنبثقة للترقية، أو بوابات الميزات. يُستخدم أيضًا عندما يذكر المستخدم "paywall"، "upgrade screen"، "upgrade modal"، "upsell"، "feature gate"، "convert free to paid"، "freemium conversion"، "trial expiration screen"، "limit reached screen"، "plan upgrade prompt"، أو "in-app pricing". يختلف هذا عن صفحات التسعير العامة (انظر page-cro) — تركز هذه المهارة على لحظات الترقية داخل المنتج حيث يكون المستخدم قد جرب القيمة بالفعل.
عندما يرغب المستخدم في تحسين تدفقات التسجيل، إنشاء الحساب، أو تفعيل النسخة التجريبية. استخدم أيضًا عندما يذكر المستخدم "تحويلات التسجيل"، "احتكاك التسجيل"، "تحسين نموذج التسجيل"، "التسجيل في النسخة التجريبية المجانية"، "تقليل تسرب التسجيل"، أو "تدفق إنشاء الحساب". لمتابعة الإعداد بعد التسجيل، راجع onboarding-cro. لنماذج جمع العملاء المحتملين (وليس إنشاء الحساب)، راجع form-cro.
عندما يرغب المستخدم في تحسين أي نموذج ليس نموذج تسجيل/اشتراك — بما في ذلك نماذج جمع العملاء المحتملين، نماذج الاتصال، نماذج طلب العرض، نماذج التقديم، نماذج الاستبيان، أو نماذج الدفع. استخدم أيضًا عندما يذكر المستخدم "تحسين النموذج"، "تحويلات نموذج العملاء المحتملين"، "احتكاك النموذج"، "حقول النموذج"، "معدل إكمال النموذج"، أو "نموذج الاتصال". بالنسبة لنماذج التسجيل/الاشتراك، راجع signup-flow-cro. بالنسبة للنوافذ المنبثقة التي تحتوي على نماذج، راجع popup-cro.
اكتب تقارير سريرية شاملة بما في ذلك تقارير الحالات (إرشادات CARE)، وتقارير التشخيص (الأشعة/علم الأمراض/المختبر)، وتقارير التجارب السريرية (ICH-E3، SAE، CSR)، وتوثيق المرضى (SOAP، H&P، ملخصات الخروج). دعم كامل مع القوالب، والامتثال التنظيمي (HIPAA، FDA، ICH-GCP)، وأدوات التحقق.
أنشئ ملصقات بحثية احترافية في LaTeX باستخدام beamerposter أو tikzposter أو baposter. دعم للعروض التقديمية في المؤتمرات، والملصقات الأكاديمية، والتواصل العلمي. يشمل تصميم التخطيط، مخططات الألوان، تنسيقات الأعمدة المتعددة، دمج الأشكال، وأفضل الممارسات الخاصة بالملصقات للتواصل البصري.
يجب استخدام هذه المهارة عندما يطلب المستخدم "تصعيد الامتيازات على ويندوز"، "البحث عن متجهات تصعيد الامتيازات في ويندوز"، "تعداد ويندوز لتصعيد الامتيازات"، "استغلال سوء تكوينات ويندوز"، أو "أداء تصعيد الامتيازات بعد الاستغلال". توفر هذه المهارة إرشادات شاملة لاكتشاف واستغلال ثغرات تصعيد الامتيازات في بيئات ويندوز.
ابحث وقم بنشر الخدمات من سوق قوالب Railway. استخدم هذا عندما يرغب المستخدم في إضافة خدمة من قالب، أو العثور على قوالب لحالة استخدام محددة، أو نشر أدوات مثل Ghost، Strapi، n8n، Minio، Uptime Kuma، إلخ. بالنسبة لقواعد البيانات (Postgres، Redis، MySQL، MongoDB)، يُفضل استخدام مهارة railway-database.
يجب استخدام هذه المهارة عندما يطلب المستخدم "الهجوم على Active Directory"، "استغلال AD"، "Kerberoasting"، "DCSync"، "pass-the-hash"، "BloodHound enumeration"، "Golden Ticket"، "Silver Ticket"، "AS-REP roasting"، "NTLM relay"، أو يحتاج إلى إرشادات حول اختبار اختراق نطاق Windows.
دمج نماذج متعددة مُحسّنة باستخدام mergekit لدمج القدرات دون إعادة التدريب. يُستخدم عند إنشاء نماذج متخصصة من خلال مزج الخبرات الخاصة بالمجال (الرياضيات + البرمجة + الدردشة)، وتحسين الأداء بما يتجاوز النماذج الفردية، أو التجريب السريع مع متغيرات النماذج. يشمل SLERP، TIES-Merging، DARE، حساب المهام، الدمج الخطي، واستراتيجيات النشر الإنتاجي.
خبير في بناء أدوات مخصصة تحل مشاكلك الخاصة أولاً. أفضل المنتجات غالبًا ما تبدأ كأدوات شخصية - احكِ حاجتك الخاصة، ابنِ لنفسك، ثم اكتشف أن الآخرين لديهم نفس الحاجة. يغطي النمذجة السريعة، التطبيقات المحلية أولاً، أدوات سطر الأوامر (CLI)، السكريبتات التي تتطور إلى منتجات، وفن استخدام المنتج بنفسك (dogfooding). يُستخدم عند: بناء أداة، أداة شخصية، حل حاجتي، حل مشكلتي، أداة CLI.
ضمان هيكل JSON/XML/كود صالح أثناء التوليد، استخدام نماذج Pydantic لمخرجات آمنة من حيث النوع، دعم النماذج المحلية (Transformers، vLLM)، وتعظيم سرعة الاستدلال باستخدام Outlines - مكتبة التوليد الهيكلية من dottxt.ai
اتقن SQL الحديث مع قواعد البيانات السحابية الأصلية، وتحسين OLTP/OLAP، وتقنيات الاستعلام المتقدمة. خبير في ضبط الأداء، ونمذجة البيانات، والأنظمة التحليلية الهجينة.
اتقن Python 3.12+ مع الميزات الحديثة، البرمجة غير المتزامنة، تحسين الأداء، والممارسات الجاهزة للإنتاج. خبير في أحدث نظام بيئي لـ Python بما في ذلك uv، ruff، pydantic، و FastAPI.
تحقق من حالة الخدمة، أعد تسمية الخدمات، غيّر أيقونات الخدمات، اربط الخدمات، أو أنشئ خدمات باستخدام صور Docker. لإنشاء خدمات باستخدام الكود المحلي، يُفضل استخدام مهارة railway-new. لمصادر مستودعات GitHub، استخدم مهارة railway-new لإنشاء خدمة فارغة ثم مهارة railway-environment لتكوين المصدر.
خبير BullMQ لقوائم انتظار الوظائف المدعومة بـ Redis، المعالجة الخلفية، والتنفيذ غير المتزامن الموثوق في تطبيقات Node.js/TypeScript. يُستخدم عند: bullmq، قائمة انتظار bull، قائمة انتظار redis، وظيفة خلفية، قائمة انتظار الوظائف.
بناء وتصحيح وتحسين تطبيقات Claude API / Anthropic SDK. يجب أن تتضمن التطبيقات المبنية بهذه المهارة تخزين مؤقت للمطالبات (prompt caching). كما يتعامل مع ترحيل كود Claude API الحالي بين إصدارات نموذج Claude (4.5 → 4.6، 4.6 → 4.7، استبدالات النماذج المتوقفة). يتم التفعيل عندما: يستورد الكود `anthropic`/`@anthropic-ai/sdk`؛ يطلب المستخدم Claude API أو Anthropic SDK أو Managed Agents؛ يضيف المستخدم أو يعدل أو يضبط ميزة Claude (التخزين المؤقت، التفكير، الضغط، استخدام الأدوات، الدُفعات، الملفات، الاستشهادات، الذاكرة) أو النموذج (Opus/Sonnet/Haiku) في ملف؛ أسئلة حول تخزين المطالبات المؤقت / معدل نجاح التخزين المؤقت في مشروع Anthropic SDK. يتم التجاوز إذا: يستورد الملف `openai`/SDK مزود آخر، اسم الملف مثل `*-openai.py`/`*-generic.py`، كود محايد للمزود، برمجة عامة / تعلم آلي.
إجراءات التحكم التلقائي في الجودة، والتنقيح، والتحليل الثابت. استخدمها بعد كل تعديل في الكود لضمان صحة الصياغة ومعايير المشروع. يتم تفعيلها عند الكلمات المفتاحية: lint, format, check, validate, types, static analysis.
إنشاء التزامات git عالية الجودة: مراجعة/تجهيز التغييرات المقصودة، تقسيمها إلى التزامات منطقية، وكتابة رسائل التزام واضحة (بما في ذلك الالتزامات التقليدية Conventional Commits). استخدم ذلك عندما يطلب المستخدم الالتزام، صياغة رسالة التزام، تجهيز التغييرات، أو تقسيم العمل إلى عدة التزامات.
خبير Trigger.dev للمهام الخلفية، سير عمل الذكاء الاصطناعي، والتنفيذ غير المتزامن الموثوق مع تجربة مطور ممتازة وتصميم يركز على TypeScript. استخدم عند: trigger.dev، trigger dev، مهمة خلفية، وظيفة خلفية للذكاء الاصطناعي، مهمة طويلة الأمد.
واجهة سطر الأوامر Datadog للبحث في السجلات، واستعلام المقاييس، وتتبع الطلبات، وإدارة لوحات المعلومات. استخدم هذا عند تصحيح مشكلات الإنتاج أو العمل مع مراقبة Datadog.
تسريع استدلال نماذج اللغة الكبيرة (LLM) باستخدام فك التشفير التكهنّي، رؤوس ميدوسا المتعددة، وتقنيات فك التشفير المتقدم. يُستخدم عند تحسين سرعة الاستدلال (زيادة سرعة بمقدار 1.5-3.6×)، وتقليل الكمون للتطبيقات الزمن الحقيقي، أو نشر النماذج ذات الحوسبة المحدودة. يشمل نماذج المسودات، الانتباه القائم على الشجرة، تكرار جاكوبي، توليد الرموز بالتوازي، واستراتيجيات النشر الإنتاجي.
قاعدة بيانات تضمين مفتوحة المصدر لتطبيقات الذكاء الاصطناعي. تخزين التضمينات والبيانات الوصفية، إجراء البحث المتجهي والبحث النصي الكامل، التصفية حسب البيانات الوصفية. واجهة برمجة تطبيقات بسيطة بأربع وظائف. قابلة للتوسع من دفاتر الملاحظات إلى مجموعات الإنتاج. استخدمها للبحث الدلالي، تطبيقات RAG، أو استرجاع المستندات. الأفضل للتطوير المحلي والمشاريع مفتوحة المصدر.
نشر التطبيقات والبنية التحتية على Cloudflare باستخدام Workers و Pages وخدمات المنصة ذات الصلة. استخدم هذا عندما يطلب المستخدم نشر أو استضافة أو نشر أو إعداد مشروع على Cloudflare.
تنسيق التدريب الموزع عبر العناقيد. يوسع نطاق PyTorch/TensorFlow/HuggingFace من الحاسوب المحمول إلى آلاف العقد. ضبط المعاملات الفائقة المدمج باستخدام Ray Tune، تحمل الأخطاء، التوسع المرن. يُستخدم عند تدريب نماذج ضخمة عبر عدة أجهزة أو تشغيل عمليات مسح المعاملات الفائقة الموزعة.
توليد فرضيات قابلة للاختبار. صياغتها من الملاحظات، تصميم التجارب، استكشاف التفسيرات المتنافسة، تطوير التنبؤات، اقتراح الآليات، من أجل البحث العلمي عبر المجالات.
أنماط التوليد المعزز بالاسترجاع بما في ذلك التجزئة، التضمينات، مخازن المتجهات، وتحسين الاسترجاع. يُستخدم عند: rag، التوليد المعزز بالاسترجاع، البحث المتجهي، التضمينات، البحث الدلالي.
ينشئ مستندات تسليم شاملة لنقل جلسات وكيل الذكاء الاصطناعي بسلاسة. يتم تفعيله عند: (1) طلب المستخدم للتسليم/حفظ الذاكرة/السياق، (2) اقتراب نافذة السياق من السعة، (3) إتمام مرحلة رئيسية من المهمة، (4) انتهاء جلسة العمل، (5) قول المستخدم "save state"، "create handoff"، "I need to pause"، "context is getting full"، (6) استئناف العمل باستخدام "load handoff"، "resume from"، "continue where we left off". يقترح التسليمات بشكل استباقي بعد عمل كبير (تعديلات متعددة على الملفات، تصحيح أخطاء معقد، قرارات هندسية). يحل مشكلة استنفاد سياق الوكيل طويل الأمد من خلال تمكين وكلاء جدد من الاستمرار بدون أي غموض.
استخدم عندما يطلب المستخدم صراحةً لقطة شاشة لسطح المكتب أو النظام (الشاشة الكاملة، تطبيق أو نافذة محددة، أو منطقة بكسل)، أو عندما تكون قدرات الالتقاط الخاصة بالأداة غير متوفرة ويكون من الضروري استخدام الالتقاط على مستوى نظام التشغيل.
يجب استخدام هذه المهارة عندما يطلب المستخدم "استخدام Metasploit لاختبار الاختراق"، "استغلال الثغرات باستخدام msfconsole"، "إنشاء حمولات باستخدام msfvenom"، "أداء ما بعد الاستغلال"، "استخدام الوحدات المساعدة للمسح"، أو "تطوير استغلالات مخصصة". توفر هذه المهارة إرشادات شاملة للاستفادة من إطار عمل Metasploit في تقييمات الأمان.
يجب استخدام هذه المهارة عندما يطلب المستخدم "تصعيد الامتيازات"، "الحصول على صلاحيات الروت"، "أن تصبح مسؤولاً"، "تقنيات تصعيد الامتيازات (privesc)"، "إساءة استخدام sudo"، "استغلال ملفات SUID الثنائية"، "Kerberoasting"، "تمرير التذكرة (pass-the-ticket)"، "انتحال الرمز المميز (token impersonation)"، أو يحتاج إلى إرشادات حول تصعيد الامتيازات بعد الاستغلال لأنظمة لينكس أو ويندوز.
يُحسّن استدلال نماذج اللغة الكبيرة (LLM) باستخدام NVIDIA TensorRT لتحقيق أقصى معدل نقل وأدنى زمن استجابة. يُستخدم للنشر الإنتاجي على وحدات معالجة الرسومات من NVIDIA (A100/H100)، عندما تحتاج إلى استدلال أسرع بمقدار 10-100 مرة مقارنة بـ PyTorch، أو لخدمة النماذج مع التكميم (FP8/INT4)، التجميع أثناء الطيران، وتوسيع النطاق عبر عدة وحدات معالجة رسومات.
يطبق ألوان العلامة التجارية الرسمية لشركة Anthropic والطباعة على أي نوع من القطع التي قد تستفيد من الحصول على مظهر وشعور Anthropic. استخدمه عندما تنطبق ألوان العلامة التجارية أو إرشادات الأسلوب، أو التنسيق البصري، أو معايير تصميم الشركة.
توليد الميمات باستخدام واجهة برمجة التطبيقات memegen.link. استخدمها عندما يطلب المستخدمون الميمات، أو يرغبون في إضافة الفكاهة إلى المحتوى، أو يحتاجون إلى وسائل بصرية لوسائل التواصل الاجتماعي. تدعم أكثر من 100 قالب شائع مع نص مخصص وتنسيق.
الضبط الدقيق الفعال من حيث المعاملات لنماذج اللغة الكبيرة (LLMs) باستخدام LoRA و QLoRA وأكثر من 25 طريقة. يُستخدم عند ضبط النماذج الكبيرة (7B-70B) بذاكرة GPU محدودة، عندما تحتاج إلى تدريب أقل من 1% من المعاملات مع فقدان دقة ضئيل، أو لخدمة متعددة المحولات. مكتبة HuggingFace الرسمية مدمجة مع نظام transformers.
يجب استخدام هذه المهارة عندما يطلب المستخدم "اختبار اختراق AWS"، "اختبار أمان AWS"، "تعداد IAM"، "استغلال بنية السحابة التحتية"، "تصعيد امتيازات AWS"، "اختبار حاوية S3"، "SSRF بيانات التعريف"، "استغلال Lambda"، أو يحتاج إلى إرشادات حول تقييم أمان خدمات أمازون ويب.
مجموعة أدوات لإنشاء قطع HTML معقدة ومتعددة المكونات باستخدام تقنيات الويب الحديثة للواجهة الأمامية (React، Tailwind CSS، shadcn/ui). تُستخدم للقطع المعقدة التي تتطلب إدارة الحالة، التوجيه، أو مكونات shadcn/ui - وليست للقطع البسيطة ذات الملف الواحد HTML/JSX.
يجب استخدام هذه المهارة عندما يطلب المستخدم "إنشاء مكون إضافي"، "تهيئة مكون إضافي"، "فهم هيكل المكون الإضافي"، "تنظيم مكونات المكون الإضافي"، "إعداد plugin.json"، "استخدام ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}", "إضافة الأوامر/الوكلاء/المهارات/الخطافات"، "تكوين الاكتشاف التلقائي"، أو يحتاج إلى إرشادات حول تخطيط دليل المكون الإضافي، تكوين البيان التعريفي، تنظيم المكونات، قواعد تسمية الملفات، أو أفضل ممارسات بنية مكون Claude Code الإضافي.
احصل على وثائق Railway المحدثة للإجابة على الأسئلة بدقة. استخدمها عندما يسأل المستخدم عن ميزات Railway، كيفية عمل Railway، أو يشارك رابطًا من docs.railway.com.
استخدم عندما يطلب المستخدم تشغيل Codex CLI (codex exec، codex resume) أو يشير إلى OpenAI Codex لتحليل الشيفرة، إعادة الهيكلة، أو التحرير الآلي. يستخدم GPT-5.2 بشكل افتراضي لأحدث تقنيات هندسة البرمجيات.
تحليل مستودعات git لبناء طوبولوجيا ملكية الأمان (الأشخاص إلى الملفات)، حساب عامل الحافلة وملكية الكود الحساس، وتصدير CSV/JSON لقواعد بيانات الرسوم البيانية والتصور. يتم التفعيل فقط عندما يرغب المستخدم صراحةً في تحليل ملكية أمني أو عامل الحافلة مستند إلى تاريخ git (على سبيل المثال: الكود الحساس اليتيم، صيانة الأمان، فحوصات واقع CODEOWNERS للمخاطر، النقاط الساخنة الحساسة، أو تجمعات الملكية). لا يتم التفعيل لقوائم الصيانة العامة أو أسئلة الملكية غير الأمنية.
خبير Inngest للمهام الخلفية التي تعتمد على الخوادم أولاً، وسير العمل المدفوع بالأحداث، والتنفيذ الدائم دون إدارة قوائم الانتظار أو العمال. استخدم عند: inngest، مهمة خلفية بدون خادم، سير عمل مدفوع بالأحداث، دالة خطوة، تنفيذ دائم.
تدريب نماذج مزيج الخبراء (MoE) باستخدام DeepSpeed أو HuggingFace. يُستخدم عند تدريب نماذج كبيرة النطاق مع موارد حسابية محدودة (تقليل التكلفة بمقدار 5× مقارنة بالنماذج الكثيفة)، وتنفيذ البنى النادرة مثل Mixtral 8x7B أو DeepSeek-V3، أو توسيع سعة النموذج دون زيادة متناسبة في الموارد الحسابية. يغطي البنى المعمارية لـ MoE، وآليات التوجيه، وتوازن الأحمال، والتوازي بين الخبراء، وتحسين الاستدلال.
قم بإعداد وتشغيل عمليات البحث المحلية على الويب باستخدام Bright Data SERP API مع خط أنابيب unfancy-search (توسيع الاستعلام، استرجاع SERP، إعادة ترتيب RRF).
إرشادات خبراء لقواعد البيانات الموزعة NoSQL (Cassandra، DynamoDB). يركز على النماذج الذهنية، النمذجة القائمة على الاستعلام أولاً، تصميم الجدول الواحد، وتجنب الأقسام الساخنة في الأنظمة عالية الحجم.
أنماط الخبراء لتطوير منصة Salesforce بما في ذلك Lightning Web Components (LWC)، مشغلات وفئات Apex، REST/Bulk APIs، التطبيقات المتصلة، وSalesforce DX مع scratch orgs وحزم الجيل الثاني (2GP). استخدم عند: salesforce، sfdc، apex، lwc، lightning web components.
إرشاد التواصل الفني لمطوري البرمجيات. يغطي هيكل البريد الإلكتروني، آداب المراسلة الجماعية، جداول أعمال الاجتماعات، وتكييف الرسائل للجماهير التقنية مقابل غير التقنية. يُستخدم عند صياغة الرسائل المهنية، إعداد اتصالات الاجتماعات، أو تحسين التواصل الكتابي.
يقوم بتقييم نماذج توليد الشيفرة عبر HumanEval و MBPP و MultiPL-E وأكثر من 15 معيارًا باستخدام مقاييس pass@k. يُستخدم عند قياس أداء نماذج الشيفرة، مقارنة قدرات البرمجة، اختبار دعم اللغات المتعددة، أو قياس جودة توليد الشيفرة. معيار صناعي من مشروع BigCode يُستخدم في لوحات المتصدرين الخاصة بـ HuggingFace.
حوّل محتوى التعلم (مثل نصوص يوتيوب، المقالات، الدروس التعليمية) إلى خطط تنفيذية قابلة للتطبيق باستخدام إطار عمل Ship-Learn-Next. استخدم هذا عندما يرغب المستخدم في تحويل النصائح أو الدروس أو المحتوى التعليمي إلى خطوات عمل ملموسة، أو تكرارات، أو مهمة تعليمية.
يجب استخدام هذه المهارة عندما يطلب المستخدم "تحليل حركة مرور الشبكة باستخدام Wireshark"، "التقاط الحزم لأغراض استكشاف الأخطاء وإصلاحها"، "تصفية ملفات PCAP"، "متابعة تدفقات TCP/UDP"، "كشف الشذوذات في الشبكة"، "التحقيق في حركة المرور المشبوهة"، أو "إجراء تحليل البروتوكولات". توفر هذه المهارة تقنيات شاملة لالتقاط حزم الشبكة، وتصفية، وتحليلها باستخدام Wireshark.
تقليل حجم نماذج LLM وتسريع الاستدلال باستخدام تقنيات التقليم مثل Wanda وSparseGPT. يُستخدم عند ضغط النماذج دون إعادة تدريب، لتحقيق 50% من التخلخل مع فقدان دقة ضئيل، أو لتمكين استدلال أسرع على مسرعات الأجهزة. يغطي التقليم غير المهيكل، والتقليم المهيكل، وتخلخل N:M، وتقليم الحجم، وطرق اللقطة الواحدة.
يقوم بتشغيل استدلال LLM على وحدة المعالجة المركزية، Apple Silicon، وبطاقات الرسومات الاستهلاكية بدون أجهزة NVIDIA. يُستخدم للنشر على الحافة، أجهزة Mac M1/M2/M3، بطاقات AMD/Intel الرسومية، أو عندما لا يتوفر CUDA. يدعم تقليل دقة GGUF (1.5-8 بت) لتقليل الذاكرة وتسريع الأداء بمعدل 4-10× مقارنة بـ PyTorch على وحدة المعالجة المركزية.
مهارة متخصصة لبناء تطبيقات بدون خوادم جاهزة للإنتاج على GCP. تغطي خدمات Cloud Run (المحاكية للحاويات)، وظائف Cloud Run (مدفوعة بالأحداث)، تحسين بدء التشغيل البارد، والهندسة المعمارية المدفوعة بالأحداث باستخدام Pub/Sub.
نفذ مهام التنفيذ من مستندات التصميم باستخدام مربعات اختيار ماركداون. استخدمها عند (1) تنفيذ الميزات من مخرجات feature-design-assistant، (2) استئناف العمل المتوقف، (3) تنفيذ المهام دفعة واحدة. يتم التفعيل عند 'start implementation'، 'run tasks'، 'resume'.
إدارة عمليات النشر في Railway - عرض السجلات، إعادة النشر، إعادة التشغيل، أو إزالة عمليات النشر. يُستخدم لإدارة دورة حياة النشر (الإزالة، الإيقاف، إعادة النشر، إعادة التشغيل)، رؤية النشر (القائمة، الحالة، التاريخ)، واستكشاف الأخطاء وإصلاحها (السجلات، الأخطاء، الإخفاقات، الأعطال). لا يُستخدم لحذف الخدمات - استخدم مهارة railway-environment مع isDeleted لذلك.
مكتبة بايثون للعمل مع بيانات المتجهات الجغرافية المكانية بما في ذلك ملفات shapefiles و GeoJSON و GeoPackage. تُستخدم عند العمل مع البيانات الجغرافية للتحليل المكاني، العمليات الهندسية، تحويل الإحداثيات، الانضمامات المكانية، عمليات التراكب، رسم الخرائط التلوينية (choropleth)، أو أي مهمة تتضمن قراءة/كتابة/تحليل بيانات المتجهات الجغرافية. تدعم قواعد بيانات PostGIS، الخرائط التفاعلية، والتكامل مع matplotlib/folium/cartopy. تُستخدم لمهام مثل تحليل الحوافز (buffer analysis)، الانضمامات المكانية بين مجموعات البيانات، دمج الحدود، قص البيانات، حساب المساحات/المسافات، إعادة إسقاط أنظمة الإحداثيات، إنشاء الخرائط، أو التحويل بين تنسيقات الملفات المكانية.
إرشادات خبراء لضبط نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) باستخدام LLaMA-Factory - واجهة ويب بدون كود، أكثر من 100 نموذج، QLoRA بدقة 2/3/4/5/6/8 بت، دعم متعدد الوسائط
أضف أو عرض أو إزالة النطاقات لخدمات Railway. استخدم هذا عندما يرغب المستخدم في إضافة نطاق، أو إنشاء نطاق Railway، أو التحقق من النطاقات الحالية، أو الحصول على عنوان URL لخدمة، أو إزالة نطاق.
يجب استخدام هذه المهارة عندما يطلب المستخدم "اختبار تجاوز الدليل"، "استغلال ثغرات تجاوز المسار"، "قراءة ملفات عشوائية من خلال تطبيقات الويب"، "العثور على ثغرات LFI"، أو "الوصول إلى ملفات خارج جذر الويب". توفر هذه المهارة منهجيات شاملة لهجوم واختبار تجاوز مسار الملفات.
اكتشف وقم بمعالجة هجمات سلسلة توريد البرمجيات في npm و PyPI و crates.io و GitHub Actions و خطوط أنابيب CI/CD من خلال فحص الحزم المعروفة بأنها مخترقة، والإصدارات الخبيثة، ومؤشرات نظام الملفات (IOCs)، ومؤشرات التحكم والقيادة (C2)، وسوء تكوينات CI/CD.
تتبع تجارب التعلم الآلي، إدارة سجل النماذج مع التحكم في الإصدارات، نشر النماذج للإنتاج، وإعادة إنتاج التجارب باستخدام MLflow - منصة دورة حياة التعلم الآلي غير المعتمدة على إطار عمل معين
قم بتثبيت مهارات Codex في $CODEX_HOME/skills من قائمة مختارة أو مسار مستودع GitHub. استخدم هذا عندما يطلب المستخدم عرض المهارات القابلة للتثبيت، أو تثبيت مهارة مختارة، أو تثبيت مهارة من مستودع آخر (بما في ذلك المستودعات الخاصة).
إنشاء مشاريع السكك الحديدية والخدمات وقواعد البيانات مع التهيئة المناسبة. استخدم ذلك عندما يقول المستخدم "setup"، "deploy to railway"، "initialize"، "create project"، "create service"، أو يرغب في النشر من GitHub. يتعامل مع الإعداد الأولي وإضافة الخدمات إلى المشاريع القائمة. بالنسبة لقواعد البيانات، استخدم مهارة railway-railway-database بدلاً من ذلك.
اكتب مقترحات بحثية تنافسية لـ NSF و NIH و DOE و DARPA. تنسيق خاص بالوكالة، معايير المراجعة، إعداد الميزانية، التأثيرات الأوسع، بيانات الأهمية، سرد الابتكار، والامتثال لمتطلبات التقديم.
تتبع تجارب التعلم الآلي مع التسجيل التلقائي، تصور التدريب في الوقت الحقيقي، تحسين المعاملات الفائقة باستخدام عمليات المسح، وإدارة سجل النماذج مع W&B - منصة MLOps التعاونية
فحص تحقق طلبات السحب في GitHub باستخدام gh، سحب سجلات GitHub Actions الفاشلة، تلخيص سياق الفشل، ثم إنشاء خطة إصلاح وتنفيذها بعد موافقة المستخدم. يُستخدم عندما يطلب المستخدم تصحيح أو إصلاح تحقق CI/CD الفاشل في طلب السحب على GitHub Actions ويريد خطة + تغييرات في الكود؛ بالنسبة للتحققات الخارجية (مثل Buildkite)، يتم فقط الإبلاغ عن رابط التفاصيل وتحديدها خارج النطاق.
اتقن Java 21+ مع ميزات حديثة مثل الخيوط الافتراضية، مطابقة الأنماط، وSpring Boot 3.x. خبير في أحدث نظام بيئي لـ Java بما في ذلك GraalVM، Project Loom، وأنماط السحابة الأصلية.
قم بتكرار النمط البصري لأي موقع ويب وتطبيقه على قاعدة الشيفرة الحالية الخاصة بك. استخدم هذه المهارة كلما أراد المستخدم مطابقة تصميم موقع ما، أو عكس جمالية واجهة المستخدم، أو جعل تطبيقه يبدو مثل موقع آخر، أو تكرار نمط بصري محدد من عنوان URL. يتم التفعيل عند عبارات مثل "make it look like"، "match the design of"، "copy the style from"، "I want my app to look like X"، "mirror this design"، "inspired by [url]"، أو في أي وقت يشير فيه المستخدم إلى موقع ويب ويقول إنه يريد أن يتطابق الواجهة الأمامية الخاصة به معه.
مولد تحديثات الاجتماعات اليومية التفاعلية. يُستخدم عندما يقول المستخدم "daily"، "standup"، "scrum update"، "status update"، "what did I do yesterday"، "prepare for meeting"، "morning update"، أو "team sync". يستخرج النشاط من GitHub وJira وسجل جلسات Claude Code. يجري مقابلة مكونة من 4 أسئلة (الأمس، اليوم، العوائق، مواضيع النقاش) ويولد تحديثًا منسقًا بصيغة Markdown.
Git Context Controller (GCC) - يدير ذاكرة الوكيل كنظام ملفات مُرقّم بالإصدارات تحت .GCC/. يجب استخدام هذه المهارة عند العمل على مشاريع متعددة الخطوات تستفيد من استمرارية الذاكرة المنظمة، تتبع المراحل، التفرع لنهج بديلة، واستعادة السياق عبر الجلسات. يتم تفعيلها بواسطة أوامر /gcc أو اللغة الطبيعية مثل 'commit this progress'، 'branch to try an alternative'، 'merge results'، 'recover context'.
تحقق من حالة مشروع Railway الحالي لهذا الدليل. استخدمه عندما يسأل المستخدم "حالة railway"، "هل هو يعمل"، "ما الذي تم نشره"، "حالة النشر"، أو عن وقت التشغيل. لا يستخدم للاستفسارات المتعلقة بالمتغيرات أو التكوين - استخدم مهارة railway-environment لتلك.
نموذج التعرف على الكلام العام من OpenAI. يدعم 99 لغة، النسخ، الترجمة إلى الإنجليزية، وتحديد اللغة. ستة أحجام للنماذج من صغير جدًا (39 مليون معلمة) إلى كبير (1550 مليون معلمة). يُستخدم لتحويل الكلام إلى نص، نسخ البودكاست، أو معالجة الصوت متعددة اللغات. الأفضل للتعرف التلقائي على الكلام متعدد اللغات والموثوق.
خبير في Angular الحديث (الإصدار 20 وما بعده) مع معرفة عميقة بـ Signals، المكونات المستقلة (Standalone Components)، التطبيقات بدون مناطق (Zoneless applications)، SSR/Hydration، والأنماط التفاعلية.
التطوير الحديث بلغة JavaScript/TypeScript باستخدام بيئة تشغيل Bun. يغطي إدارة الحزم، التجميع، الاختبار، والهجرة من Node.js. يُستخدم عند العمل مع Bun، تحسين سرعة تطوير JS/TS، أو الهجرة من Node.js إلى Bun.
يجب استخدام هذه المهارة عندما يطلب المستخدم "أتمتة اختبار حقن SQL"، "تعداد هيكل قاعدة البيانات"، "استخراج بيانات اعتماد قاعدة البيانات باستخدام sqlmap"، "تفريغ الجداول والأعمدة من قاعدة بيانات معرضة للخطر"، أو "إجراء اختبار اختراق قاعدة بيانات آلي". توفر هذه المهارة إرشادات شاملة لاستخدام SQLMap لاكتشاف واستغلال ثغرات حقن SQL.
مكتبة فيسبوك للبحث الفعال عن التشابه وتجميع المتجهات الكثيفة. تدعم مليارات المتجهات، تسريع GPU، وأنواع فهرسة مختلفة (Flat, IVF, HNSW). استخدمها للبحث السريع عن k-NN، استرجاع المتجهات على نطاق واسع، أو عندما تحتاج إلى بحث تشابه نقي بدون بيانات وصفية. الأفضل للتطبيقات عالية الأداء.
أنماط الخبراء لـ Neon serverless Postgres، التفرع، تجميع الاتصالات، وتكامل Prisma/Drizzle
الاستخدام عند: قاعدة بيانات neon، postgres بدون خادم، تفرع قاعدة البيانات، neon postgres، postgres بدون خادم.
قم بتشغيل الاختبارات وإصلاح جميع الاختبارات الفاشلة بشكل منهجي باستخدام تجميع الأخطاء الذكي. استخدم ذلك عندما يطلب المستخدم إصلاح الاختبارات الفاشلة، أو يذكر فشل الاختبارات، أو يشغل مجموعة الاختبارات وتحدث فشلات، أو يطلب جعل الاختبارات ناجحة.
ترحيل المطالبات والكود من Claude Sonnet 4.0، Sonnet 4.5، أو Opus 4.1 إلى Opus 4.5. يُستخدم عندما يرغب المستخدم في تحديث قاعدة الكود الخاصة به، المطالبات، أو استدعاءات API لاستخدام Opus 4.5. يتعامل مع تحديثات سلسلة النموذج وتعديلات المطالبات للفروق السلوكية المعروفة في Opus 4.5. لا يقوم بترحيل Haiku 4.5.
مجموعة أدوات شاملة لتطوير باستخدام مكتبة CocoIndex. تُستخدم عندما يحتاج المستخدمون إلى إنشاء خطوط أنابيب تحويل البيانات (التدفقات)، كتابة دوال مخصصة، أو تشغيل التدفقات عبر CLI أو API. تغطي بناء سير عمل ETL لمعالجة بيانات الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك تضمين المستندات في قواعد بيانات المتجهات، بناء رسوم بيانية معرفية، إنشاء فهارس بحث، أو معالجة تدفقات البيانات مع التحديثات التدريجية.
خبير تدقيق أول في نظام إدارة أمن المعلومات (ISMS) لتدقيق نظام إدارة أمن المعلومات الداخلي والخارجي. يقدم خبرة في تدقيق ISO 27001، إدارة برنامج تدقيق الأمان، تقييم ضوابط الأمان، والتحقق من الامتثال. يُستخدم للتدقيق الداخلي لنظام إدارة أمن المعلومات، التحضير للتدقيق الخارجي، اختبار ضوابط الأمان، ودعم شهادة ISO 27001.
إنشاء مستندات دعم اتخاذ القرار السريري (CDS) المهنية لإعدادات الأبحاث الصيدلانية والسريرية، بما في ذلك تحليلات مجموعات المرضى (مصنفة حسب العلامات البيولوجية مع النتائج) وتقارير توصيات العلاج (إرشادات قائمة على الأدلة مع خوارزميات اتخاذ القرار). يدعم تصنيف الأدلة وفق نظام GRADE، التحليل الإحصائي (نسب المخاطر، منحنيات البقاء، مخططات الشلال)، دمج العلامات البيولوجية، والامتثال التنظيمي. ينتج مخرجات بصيغة LaTeX/PDF جاهزة للنشر ومحسنة لتطوير الأدوية، الأبحاث السريرية، وتركيب الأدلة.
بناء تطبيقات الويب التقدمية (PWAs) مع دعم العمل دون اتصال، وقابلية التثبيت، واستراتيجيات التخزين المؤقت. يتم التفعيل كلما ذكر المستخدم PWA، أو عمال الخدمة (service workers)، أو ملفات تعريف تطبيق الويب (web app manifests)، أو Workbox، أو 'الإضافة إلى الشاشة الرئيسية'، أو رغب في أن يعمل تطبيق الويب الخاص به دون اتصال، أو يشعر بأنه أصلي، أو يكون قابلاً للتثبيت.
إرشادات خبراء لضبط نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) بدقة باستخدام Axolotl - تكوينات YAML، أكثر من 100 نموذج، LoRA/QLoRA، DPO/KTO/ORPO/GRPO، دعم متعدد الوسائط
أنماط الخبراء لتكامل Plaid API بما في ذلك تدفقات رمز الرابط، مزامنة المعاملات، التحقق من الهوية، المصادقة لـ ACH، فحوصات الرصيد، معالجة الويب هوك، وأفضل ممارسات الامتثال في التكنولوجيا المالية. استخدم عند: plaid، ربط حساب البنك، اتصال البنك، ach، تجميع الحسابات.
نهج منظم للنزاعات في مكان العمل، مناقشات الأداء، والتغذية الراجعة الصعبة باستخدام إطار العمل التحضيري-التنفيذي-المتابع. يُستخدم عند التحضير للمحادثات الصعبة، معالجة النزاعات، تقديم التغذية الراجعة النقدية، أو التعامل مع المناقشات الحساسة في مكان العمل.
مهارة يدوية فقط لتقليل حجم قاعدة الشيفرة الكلي. تُفعّل فقط عند طلب المستخدم صراحةً. تقيس النجاح بكمية الشيفرة النهائية، وليس بالجهد المبذول. تميل إلى الحذف.
يجب استخدام هذه المهارة لمهام تعلم الآلة الخاصة بالسلاسل الزمنية بما في ذلك التصنيف، الانحدار، التجميع، التنبؤ، اكتشاف الشذوذ، التقسيم، والبحث عن التشابه. استخدمها عند العمل مع البيانات الزمنية، الأنماط التسلسلية، أو الملاحظات المؤشرة زمنياً التي تتطلب خوارزميات متخصصة تتجاوز الأساليب القياسية لتعلم الآلة. وهي مناسبة بشكل خاص لتحليل السلاسل الزمنية أحادية ومتعددة المتغيرات مع واجهات برمجة تطبيقات متوافقة مع scikit-learn.
أداة بحث فعالة في قواعد البيانات لخادم preprint الخاص بـ bioRxiv. استخدم هذه المهارة عند البحث عن المطبوعات المسبقة في علوم الحياة بواسطة الكلمات المفتاحية، المؤلفين، نطاقات التواريخ، أو الفئات، واسترجاع بيانات الورقة البحثية، وتنزيل ملفات PDF، أو إجراء مراجعات أدبية.
إطار تعلم عميق (PyTorch Lightning). تنظيم كود PyTorch في LightningModules، تكوين المدربين (Trainers) لاستخدام متعدد وحدات معالجة الرسومات (GPU) أو وحدات معالجة التنسور (TPU)، تنفيذ خطوط أنابيب البيانات، ردود النداء (callbacks)، التسجيل (W&B، TensorBoard)، التدريب الموزع (DDP، FSDP، DeepSpeed)، لتدريب الشبكات العصبية بشكل قابل للتوسع.
قابلية تفسير النموذج وشرح النتائج باستخدام SHAP (تفسيرات شابلية الإضافية). استخدم هذه المهارة عند شرح توقعات نموذج التعلم الآلي، حساب أهمية الميزات، إنشاء مخططات SHAP (شلال، سرب نحل، شريط، تشتت، قوة، خريطة حرارية)، تصحيح أخطاء النماذج، تحليل تحيز النموذج أو العدالة، مقارنة النماذج، أو تنفيذ الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير. يعمل مع النماذج القائمة على الأشجار (XGBoost، LightGBM، الغابة العشوائية)، التعلم العميق (TensorFlow، PyTorch)، النماذج الخطية، وأي نموذج صندوق أسود.
يجب استخدام هذه المهارة عندما يطلب المستخدم "إعداد خادم ويب"، "تكوين HTTP أو HTTPS"، "أداء تعداد SNMP"، "تكوين مشاركات SMB"، "اختبار خدمات الشبكة"، أو يحتاج إلى إرشادات حول تكوين واختبار خدمات الشبكة لمختبرات اختبار الاختراق.
يقوم بتقييم نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) عبر أكثر من 100 معيار من أكثر من 18 أداة اختبار (MMLU، HumanEval، GSM8K، السلامة، VLM) مع تنفيذ متعدد الخلفيات. يُستخدم عند الحاجة إلى تقييم قابل للتوسع على Docker المحلي، أو Slurm HPC، أو منصات السحابة. منصة NVIDIA ذات المستوى المؤسسي مع بنية تعتمد على الحاويات أولاً لضمان قابلية إعادة التقييم.
منصة سحابية GPU بدون خوادم لتشغيل أحمال عمل التعلم الآلي. استخدمها عندما تحتاج إلى وصول GPU عند الطلب دون إدارة البنية التحتية، أو نشر نماذج التعلم الآلي كواجهات برمجة تطبيقات (APIs)، أو تشغيل مهام الدُفعات مع التوسع التلقائي.
حالات سحابة GPU المحجوزة وعند الطلب لتدريب وتفسير التعلم الآلي. استخدمها عندما تحتاج إلى حالات GPU مخصصة مع وصول SSH بسيط، أنظمة ملفات دائمة، أو عناقيد متعددة العقد عالية الأداء للتدريب على نطاق واسع.
خبير في Langfuse - منصة مراقبة نماذج اللغة الكبيرة مفتوحة المصدر. تغطي التتبع، إدارة المطالبات، التقييم، مجموعات البيانات، والتكامل مع LangChain وLlamaIndex وOpenAI. ضرورية لتصحيح الأخطاء، المراقبة، وتحسين تطبيقات نماذج اللغة الكبيرة في بيئة الإنتاج. يُستخدم عند: langfuse، مراقبة نماذج اللغة الكبيرة، تتبع نماذج اللغة الكبيرة، إدارة المطالبات، تقييم نماذج اللغة الكبيرة.
نشر مشاريع الويب على Netlify باستخدام واجهة سطر الأوامر Netlify CLI (`npx netlify`). يُستخدم عندما يطلب المستخدم النشر، الاستضافة، النشر، أو ربط موقع/مستودع على Netlify، بما في ذلك عمليات النشر للمعاينة والإنتاج.
يجب استخدام هذه المهارة عندما يسأل المستخدم عن "إعدادات الإضافة"، "تكوين إضافة المتجر"، "الإضافة القابلة للتكوين من قبل المستخدم"، "ملفات .local.md"، "ملفات حالة الإضافة"، "قراءة مقدمة YAML"، "إعدادات الإضافة لكل مشروع"، أو يرغب في جعل سلوك الإضافة قابلاً للتكوين. توثق نمط .claude/plugin-name.local.md لتخزين التكوين الخاص بالإضافة باستخدام مقدمة YAML ومحتوى ماركداون.
قم بإدارة مجموعة تفكير افتراضية — وهي مناظرة منظمة متعددة الشخصيات — قبل التخطيط أو اتخاذ قرارات معمارية/تصميمية/استراتيجية. استخدم هذه المهارة كلما كان المستخدم على وشك تخطيط نظام، أو اتخاذ قرار تكنولوجي، أو تقييم المقايضات، أو تحديد نهج، أو يواجه أي قرار حيث يمكن لوجهات نظر متعددة أن تحسن النتيجة. كما يتم تفعيلها عندما يقول المستخدم "think tank"، "debate this"، "perspectives on"، "trade-offs"، "should I use X or Y"، "help me decide"، "before we plan"، أو يطلب إيجابيات/سلبيات النهج المتنافسة. يجب أن تعمل هذه المهارة قبل بدء أي تخطيط للتنفيذ — فهي تنتج تحليلاً منظمًا يساهم في خطط أفضل.
قائمة، تبديل، وتكوين مشاريع Railway. استخدم عندما يرغب المستخدم في سرد جميع المشاريع، تبديل المشاريع، إعادة تسمية مشروع، تمكين/تعطيل نشرات PR، جعل المشروع عامًا/خاصًا، أو تعديل إعدادات المشروع.
مجموعة أدوات بايثون الأساسية لعلم الأحياء الجزيئي. مفضلة للاستعلامات المعتمدة على بايثون في PubMed/NCBI (Bio.Entrez)، معالجة التسلسلات، تحليل الملفات (FASTA، GenBank، FASTQ، PDB)، سير عمل BLAST المتقدم، الهياكل، علم الأنساب. للاستخدام السريع لـ BLAST، استخدم gget. للوصول المباشر إلى REST API، استخدم pubmed-database.
استخدم عندما يحتاج المستخدم إلى قدرات يفتقر إليها كلود (توليد الصور، بيانات X/Twitter في الوقت الحقيقي) أو يطلب صراحة نماذج خارجية ("blockrun"، "use grok"، "use gpt"، "dall-e"، "deepseek")
التوليد الهيكلي السريع والتقديم لنماذج اللغة الكبيرة (LLMs) مع تخزين مؤقت بادئة RadixAttention. يُستخدم لمخرجات JSON/regex، فك التشفير المقيد، سير العمل الوكلي مع استدعاءات الأدوات، أو عندما تحتاج إلى استدلال أسرع بمقدار 5× مقارنة بـ vLLM مع مشاركة البادئة. يدعم أكثر من 300,000 وحدة معالجة رسومات (GPU) في xAI وAMD وNVIDIA وLinkedIn.
يجب استخدام هذه المهارة عند إنشاء أمر شريطي في Claude Code. استخدمها عندما يطلب المستخدمون "إنشاء أمر"، "صنع أمر شريطي"، "إضافة أمر"، أو يرغبون في توثيق سير عمل كأمر قابل لإعادة الاستخدام. ضرورية لإنشاء أوامر شريطية محسّنة وقابلة للتنفيذ بواسطة الوكيل مع الهيكل الصحيح وأفضل الممارسات.
مستشار أول لدى إدارة الغذاء والدواء ومتخصص لشركات الأجهزة الطبية بما في ذلك الامتثال لقانون التأمين الصحي وقابلية إدارة المتطلبات. يقدم خبرة في مسارات إدارة الغذاء والدواء، والامتثال لمتطلبات نظام الجودة (QSR)، والإرشادات المتعلقة بالأمن السيبراني، ودعم تقديم الطلبات التنظيمية. يُستخدم في تخطيط تقديم طلبات إدارة الغذاء والدواء، وتقييمات الامتثال لنظام الجودة (QSR)، وتقييمات قانون التأمين الصحي (HIPAA)، وتطوير استراتيجيات التنظيم لدى إدارة الغذاء والدواء.
توجيه المحادثات الصعبة وتقديم ملاحظات بناءة باستخدام أُطُر منظمة. يغطي نموذج التحضير-التوصيل-المتابعة وتقنية الملاحظات المتمثلة في الوضع-السلوك-التأثير (SBI). يُستخدم عند التحضير للمحادثات الصعبة، تقديم الملاحظات، أو إدارة النزاعات.
توليد الصور من النصوص بأحدث التقنيات باستخدام نماذج Stable Diffusion عبر مكتبة HuggingFace Diffusers. يُستخدم عند توليد الصور من أوامر نصية، أو إجراء الترجمة من صورة إلى أخرى، أو التلوين داخل الصور (inpainting)، أو بناء خطوط أنابيب انتشار مخصصة.
قاعدة بيانات متجهات مُدارة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي الإنتاجية. مُدارة بالكامل، قابلة للتوسع التلقائي، مع بحث هجين (كثيف + متناثر)، تصفية البيانات الوصفية، ومساحات أسماء. زمن استجابة منخفض (<100 مللي ثانية عند النسبة 95). استخدمها لتوليد المعرفة الإنتاجي (RAG)، أنظمة التوصية، أو البحث الدلالي على نطاق واسع. الأفضل للبنية التحتية بدون خوادم والمُدارة.
مساعدة في معالجة تعليقات المراجعة/المشكلات على طلب السحب المفتوح في GitHub للفرع الحالي باستخدام أداة gh CLI؛ التحقق أولاً من مصادقة gh وطلب من المستخدم تسجيل الدخول إذا لم يكن مسجلاً.
الوصول المباشر إلى REST API لـ KEGG (للاستخدام الأكاديمي فقط). تحليل المسارات، تعيين الجينات إلى المسارات، المسارات الأيضية، تفاعلات الأدوية، تحويل المعرفات. بالنسبة لتدفقات العمل في بايثون مع قواعد بيانات متعددة، يُفضل استخدام bioservices. استخدم هذا للوصول المباشر عبر HTTP/REST أو للتحكم الخاص بـ KEGG.
استعلام وتحليل الأدبيات العلمية باستخدام قاعدة بيانات OpenAlex. يجب استخدام هذه المهارة عند البحث عن الأوراق الأكاديمية، تحليل اتجاهات البحث، العثور على أعمال المؤلفين أو المؤسسات، تتبع الاقتباسات، اكتشاف المنشورات المفتوحة الوصول، أو إجراء تحليل ببليومتري عبر أكثر من 240 مليون عمل علمي. استخدمها للبحث في الأدبيات، تحليل مخرجات البحث، تحليل الاقتباسات، واستعلام قواعد البيانات الأكاديمية.
قم بإنشاء خطط علاج طبية موجزة (3-4 صفحات)، مركزة بصيغة LaTeX/PDF لجميع التخصصات السريرية. يدعم العلاج الطبي العام، العلاج التأهيلي، رعاية الصحة النفسية، إدارة الأمراض المزمنة، الرعاية المحيطة بالجراحة، وإدارة الألم. يتضمن أُطُر أهداف SMART، تدخلات قائمة على الأدلة مع استشهادات نصية قليلة، الامتثال التنظيمي (HIPAA)، والتنسيق المهني. يولي الأولوية للإيجاز وقابلية التطبيق السريري.
الوصول إلى قوالب LaTeX الشاملة، ومتطلبات التنسيق، وإرشادات التقديم لأهم أماكن النشر العلمي (Nature, Science, PLOS, IEEE, ACM)، والمؤتمرات الأكاديمية (NeurIPS, ICML, CVPR, CHI)، والملصقات البحثية، ومقترحات المنح (NSF, NIH, DOE, DARPA). يجب استخدام هذه المهارة عند إعداد المخطوطات لتقديمها إلى المجلات، أو أوراق المؤتمرات، أو الملصقات البحثية، أو مقترحات المنح التي تتطلب متطلبات تنسيق وقوالب خاصة بكل مكان نشر.
يجب استخدام هذه المهارة عندما يطلب المستخدم "اختبار وجود مراجع كائنات مباشرة غير آمنة"، "العثور على ثغرات IDOR"، "استغلال التحكم في الوصول المعطل"، "تعداد معرفات المستخدمين أو مراجع الكائنات"، أو "تجاوز التفويض للوصول إلى بيانات مستخدمين آخرين". توفر هذه المهارة إرشادات شاملة لاكتشاف واستغلال ومعالجة ثغرات IDOR في تطبيقات الويب.
يجب استخدام هذه المهارة عندما يطلب المستخدم "البحث عن الأجهزة المكشوفة على الإنترنت"، "إجراء استطلاع باستخدام Shodan"، "العثور على الخدمات الضعيفة باستخدام Shodan"، "فحص نطاقات IP باستخدام Shodan"، أو "اكتشاف أجهزة إنترنت الأشياء والمنافذ المفتوحة". توفر هذه المهارة إرشادات شاملة لاستخدام محرك بحث Shodan، وواجهة سطر الأوامر (CLI)، وواجهة برمجة التطبيقات (API) لأغراض الاستطلاع في اختبار الاختراق.
تنسيق متعدد السحابات لأعباء عمل التعلم الآلي مع تحسين تلقائي للتكاليف. استخدمه عندما تحتاج إلى تشغيل تدريبات أو مهام دفعة عبر عدة سحابات، والاستفادة من الحالات الفورية مع الاسترداد التلقائي، أو تحسين تكاليف وحدات معالجة الرسومات عبر المزودين.
مكتبة PyTorch لتوليد الصوت بما في ذلك تحويل النص إلى موسيقى (MusicGen) وتحويل النص إلى صوت (AudioGen). استخدمها عندما تحتاج إلى توليد موسيقى من أوصاف نصية، إنشاء مؤثرات صوتية، أو تنفيذ توليد موسيقى مشروط باللحن.
منصة مراقبة نماذج اللغة الكبيرة (LLM) للتتبع والتقييم والمراقبة. تُستخدم عند تصحيح تطبيقات LLM، وتقييم مخرجات النماذج مقابل مجموعات البيانات، ومراقبة أنظمة الإنتاج، أو بناء خطوط اختبار منهجية لتطبيقات الذكاء الاصطناعي.
إنشاء وإدارة ملحقات Claude Code بهيكل مناسب، وملفات التعريف، وتكامل مع السوق. استخدم عند إنشاء ملحقات للسوق، أو إضافة مكونات الملحق (الأوامر، الوكلاء، الخطافات)، أو ترقية إصدارات الملحق، أو العمل مع ملفات التعريف plugin.json/marketplace.json.
استعلام مقاييس استخدام الموارد لخدمات Railway. استخدم هذا عند سؤال المستخدم عن استخدام الموارد، وحدة المعالجة المركزية، الذاكرة، الشبكة، القرص، أو أداء الخدمة مثل "كم مقدار الذاكرة التي يستخدمها خدمتي" أو "هل خدمتي بطيئة".
مجموعة أدوات شاملة للذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية لتطوير واختبار ونشر نماذج التعلم الآلي باستخدام البيانات السريرية. يجب استخدام هذه المهارة عند العمل مع السجلات الصحية الإلكترونية (EHR)، مهام التنبؤ السريري (الوفاة، إعادة الدخول للمستشفى، توصية الأدوية)، أنظمة الترميز الطبي (ICD، NDC، ATC)، الإشارات الفسيولوجية (EEG، ECG)، مجموعات بيانات الرعاية الصحية (MIMIC-III/IV، eICU، OMOP)، أو تنفيذ نماذج التعلم العميق لتطبيقات الرعاية الصحية (RETAIN، SafeDrug، Transformer، GNN).
اتقن إدارة الحالة الحديثة في React باستخدام Redux Toolkit وZustand وJotai وReact Query. استخدمها عند إعداد الحالة العالمية، إدارة حالة الخادم، أو الاختيار بين حلول إدارة الحالة.
بناء خطوط أنابيب بيانات قابلة للتوسع، ومستودعات بيانات حديثة، وهياكل تدفق بيانات في الوقت الحقيقي. تنفيذ Apache Spark، وdbt، وAirflow، ومنصات البيانات السحابية الأصلية.
مهارة البحث العميق مدعومة بـ NotebookLM MCP. يجري بحثًا منظمًا متعدد المصادر (تحليل السوق، المعلومات التنافسية، تحليل الاتجاهات، بحث العملاء المحتملين) باستخدام Google NotebookLM كمحرك بحث، ثم يقدم ملخصات منسقة وقطع استوديو اختيارية (شرائح، بودكاست صوتي، فيديوهات، رسوم بيانية معلوماتية، تقارير، خرائط ذهنية).
يوفر إرشادات لأبحاث التفسير الميكانيكي باستخدام TransformerLens لفحص وتحليل مكونات المحول الداخلية عبر نقاط الربط (HookPoints) وتخزين التنشيط المؤقت. يُستخدم عند عكس هندسة خوارزميات النموذج، ودراسة أنماط الانتباه، أو إجراء تجارب تصحيح التنشيط.
إطار عمل للنماذج المتقدمة لتضمين الجمل، النصوص، والصور. يوفر أكثر من 5000 نموذج مدرب مسبقًا للتشابه الدلالي، التجميع، والاسترجاع. يدعم النماذج متعددة اللغات، المتخصصة في المجالات، ومتعددة الوسائط. يُستخدم لتوليد التضمينات لـ RAG، البحث الدلالي، أو مهام التشابه. الأفضل لتوليد التضمينات في بيئات الإنتاج.
يقوم بتحويل ملفات OpenAPI 3.0 بصيغة JSON/YAML إلى واجهات TypeScript وحراس الأنواع. يجب استخدام هذه المهارة عندما يطلب المستخدم توليد أنواع من OpenAPI، تحويل المخطط إلى TS، إنشاء واجهات API، أو توليد أنواع TypeScript من مواصفات API.
استعلام، وتحديد المرحلة، وتطبيق تغييرات التكوين لبيئات Railway. استخدمها لأي عمليات متعلقة بالمتغيرات أو متغيرات البيئة، وتكوين الخدمة (المصدر، إعدادات البناء، إعدادات النشر)، دورة الحياة (حذف الخدمة)، وتطبيق التغييرات. يُفضل استخدامها بدلاً من مهارة railway-status لأي استعلامات تتعلق بالتكوين أو المتغيرات.
استخدم هذه المهارة عند العمل مع الرياضيات الرمزية في بايثون. يجب استخدام هذه المهارة لمهام الحساب الرمزي بما في ذلك حل المعادلات جبريًا، وأداء عمليات التفاضل والتكامل (المشتقات، التكاملات، النهايات)، والتلاعب بالتعابير الجبرية، والعمل مع المصفوفات بشكل رمزي، والحسابات الفيزيائية، ومشاكل نظرية الأعداد، وحسابات الهندسة، وتوليد كود قابل للتنفيذ من التعبيرات الرياضية. طبق هذه المهارة عندما يحتاج المستخدم إلى نتائج رمزية دقيقة بدلاً من التقريبات العددية، أو عند العمل مع الصيغ الرياضية التي تحتوي على متغيرات ومعاملات.
أنماط الخبراء لمنصة بيانات العملاء Segment بما في ذلك Analytics.js، التتبع على جانب الخادم، خطط التتبع مع البروتوكولات، حل الهوية، تكوين الوجهات، وأفضل ممارسات حوكمة البيانات. يُستخدم عند: segment، analytics.js، منصة بيانات العملاء، cdp، خطة التتبع.
استخدم عندما يسأل المستخدم عن كيفية البناء باستخدام منتجات أو واجهات برمجة تطبيقات OpenAI ويحتاج إلى وثائق رسمية محدثة مع الاستشهادات (على سبيل المثال: Codex، واجهة برمجة تطبيقات الردود، إكمالات الدردشة، مجموعة تطوير تطبيقات Apps SDK، مجموعة تطوير وكلاء Agents SDK، الوقت الحقيقي Realtime، قدرات النموذج أو الحدود)؛ قم بإعطاء الأولوية لأدوات MCP الخاصة بوثائق OpenAI وقم بتقييد أي تصفح احتياطي على نطاقات OpenAI الرسمية فقط.
يُحسّن الانتباه في المحولات باستخدام Flash Attention لتحقيق تسريع بمقدار 2-4 أضعاف وتقليل الذاكرة بمقدار 10-20 ضعف. يُستخدم عند تدريب/تشغيل المحولات مع تسلسلات طويلة (>512 رمزًا)، أو عند مواجهة مشاكل في ذاكرة GPU مع الانتباه، أو الحاجة إلى استدلال أسرع. يدعم PyTorch native SDPA، مكتبة flash-attn، H100 FP8، وانتباه النافذة المنزلقة.
محللات الرموز السريعة المُحسّنة للبحث والإنتاج. تنفيذ قائم على Rust يقوم بتحليل 1 جيجابايت في أقل من 20 ثانية. يدعم خوارزميات BPE وWordPiece وUnigram. تدريب مفردات مخصصة، تتبع المحاذاة، التعامل مع الحشو/الاقتطاع. يتكامل بسلاسة مع transformers. استخدمه عندما تحتاج إلى تحليل رموز عالي الأداء أو تدريب محلل رموز مخصص.
الكشف التلقائي عن إطار اختبار وتشغيل الاختبارات ذات الصلة. يحدد Jest و Vitest و Playwright و Cypress و pytest و Go test وغيرها. يمكنه تشغيل جميع الاختبارات، اختبارات ملف محدد، أو توليد اختبارات أساسية للكود الجديد. الاستخدام - /test-detect، /test-detect src/auth/login.ts، /test-detect generate src/utils.ts
يجب استخدام هذه المهارة عند العمل مع مصفوفات البيانات المشروحة في بايثون، لا سيما لتحليل الجينوم أحادي الخلية، وإدارة القياسات التجريبية مع البيانات الوصفية، أو التعامل مع مجموعات البيانات البيولوجية واسعة النطاق. استخدمها عندما تتضمن المهام كائنات AnnData، ملفات h5ad، بيانات RNA-seq أحادية الخلية، أو التكامل مع أدوات scanpy/scverse.
الأداة الأساسية في بايثون لأكثر من 40 خدمة في المعلوماتية الحيوية. مفضلة لعمليات سير العمل متعددة قواعد البيانات: UniProt، KEGG، ChEMBL، PubChem، Reactome، QuickGO. واجهة برمجة تطبيقات موحدة للاستعلامات، تحويل المعرفات، تحليل المسارات. للتحكم المباشر عبر REST، استخدم مهارات قواعد البيانات الفردية (uniprot-database، kegg-database).
نظام ذكاء اصطناعي متعدد الوكلاء لمساعدة البحث العلمي يقوم بأتمتة سير عمل البحث من تحليل البيانات إلى النشر. يجب استخدام هذه المهارة عند توليد أفكار بحثية من مجموعات البيانات، تطوير منهجيات البحث، تنفيذ التجارب الحاسوبية، إجراء عمليات البحث في الأدبيات، أو توليد أوراق بحثية جاهزة للنشر بصيغة LaTeX. يدعم خطوط أنابيب البحث الشاملة مع تنظيم وكلاء قابل للتخصيص.
منصة DNAnexus السحابية للجينوميات. بناء التطبيقات/البرمجيات الصغيرة، إدارة البيانات (رفع/تنزيل)، dxpy Python SDK، تشغيل سير العمل، FASTQ/BAM/VCF، لتطوير وتنفيذ خطوط أنابيب الجينوميات.
خبير Upstash QStash لطوابير الرسائل بدون خادم، والمهام المجدولة، وتسليم المهام الموثوق به عبر HTTP دون إدارة البنية التحتية. يُستخدم عند: qstash، طابور upstash، كرون بدون خادم، http المجدول، طابور الرسائل بدون خادم.
تنسيق GGUF وكمية llama.cpp للاستدلال الفعال على وحدة المعالجة المركزية/وحدة معالجة الرسومات. استخدمه عند نشر النماذج على أجهزة المستهلك، Apple Silicon، أو عند الحاجة إلى كمية مرنة من 2-8 بت بدون متطلبات GPU.
بناء واجهات برمجة تطبيقات غير متزامنة عالية الأداء باستخدام FastAPI و SQLAlchemy 2.0 و Pydantic V2. إتقان الخدمات المصغرة، WebSockets، وأنماط البرمجة غير المتزامنة الحديثة في بايثون.
ينفذ تقنية NOWAIT لتحقيق استدلال فعال في نماذج LLMs بأسلوب R1. يُستخدم عند تحسين استدلال نماذج التفكير (QwQ، DeepSeek-R1، Phi4-Reasoning، Qwen3، Kimi-VL، QvQ)، مما يقلل من استخدام رموز سلسلة التفكير بنسبة 27-51% مع الحفاظ على الدقة. يتم تفعيله عند "تحسين الاستدلال"، "تقليل رموز التفكير"، "الاستدلال الفعال"، "كبت رموز الانعكاس"، أو عند العمل مع مخرجات CoT المطولة.
إطار عمل لوكيل ذكاء اصطناعي طبي ذاتي التنفيذ لتنفيذ مهام بحثية معقدة عبر علم الجينوم، اكتشاف الأدوية، علم الأحياء الجزيئي، والتحليل السريري. استخدم هذه المهارة عند إجراء أبحاث طبية متعددة الخطوات تشمل تصميم فحص CRISPR، تحليل RNA-seq للخلايا المفردة، التنبؤ بـ ADMET، تفسير GWAS، تشخيص الأمراض النادرة، أو تحسين بروتوكولات المختبر. يستفيد من استدلال نماذج اللغة الكبيرة مع تنفيذ الشيفرة وقواعد البيانات الطبية المتكاملة.
استعلام ClinicalTrials.gov عبر API v2. ابحث عن التجارب حسب الحالة، الدواء، الموقع، الحالة، أو المرحلة. استرجع تفاصيل التجربة بواسطة معرف NCT، صدّر البيانات، لأغراض البحث السريري ومطابقة المرضى.
ينشئ خطط تنفيذ مفصلة ومقسمة إلى أقسام من خلال البحث، مقابلات أصحاب المصلحة، ومراجعة متعددة لنماذج اللغة الكبيرة (LLM). يُستخدم عند تخطيط الميزات التي تتطلب تحليلًا دقيقًا قبل التنفيذ.
تنفيذ تعليمي لـ GPT في حوالي 300 سطر. يعيد إنتاج GPT-2 (124M) على OpenWebText. كود نظيف وقابل للتعديل لتعلم المحولات. بواسطة Andrej Karpathy. مثالي لفهم بنية GPT من الصفر. التدريب على Shakespeare (وحدة المعالجة المركزية) أو OpenWebText (متعدد وحدات معالجة الرسومات).
استخدم عندما يرغب المستخدم في التكامل مع واجهة برمجة تطبيقات X (تويتر) عبر Xquik للبحث في التغريدات، والاطلاع على ملفات المستخدمين، واستخراج المتابعين، وإجراء سحوبات الجوائز، ومراقبة الحسابات، أو الوصول إلى المواضيع الرائجة. كما يُستخدم عندما يذكر المستخدم "Xquik"، "Twitter API"، "X API"، "tweet scraper"، "follower extraction"، أو "Twitter monitoring". يشمل ذلك REST API، وwebhooks، وإعداد خادم MCP.
استخدم فقط عندما يقول المستخدم صراحةً: 'استخدم المهارة web-to-markdown ...' (أو 'استخدم مهارة web-to-markdown ...'). يحول عناوين URL لصفحات الويب إلى Markdown نظيف عن طريق استدعاء أداة web2md المحلية عبر سطر الأوامر (Puppeteer + Readability)، مناسبة للصفحات التي يتم عرضها بواسطة JS.
الوصول إلى أكثر من 200 مليون بنية بروتينية متوقعة بواسطة الذكاء الاصطناعي من AlphaFold. استرجع البنى باستخدام معرف UniProt، قم بتنزيل ملفات PDB/mmCIF، حلل مقاييس الثقة (pLDDT، PAE)، لاستخدامها في اكتشاف الأدوية وعلم الأحياء الهيكلي.
شغّل كود بايثون في السحابة باستخدام الحاويات بدون خادم، ووحدات معالجة الرسوميات (GPUs)، والتوسع التلقائي. استخدم ذلك عند نشر نماذج التعلم الآلي، وتشغيل مهام المعالجة الدُفعية، وجدولة المهام التي تتطلب حوسبة مكثفة، أو تقديم واجهات برمجة التطبيقات (APIs) التي تحتاج إلى تسريع بواسطة GPU أو التوسع الديناميكي.
يجب استخدام هذه المهارة عند العمل مع نماذج المحولات المدربة مسبقًا لمعالجة اللغة الطبيعية، والرؤية الحاسوبية، والصوت، أو المهام متعددة الوسائط. تُستخدم لتوليد النصوص، والتصنيف، والإجابة على الأسئلة، والترجمة، والتلخيص، وتصنيف الصور، واكتشاف الأجسام، والتعرف على الكلام، وضبط النماذج بدقة على مجموعات بيانات مخصصة.
نموذج OpenAI الذي يربط بين الرؤية واللغة. يتيح التصنيف الصوري بدون تدريب مسبق، ومطابقة الصور مع النصوص، والاسترجاع عبر الوسائط. تم تدريبه على 400 مليون زوج من الصور والنصوص. يُستخدم في البحث عن الصور، ومراقبة المحتوى، أو مهام الرؤية واللغة دون الحاجة إلى ضبط دقيق. الأفضل لفهم الصور لأغراض عامة.
نموذج أساسي لتقسيم الصور مع نقل بدون تدريب مسبق. استخدمه عندما تحتاج إلى تقسيم أي كائن في الصور باستخدام نقاط أو مربعات أو أقنعة كمحفزات، أو لتوليد جميع أقنعة الكائنات في الصورة تلقائيًا.
يُكمم نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) إلى 8-بت أو 4-بت لتقليل الذاكرة بنسبة 50-75% مع فقدان دقة ضئيل. يُستخدم عندما تكون ذاكرة وحدة معالجة الرسومات (GPU) محدودة، أو الحاجة إلى استيعاب نماذج أكبر، أو الرغبة في استدلال أسرع. يدعم صيغ INT8، NF4، FP4، تدريب QLoRA، ومحسّنات 8-بت. يعمل مع مكتبة HuggingFace Transformers.
مجموعة من الموارد لمساعدتي في كتابة جميع أنواع الاتصالات الداخلية، باستخدام الصيغ التي تفضل شركتي استخدامها. يجب على كلود استخدام هذه المهارة كلما طُلب منه كتابة نوع من الاتصالات الداخلية (تقارير الحالة، تحديثات القيادة، تحديثات 3P، النشرات الإخبارية للشركة، الأسئلة الشائعة، تقارير الحوادث، تحديثات المشاريع، إلخ).
الحوسبة المتوازية/الموزعة. توسيع نطاق pandas/NumPy إلى ما يتجاوز الذاكرة، إطارات البيانات/المصفوفات المتوازية، معالجة متعددة الملفات، مخططات المهام، لمجموعات بيانات أكبر من الذاكرة العشوائية وسير عمل متوازية.
محاكاة وتحليل ميكانيكا الكم باستخدام QuTiP (صندوق أدوات الكم في بايثون). يُستخدم عند العمل مع الأنظمة الكمومية بما في ذلك: (1) الحالات الكمومية (kets, bras, مصفوفات الكثافة)، (2) المؤثرات والبوابات الكمومية، (3) تطور الزمن والديناميكيات (معادلة شرودنجر، معادلات الماستر، مونت كارلو)، (4) الأنظمة الكمومية المفتوحة مع التبدد، (5) القياسات الكمومية والتشابك، (6) التصور (كرة بلوخ، دوال ويجنر)، (7) الحالات الثابتة ودوال الارتباط، أو (8) الطرق المتقدمة (نظرية فلوكيه، HEOM، المحللات العشوائية). يتعامل مع الأنظمة الكمومية المغلقة والمفتوحة عبر مجالات مختلفة تشمل البصريات الكمومية، الحوسبة الكمومية، وفيزياء المادة المكثفة.
استخدم فقط عندما يطلب المستخدم صراحةً تنفيذ عمليات التهيئة (stage)، الالتزام (commit)، الدفع (push)، وفتح طلب سحب (pull request) على GitHub في تدفق واحد باستخدام واجهة سطر الأوامر الخاصة بـ GitHub (`gh`).
منصة مراقبة الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر لتتبع نماذج اللغة الكبيرة (LLM)، التقييم، والمراقبة. تُستخدم عند تصحيح تطبيقات LLM مع تتبعات مفصلة، إجراء التقييمات على مجموعات البيانات، أو مراقبة أنظمة الذكاء الاصطناعي الإنتاجية مع رؤى في الوقت الحقيقي.
الكمية بعد التدريب بدقة 4 بت لنماذج اللغة الكبيرة مع فقدان دقة ضئيل. يُستخدم لنشر النماذج الكبيرة (70B، 405B) على وحدات معالجة الرسومات للمستهلكين، عندما تحتاج إلى تقليل الذاكرة بمقدار 4× مع تدهور في التعقيد أقل من 2%، أو لتسريع الاستدلال (زيادة سرعة 3-4×) مقارنة بـ FP16. يتكامل مع مكتبات transformers و PEFT لضبط QLoRA الدقيق.
ضبط نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) باستخدام التعلم المعزز مع TRL - SFT لضبط التعليمات، DPO لمحاذاة التفضيلات، PPO/GRPO لتحسين المكافأة، وتدريب نموذج المكافأة. يُستخدم عند الحاجة إلى RLHF، لمواءمة النموذج مع التفضيلات، أو التدريب من خلال ملاحظات البشر. يعمل مع مكتبة HuggingFace Transformers.
طريقة Anthropic لتدريب الذكاء الاصطناعي غير الضار من خلال التحسين الذاتي. نهج من مرحلتين - التعلم الموجه مع النقد الذاتي/المراجعة، ثم RLAIF (التعلم المعزز من ملاحظات الذكاء الاصطناعي). يُستخدم لمحاذاة السلامة، وتقليل المخرجات الضارة دون الحاجة إلى تسميات بشرية. يدعم نظام السلامة الخاص بـ Claude.
إطار عمل السلامة في وقت التشغيل من NVIDIA لتطبيقات نماذج اللغة الكبيرة (LLM). يتميز بالكشف عن الاختراق، والتحقق من صحة الإدخال/الإخراج، والتحقق من الحقائق، والكشف عن الهلوسة، وترشيح المعلومات الشخصية (PII)، والكشف عن السمية. يستخدم لغة Colang 2.0 الخاصة بالبرمجة القابلة للتخصيص (DSL) للقيود البرمجية. جاهز للإنتاج، ويعمل على وحدة معالجة الرسومات T4.
مجزئ مستقل عن اللغة يعامل النص كنص يونيكود خام. يدعم خوارزميات BPE وUnigram. سريع (50 ألف جملة/ثانية)، خفيف الوزن (ذاكرة 6 ميجابايت)، مفردات حتمية. يستخدمه T5 وALBERT وXLNet وmBART. يتم التدريب على النص الخام بدون تقسيم مسبق. استخدمه عندما تحتاج إلى دعم متعدد اللغات، أو لغات CJK، أو تقسيم يمكن إعادة إنتاجه.
الاستعلام عن جين NCBI عبر واجهة برمجة التطبيقات E-utilities/Datasets. البحث بواسطة الرمز/المعرف، استرجاع معلومات الجين (RefSeqs، GO، المواقع، الظواهر)، عمليات البحث الدفعي، لتوضيح الجينات والتحليل الوظيفي.
الوصول إلى NCBI GEO لبيانات التعبير الجيني/علم الجينوم. البحث/تحميل مجموعات بيانات الميكروأري وRNA-seq (GSE، GSM، GPL)، استرجاع ملفات SOFT/Matrix، لتحليل النسخ والتعبير.
إطار محاكاة قائم على الأحداث المنفصلة يعتمد على العمليات في بايثون. استخدم هذه المهارة عند بناء محاكاة لأنظمة تحتوي على عمليات، قوائم انتظار، موارد، وأحداث تعتمد على الزمن مثل أنظمة التصنيع، عمليات الخدمة، حركة مرور الشبكات، اللوجستيات، أو أي نظام تتفاعل فيه الكيانات مع الموارد المشتركة عبر الزمن.
الوصول إلى واجهات برمجة التطبيقات الخاصة بمكتب براءات الاختراع والعلامات التجارية الأمريكي (USPTO) للبحث في براءات الاختراع/العلامات التجارية، تاريخ الفحص (PEDS)، التنازلات، الاستشهادات، الإجراءات المكتبية، TSDR، لتحليل الملكية الفكرية والبحث عن الفن السابق.
إنشاء طلبات السحب وفقًا لاتفاقيات Sentry. استخدمها عند فتح طلبات السحب، وكتابة أوصاف طلبات السحب، أو تحضير التغييرات للمراجعة. يتبع إرشادات مراجعة الكود الخاصة بـ Sentry.
اتقن مبادئ تصميم واجهات برمجة التطبيقات REST و GraphQL لبناء واجهات برمجة تطبيقات بديهية وقابلة للتوسع وسهلة الصيانة تُسعد المطورين وتدوم مع مرور الوقت.
استخدم عندما يطلب المستخدم إنشاء أو إعداد أو تحرير دفاتر Jupyter (`.ipynb`) للتجارب أو الاستكشافات أو الدروس التعليمية؛ يُفضل استخدام القوالب المجمعة وتشغيل سكربت المساعدة `new_notebook.py` لإنشاء دفتر ملاحظات نظيف كبداية.
تصميم وتنفيذ هياكل SaaS متعددة المستأجرين مع أمان على مستوى الصف، واستعلامات مخصصة لكل مستأجر، وعزل مخطط مشترك، وأنماط إدارة آمنة عبر المستأجرين في PostgreSQL وTypeScript.
خبير مدير أول لشؤون التنظيم لشركات التكنولوجيا الصحية والتكنولوجيا الطبية. يقدم إرشادات تنظيمية استراتيجية، إدارة تقديم الطلبات، تحليل مسارات التنظيم، تنسيق الامتثال العالمي، وقيادة فرق متعددة الوظائف. يُستخدم لتطوير استراتيجيات التنظيم، تخطيط التقديمات، تقييم المخاطر التنظيمية، وأنشطة تنسيق الفريق.
المعرفة والأدوات لإنشاء صور GIF متحركة محسّنة لـ Slack. توفر قيودًا، وأدوات التحقق، ومفاهيم الرسوم المتحركة. استخدمها عندما يطلب المستخدمون صور GIF متحركة لـ Slack مثل "اصنع لي صورة GIF لـ X يقوم بـ Y لـ Slack."
مكتبة بايثون شاملة لعلم الفلك والفيزياء الفلكية. يجب استخدام هذه المهارة عند العمل مع البيانات الفلكية بما في ذلك الإحداثيات السماوية، الوحدات الفيزيائية، ملفات FITS، الحسابات الكونية، أنظمة الوقت، الجداول، أنظمة الإحداثيات العالمية (WCS)، وتحليل البيانات الفلكية. استخدمها عند وجود مهام تتضمن تحويل الإحداثيات، تحويل الوحدات، معالجة ملفات FITS، حساب المسافات الكونية، تحويل مقاييس الوقت، أو معالجة البيانات الفلكية.
مكتبة بايثون للعمل مع ملفات DICOM (التصوير الرقمي والاتصالات في الطب). استخدم هذه المهارة عند قراءة أو كتابة أو تعديل بيانات التصوير الطبي بتنسيق DICOM، استخراج بيانات البكسل من الصور الطبية (الأشعة المقطعية، الرنين المغناطيسي، الأشعة السينية، الموجات فوق الصوتية)، إخفاء هوية ملفات DICOM، العمل مع بيانات وصفية وعلامات DICOM، تحويل صور DICOM إلى تنسيقات أخرى، التعامل مع بيانات DICOM المضغوطة، أو معالجة مجموعات بيانات التصوير الطبي. تنطبق على المهام المتعلقة بتحليل الصور الطبية، أنظمة PACS، سير عمل الأشعة، وتطبيقات التصوير الصحي.
خبير في Zod — التحقق من صحة المخططات مع التركيز على TypeScript. يشمل التحليل، الأخطاء المخصصة، التحسينات، استنتاج النوع، والتكامل مع React Hook Form و Next.js و tRPC.
يوفر إرشادات لتدريب وتحليل المشفرات التلقائية المتناثرة (SAEs) باستخدام SAELens لتفكيك تنشيطات الشبكات العصبية إلى ميزات قابلة للتفسير. يُستخدم عند اكتشاف الميزات القابلة للتفسير، تحليل التراكب، أو دراسة التمثيلات أحادية الدلالة في نماذج اللغة.
الكمية نصف التربيعية لنماذج اللغة الكبيرة (LLMs) بدون بيانات المعايرة. استخدمها عند تقليل دقة النماذج إلى 4/3/2 بت دون الحاجة إلى مجموعات بيانات المعايرة، من أجل سير عمل تقليل دقة سريع، أو عند النشر باستخدام vLLM أو HuggingFace Transformers.
مهندس سحابي خبير متخصص في تصميم بنية تحتية متعددة السحابات AWS/Azure/GCP، والبنية التحتية ككود المتقدمة (Terraform/OpenTofu/CDK)، وتحسين تكاليف FinOps، وأنماط الهندسة المعمارية الحديثة.
إنشاء واجهات برمجة تطبيقات ويب خارجية مخصصة لنظام إدارة التعلم Moodle. يُستخدم عند تنفيذ خدمات الويب لإدارة الدورات، تتبع المستخدمين، عمليات الاختبارات، أو وظائف الإضافات المخصصة. يشمل التحقق من صحة المعاملات، عمليات قاعدة البيانات، معالجة الأخطاء، تسجيل الخدمة، ومعايير ترميز Moodle.
خطط وابنِ أدوات CLI جاهزة للإنتاج باستخدام Rust وclap لتحليل الوسائط، مع دعم للأوامر الفرعية، وملفات التكوين، والإخراج الملون، ومعالجة الأخطاء بشكل صحيح. يستخدم التخطيط المستند إلى المقابلات لتوضيح الأوامر، وصيغ الإدخال/الإخراج، واستراتيجية التوزيع قبل كتابة أي كود.
الوصول إلى RCSB PDB لهياكل البروتين/الأحماض النووية ثلاثية الأبعاد. البحث بالنص/التسلسل/الهيكل، تنزيل الإحداثيات (PDB/mmCIF)، استرجاع البيانات الوصفية، لأغراض علم الأحياء الهيكلي واكتشاف الأدوية.
مجموعة أدوات اكتشاف الأدوية القائمة على الرسوم البيانية. التنبؤ بخصائص الجزيئات (ADMET)، نمذجة البروتينات، استدلال رسومات المعرفة، توليد الجزيئات، التخليق العكسي، الشبكات العصبية الرسومية (GNNs) مثل (GIN, GAT, SchNet)، أكثر من 40 مجموعة بيانات، للتعلم الآلي المعتمد على PyTorch على الجزيئات، البروتينات، والرسوم البيانية الطبية الحيوية.
الوصول المباشر إلى REST API لـ UniProt. بحث البروتينات، استرجاع FASTA، تعيين المعرفات، Swiss-Prot/TrEMBL. بالنسبة لتدفقات عمل Python التي تتضمن قواعد بيانات متعددة، يُفضل استخدام bioservices (واجهة موحدة لأكثر من 40 خدمة). استخدم هذا للعمل المباشر عبر HTTP/REST أو للتحكم الخاص بـ UniProt.
التكميم الوزني الواعي بالتنشيط لضغط نماذج اللغة الكبيرة (LLM) بدقة 4-بت مع تسريع بمقدار 3 أضعاف وخسارة دقيقة دنيا. يُستخدم عند نشر النماذج الكبيرة (7B-70B) على ذاكرة GPU محدودة، عندما تحتاج إلى استدلال أسرع من GPTQ مع الحفاظ على دقة أفضل، أو للنماذج المعدلة بالتعليمات والنماذج متعددة الوسائط. الفائز بجائزة أفضل ورقة بحثية في MLSys 2024.
نموذج المراقبة المتخصص من Meta بحجم 7-8 مليارات لمعالجة مدخلات/مخرجات نماذج اللغة الكبيرة (LLM). 6 فئات أمان - العنف/الكراهية، المحتوى الجنسي، الأسلحة، المواد، إيذاء النفس، التخطيط الإجرامي. دقة تتراوح بين 94-95%. يمكن نشره باستخدام vLLM، HuggingFace، Sagemaker. يتكامل مع NeMo Guardrails.
يبسط وينقح الكود من أجل الوضوح والاتساق وسهولة الصيانة مع الحفاظ على جميع الوظائف. يُستخدم عند الطلب "تبسيط الكود"، "تنظيف الكود"، "إعادة هيكلة من أجل الوضوح"، "تحسين قابلية القراءة"، أو مراجعة الكود المعدل حديثًا من أجل الأناقة. يركز على أفضل الممارسات الخاصة بالمشروع.
إطار عمل لمحاكاة ديناميكا الموائع الحسابية باستخدام بايثون. يُستخدم عند تشغيل محاكاة ديناميكا الموائع بما في ذلك معادلات نافير-ستوكس (ثنائية/ثلاثية الأبعاد)، معادلات المياه الضحلة، التدفقات الطبقية، أو عند تحليل الاضطراب، ديناميكيات الدوامات، أو التدفقات الجيوفيزيائية. يوفر طرقًا شبه طيفية مع FFT، دعم الحوسبة عالية الأداء (HPC)، وتحليل شامل للمخرجات.
مجموعة أدوات شاملة لمعالجة الإشارات الحيوية لتحليل البيانات الفسيولوجية بما في ذلك إشارات ECG، EEG، EDA، RSP، PPG، EMG، وEOG. استخدم هذه المهارة عند معالجة إشارات القلب والأوعية الدموية، نشاط الدماغ، الاستجابات الكهربية الجلدية، أنماط التنفس، نشاط العضلات، أو حركات العين. قابلة للتطبيق في تحليل تباين معدل ضربات القلب، الفعليات المرتبطة بالأحداث، مقاييس التعقيد، تقييم الجهاز العصبي الذاتي، أبحاث علم النفس الفسيولوجي، ودمج الإشارات الفسيولوجية متعددة الوسائط.
الاستعلام من واجهة برمجة تطبيقات Reactome REST لتحليل المسارات، الإثراء، تعيين الجينات إلى المسارات، مسارات الأمراض، التفاعلات الجزيئية، تحليل التعبير، لدراسات علم الأحياء النظامي.
مصفوفات N-D مقسمة للتخزين السحابي. مصفوفات مضغوطة، إدخال/إخراج متوازي، تكامل مع S3/GCS، متوافقة مع NumPy/Dask/Xarray، لأنابيب الحوسبة العلمية واسعة النطاق.
هجين RNN+Transformer مع استدلال بزمن O(n). زمن خطي، سياق لا نهائي، بدون ذاكرة KV. التدريب مثل GPT (متوازي)، الاستدلال مثل RNN (تسلسلي). مشروع الذكاء الاصطناعي لمؤسسة لينكس. الإنتاج في ويندوز، أوفيس، NeMo. RWKV-7 (مارس 2025). نماذج تصل إلى 14 مليار معلمة.
إطار عمل RLHF عالي الأداء مع تسريع Ray+vLLM. يُستخدم لتدريب PPO، GRPO، RLOO، DPO للنماذج الكبيرة (7B-70B+). مبني على Ray، vLLM، ZeRO-3. أسرع مرتين من DeepSpeedChat مع بنية موزعة ومشاركة موارد GPU.
قم بتنفيذ استراتيجيات اختبار شاملة باستخدام pytest، fixtures، المحاكاة (mocking)، وتطوير البرمجيات بواسطة الاختبار (test-driven development). استخدمها عند كتابة اختبارات بايثون، إعداد مجموعات الاختبار، أو تنفيذ أفضل ممارسات الاختبار.
خطافات جافا سكريبت على جانب الخادم لـ PocketBase (pb_hooks). تُستخدم عند كتابة المسارات المخصصة، خطافات الأحداث، مهام الكرون، إرسال البريد الإلكتروني، إجراء طلبات HTTP، استعلام قاعدة البيانات، أو توسيع PocketBase بمنطق على جانب الخادم. تغطي بيئة تشغيل goja ES5، التوجيه، الوسائط الوسيطة، جميع خطافات الأحداث، استعلامات قاعدة البيانات، عمليات السجلات، وواجهات برمجة التطبيقات العالمية.
استعلام قاعدة بيانات جينوم Ensembl عبر REST API لأكثر من 250 نوعًا. عمليات البحث عن الجينات، استرجاع التسلسلات، تحليل المتغيرات، علم الجينوم المقارن، الأرتولوجات، توقعات VEP، لأبحاث الجينوم.
تحليل ملفات FCS (معيار قياس التدفق الخلوي) الإصدار 2.0-3.1. استخراج الأحداث كمصفوفات NumPy، قراءة البيانات الوصفية/القنوات، التحويل إلى CSV/DataFrame، لمعالجة بيانات قياس التدفق الخلوي المسبقة.
مجموعة أدوات عالية الأداء لتحليل الفواصل الجينومية بلغة Rust مع روابط Python. استخدمها عند العمل مع المناطق الجينومية، ملفات BED، مسارات التغطية، اكتشاف التداخل، التجزئة لنماذج التعلم الآلي، أو تحليل الشظايا في علم الجينوم الحاسوبي وتطبيقات التعلم الآلي.
واجهة برمجة تطبيقات STRING للاستعلام عن تفاعلات البروتين-بروتين (59 مليون بروتين، 20 مليار تفاعل). تحليل الشبكات، إثراء GO/KEGG، اكتشاف التفاعلات، أكثر من 5000 نوع، لعلم الأحياء النظامي.
استخدم هذه المهارة لمعالجة وتحليل مجموعات البيانات الجدولية الكبيرة (مليارات الصفوف) التي تتجاوز ذاكرة الوصول العشوائي المتاحة. تتفوق Vaex في عمليات DataFrame خارج الذاكرة، والتقييم الكسول، والتجميعات السريعة، والتصور الفعال للبيانات الكبيرة، وتعلم الآلة على مجموعات البيانات الكبيرة. يُطبق ذلك عندما يحتاج المستخدمون إلى العمل مع ملفات CSV/HDF5/Arrow/Parquet الكبيرة، أو إجراء إحصائيات سريعة على مجموعات بيانات ضخمة، أو إنشاء تصورات للبيانات الكبيرة، أو بناء خطوط أنابيب تعلم الآلة التي لا تتسع في الذاكرة.
نموذج الحالة-الفضاء بتعقيد O(n) مقابل تعقيد O(n²) في المحولات. استدلال أسرع 5×، تسلسلات بملايين الرموز، بدون ذاكرة تخزين KV. SSM انتقائي بتصميم واعٍ للأجهزة. Mamba-1 (d_state=16) و Mamba-2 (d_state=128، متعدد الرؤوس). نماذج من 130M إلى 2.8B على HuggingFace.
إطار تدريب مسبق للرؤية واللغة يربط بين مشفرات الصور المجمدة ونماذج اللغة الكبيرة (LLMs). يُستخدم عند الحاجة إلى توصيف الصور، الإجابة على الأسئلة البصرية، استرجاع النصوص المرتبطة بالصور، أو الدردشة متعددة الوسائط مع أداء متقدم بدون تدريب مسبق (zero-shot).
يوفر إرشادات لتدريب التعلم التعزيزي على مستوى المؤسسات باستخدام miles، وهو فرع جاهز للإنتاج من slime. يُستخدم عند تدريب نماذج MoE الكبيرة باستخدام FP8/INT4، ويحتاج إلى محاذاة بين التدريب والاستدلال، أو يتطلب التعلم التعزيزي التكهن لتحقيق أقصى معدل نقل.
تحسين التفضيلات البسيط لمحاذاة نماذج اللغة الكبيرة (LLM). بديل بدون مرجع لـ DPO بأداء أفضل (+6.4 نقاط على AlpacaEval 2.0). لا حاجة إلى نموذج مرجعي، أكثر كفاءة من DPO. يُستخدم لمحاذاة التفضيلات عندما ترغب في تدريب أبسط وأسرع من DPO/PPO.
يوفر إرشادات لتدريب نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) باستخدام التعلم المعزز عبر verl (Volcano Engine RL). يُستخدم عند تنفيذ RLHF، GRPO، PPO، أو خوارزميات التعلم المعزز الأخرى لتدريب نماذج اللغة الكبيرة بعد التدريب على نطاق واسع مع بنى تحتية مرنة.
قواعد API وتعبيرات الفلترة للتحكم في الوصول في PocketBase. تُستخدم عند تعيين الأذونات، وكتابة تعبيرات الفلترة، وتكوين من يمكنه الوصول إلى ماذا، أو تصحيح استجابات 403/404. تغطي جميع أنواع القواعد الخمسة، وبناء جملة الفلترة، والمشغلين، والماكروز الخاصة بالطلبات/المجموعات، ومعدلات الحقول.
ترحيل المخططات وإصدار الإصدارات لـ PocketBase. يُستخدم عند إنشاء عمليات الترحيل، إدارة إصدارات المخطط، مزامنة المجموعات بين البيئات، استخدام automigrate، أو إنشاء المجموعات برمجياً. يغطي أوامر الترحيل، تنسيق ملفات الترحيل، استيراد اللقطات، وجدول تتبع _migrations.
إطار عمل الحوسبة الكمومية لبناء ومحاكاة وتحسين وتنفيذ الدوائر الكمومية. استخدم هذه المهارة عند العمل مع الخوارزميات الكمومية، تصميم الدوائر الكمومية، المحاكاة الكمومية (بدون ضوضاء أو مع ضوضاء)، التشغيل على الأجهزة الكمومية (Google، IonQ، AQT، Pasqal)، تحسين وتجميع الدوائر، نمذجة الضوضاء وتوصيفها، أو التجارب الكمومية وقياس الأداء (VQE، QAOA، QPE، القياس العشوائي للأداء).
مجموعة أدوات تحليل NGS. تحويل BAM إلى bigWig، مراقبة الجودة (الارتباط، تحليل المكونات الرئيسية، البصمات)، خرائط حرارية/ملامح (TSS، القمم)، لتصور ChIP-seq، RNA-seq، ATAC-seq.
منصة إدارة بيانات المجهر. الوصول إلى الصور عبر Python، استرجاع مجموعات البيانات، تحليل البكسلات، إدارة مناطق الاهتمام/التعليقات التوضيحية، المعالجة الدُفعية، لفحص المحتوى العالي وسير عمل المجهر.
يجب استخدام هذه المهارة عند العمل مع مهام التعلم المعزز بما في ذلك تدريب التعلم المعزز عالي الأداء، تطوير بيئات مخصصة، المحاكاة المتوازية المتجهة، أنظمة الوكلاء المتعددين، أو التكامل مع بيئات التعلم المعزز القائمة (Gymnasium، PettingZoo، Atari، Procgen، إلخ). استخدم هذه المهارة لتنفيذ تدريب PPO، إنشاء بيئات PufferEnv، تحسين أداء التعلم المعزز، أو تطوير السياسات باستخدام CNNs/LSTMs.
مساعد كبير للغة والرؤية. يتيح ضبط التعليمات البصرية والمحادثات القائمة على الصور. يجمع بين مشفر الرؤية CLIP ونماذج اللغة Vicuna/LLaMA. يدعم المحادثات متعددة الجولات القائمة على الصور، والإجابة على الأسئلة البصرية، واتباع التعليمات. يُستخدم للدردشة بين اللغة والرؤية أو مهام فهم الصور. الأفضل لتحليل الصور التفاعلي.
يوفر إرشادات لتدريب النماذج اللغوية الكبيرة (LLM) بعد التدريب باستخدام التعلم المعزز (RL) باستخدام slime، وهو إطار عمل Megatron+SGLang. يُستخدم عند تدريب نماذج GLM، أو تنفيذ سير عمل مخصص لتوليد البيانات، أو الحاجة إلى تكامل محكم بين Megatron-LM لتوسيع نطاق التعلم المعزز.
نشر التطبيقات على Render من خلال تحليل قواعد الشيفرة، وتوليد مخططات render.yaml، وتوفير روابط عميقة للوحة التحكم. يُستخدم عندما يرغب المستخدم في نشر أو استضافة أو نشر أو إعداد تطبيقه على منصة Render السحابية.
قم بإنشاء مخطط عرض توضيحي منظم من سجل التغييرات الخاص بجلسة العمل وتاريخ git. يقرأ ملف .claude/critical_log_changes.csv وسجل git لإنتاج نقاط حديث جاهزة للعرض في العروض التوضيحية لنهاية اليوم، أو الاجتماعات السريعة، أو مواعيد التسليم.
استعلام NCBI ClinVar عن الأهمية السريرية للطفرات. البحث حسب الجين/الموضع، تفسير تصنيفات المسببات المرضية، الوصول عبر واجهة برمجة التطبيقات E-utilities أو FTP، توضيح ملفات VCF، لاستخدامات الطب الجيني.
العمل مع Data Commons، وهي منصة توفر الوصول البرمجي إلى البيانات الإحصائية العامة من مصادر عالمية. استخدم هذه المهارة عند العمل مع البيانات الديموغرافية، المؤشرات الاقتصادية، إحصاءات الصحة، البيانات البيئية، أو أي مجموعات بيانات عامة متاحة من خلال Data Commons. تنطبق على استعلام إحصاءات السكان، أرقام الناتج المحلي الإجمالي، معدلات البطالة، انتشار الأمراض، حل الكيانات الجغرافية، واستكشاف العلاقات بين الكيانات الإحصائية.
أداة CLI/Python للاستعلامات السريعة في المعلوماتية الحيوية. مفضلة للبحث السريع باستخدام BLAST. الوصول إلى أكثر من 20 قاعدة بيانات: معلومات الجينات (Ensembl/UniProt)، AlphaFold، ARCHS4، Enrichr، OpenTargets، COSMIC، تحميلات الجينوم. للمعالجة المتقدمة باستخدام BLAST/المعالجة الدُفعية، استخدم biopython. للتكامل بين قواعد بيانات متعددة، استخدم bioservices.
استعلام منصة Open Targets عن ارتباطات الهدف بالمرض، اكتشاف أهداف الأدوية، بيانات القابلية/السلامة، الأدلة الجينية/الأوميكس، الأدوية المعروفة، لتحديد الهدف العلاجي.
مكتبة بايثون متعددة المنصات للحوسبة الكمومية، التعلم الآلي الكمومي، والكيمياء الكمومية. تتيح بناء وتدريب الدوائر الكمومية مع التفاضل التلقائي، التكامل السلس مع PyTorch/JAX/TensorFlow، والتنفيذ المستقل عن الجهاز عبر المحاكيات والأجهزة الكمومية (IBM، Amazon Braket، Google، Rigetti، IonQ، إلخ). تُستخدم عند العمل مع الدوائر الكمومية، الخوارزميات الكمومية التباينية (VQE، QAOA)، الشبكات العصبية الكمومية، النماذج الهجينة الكمومية-الكلاسيكية، المحاكاة الجزيئية، حسابات الكيمياء الكمومية، أو أي مهام حوسبة كمومية تتطلب تحسينًا قائمًا على التدرج، برمجة مستقلة عن الأجهزة، أو سير عمل التعلم الآلي الكمومي.
كرر على طلب السحب (PR) حتى ينجح التكامل المستمر (CI). استخدم هذا عندما تحتاج إلى إصلاح أخطاء التكامل المستمر، أو معالجة ملاحظات المراجعة، أو دفع الإصلاحات باستمرار حتى تصبح جميع الفحوصات خضراء. يقوم بأتمتة دورة الملاحظات-الإصلاح-الدفع-الانتظار.
خبير في TanStack Query (React Query) — إدارة الحالة غير المتزامنة. يشمل جلب البيانات، تكوين وقت التقادم، التعديلات، التحديثات التفاؤلية، وتكامل Next.js App Router (SSR).
يوفر إرشادات لأداء التدخلات السببية على نماذج PyTorch باستخدام إطار التدخل الإعلاني الخاص بـ pyvene. يُستخدم عند إجراء تتبع سببي، تصحيح التنشيط، تدريب التدخل التبادلي، أو اختبار الفرضيات السببية حول سلوك النموذج.
يوفر تدريبًا مبدئيًا موزعًا لنماذج اللغة الكبيرة (LLM) باستخدام PyTorch-native عبر torchtitan مع التوازي رباعي الأبعاد (FSDP2، TP، PP، CP). يُستخدم عند التدريب المبدئي لنماذج Llama 3.1، DeepSeek V3، أو النماذج المخصصة على نطاق واسع من 8 إلى أكثر من 512 وحدة معالجة رسومات (GPU) باستخدام Float8، torch.compile، ونقاط التحقق الموزعة.
يوفر إرشادات لوكلاء التعلم المعزز الأصلي في PyTorch باستخدام torchforge، مكتبة Meta التي تفصل البنية التحتية عن الخوارزميات. استخدمها عندما تريد تجريدات تعلم معزز نظيفة، أو تجربة خوارزميات بسهولة، أو تدريب قابل للتوسع باستخدام Monarch و TorchTitan.
اتقن أنماط هندسة الخلفية المثبتة بما في ذلك الهندسة النظيفة (Clean Architecture)، والهندسة السداسية (Hexagonal Architecture)، وتصميم موجه بالمجال (Domain-Driven Design) لبناء أنظمة قابلة للصيانة، وقابلة للاختبار، وقابلة للتوسع.
قم بإنشاء الهيكل، والكتابة، وتصحيح الأخطاء، وتحسين اختبارات Playwright E2E على مستوى المؤسسات باستخدام Java مع نموذج كائن الصفحة (Page Object Model)، وJUnit 5، وتقارير Allure، والتنفيذ المتوازي.
أخصائي أول في CAPA لإدارة الإجراءات التصحيحية والوقائية ضمن أنظمة إدارة الجودة. يقدم إدارة عملية CAPA، تحليل السبب الجذري، التحقق من الفعالية، وتنسيق التحسين المستمر. يُستخدم في تحقيقات CAPA، تخطيط الإجراءات التصحيحية، تنفيذ الإجراءات الوقائية، وتحسين نظام CAPA.
تصميم المجموعات والمخططات لـ PocketBase. يُستخدم عند إنشاء المجموعات، وتصميم المخططات، وإضافة الحقول، وإعداد العلاقات، أو الاختيار بين أنواع المجموعات base/auth/view. يمنع استخدام أنواع الحقول الخاطئة، ويوثق سلوك الافتراضي الصفري للمستندات، ويغطي التتابع في العلاقات.
نشر الإنتاج لـ PocketBase. يُستخدم عند نشر PocketBase على خادم، إعداد Docker، تكوين systemd، البروكسي العكسي (nginx/Caddy)، TLS، SMTP، النسخ الاحتياطية، تخزين S3، تحديد معدل الطلبات، أو تعزيز الأمان للإنتاج. يوفر إعدادات جاهزة للاستخدام.
استخدام حزمة تطوير جافا سكريبت SDK لتطبيقات عميل PocketBase. يُستخدم عند استدعاء PocketBase من الواجهة الأمامية أو Node.js، مصادقة المستخدمين، الاشتراك في الأحداث الحية realtime، رفع الملفات، أو العمل مع حزمة تطوير PocketBase JS/TS SDK. يغطي عمليات CRUD، تدفقات المصادقة auth flows، مخزن المصادقة authStore، SSE الحي realtime، معالجة الملفات، العمليات الدُفعية batch operations، وتركيب الاستعلامات query syntax.
تكامل منصة Benchling للبحث والتطوير. الوصول إلى السجل (DNA، البروتينات)، المخزون، إدخالات ELN، سير العمل عبر API، بناء تطبيقات Benchling، استعلام مستودع البيانات، لأتمتة إدارة بيانات المختبر.
استعلام جزيئات ChEMBL النشطة حيوياً وبيانات اكتشاف الأدوية. ابحث عن المركبات حسب البنية/الخصائص، استرجع بيانات النشاط الحيوي (IC50، Ki)، اعثر على المثبطات، قم بإجراء دراسات SAR، لأجل الكيمياء الدوائية.
يجب استخدام هذه المهارة في بداية أي مهمة علمية تتطلب حسابات مكثفة لاكتشاف والإبلاغ عن موارد النظام المتاحة (أنوية المعالج، وحدات معالجة الرسومات، الذاكرة، مساحة القرص). تقوم بإنشاء ملف JSON يحتوي على معلومات الموارد وتوصيات استراتيجية تُعلم قرارات النهج الحسابي مثل ما إذا كان يجب استخدام المعالجة المتوازية (joblib، multiprocessing)، الحوسبة خارج الذاكرة (Dask، Zarr)، تسريع GPU (PyTorch، JAX)، أو استراتيجيات توفير الذاكرة. استخدم هذه المهارة قبل تشغيل التحليلات، تدريب النماذج، معالجة مجموعات البيانات الكبيرة، أو أي مهمة تكون فيها قيود الموارد مهمة.
مجموعة أدوات معالجة صور علم الأمراض الرقمية للشرائح الكاملة (WSI). استخدم هذه المهارة عند العمل مع شرائح علم الأمراض النسيجية، ومعالجة صور الأنسجة المصبوغة بـ H&E أو IHC، واستخراج القطع من صور علم الأمراض ذات الجيجابيكسل، واكتشاف مناطق الأنسجة، وتقسيم أقنعة الأنسجة، أو إعداد مجموعات البيانات لأنابيب التعلم العميق في علم الأمراض الحاسوبي. ينطبق على صيغ WSI (SVS، TIFF، NDPI)، التحليل القائم على القطع، وسير عمل المعالجة المسبقة للصور النسيجية.
التوليد الآلي للافتتاحيات والاختبار باستخدام نماذج اللغة الكبيرة. استخدم هذه المهارة عند توليد فرضيات علمية من مجموعات البيانات، ودمج رؤى الأدبيات مع البيانات التجريبية، واختبار الفرضيات مقابل البيانات الرصدية، أو إجراء استكشاف منهجي للفرضيات لاكتشاف الأبحاث في مجالات مثل كشف الخداع، كشف محتوى الذكاء الاصطناعي، تحليل الصحة النفسية، أو مهام البحث التجريبية الأخرى.
تكامل واجهة برمجة تطبيقات دفتر المختبر الإلكتروني. الوصول إلى دفاتر الملاحظات، إدارة الإدخالات/المرفقات، نسخ احتياطي لدفاتر الملاحظات، التكامل مع Protocols.io/Jupyter/REDCap، من أجل سير عمل ELN برمجي.
مرشحات الكيمياء الدوائية. تطبيق قواعد تشابه الدواء (ليبنسكي، فيبر)، مرشحات PAINS، التنبيهات الهيكلية، مقاييس التعقيد، من أجل تحديد أولويات المركبات وتنقية المكتبة.
تحليل التعبير الجيني التفاضلي (Python DESeq2). تحديد الجينات التفاضلية من تعداد RNA-seq الكلي، اختبارات والد، تصحيح معدل الاكتشاف الخاطئ (FDR)، مخططات البركان/MA، لتحليل RNA-seq.
واجهة بايثون لـ OpenMS لتحليل بيانات مطيافية الكتلة. تُستخدم في سير عمل LC-MS/MS للبروتيوميات والميتوبولوميات بما في ذلك معالجة الملفات (mzML، mzXML، mzTab، FASTA، pepXML، protXML، mzIdentML)، معالجة الإشارات، اكتشاف الميزات، تحديد الببتيدات، والتحليل الكمي. تُطبق عند العمل مع بيانات مطيافية الكتلة، تحليل تجارب البروتيوميات، أو معالجة مجموعات بيانات الميتوبولوميات.
مجموعة أدوات الكيمياء المعلوماتية للتحكم الدقيق في الجزيئات. تحليل SMILES/SDF، الوصفات (الوزن الجزيئي MW، LogP، TPSA)، البصمات، البحث عن البنى الفرعية، التوليد ثنائي الأبعاد/ثلاثي الأبعاد، التشابه، التفاعلات. للاستخدام في سير العمل القياسي مع واجهة أبسط، استخدم datamol (غلاف حول RDKit). استخدم rdkit للتحكم المتقدم، التنقية المخصصة، الخوارزميات المتخصصة.
مجموعة أدوات البيانات البيولوجية. تحليل التسلسل، المحاذاة، الأشجار التطورية، مقاييس التنوع (ألفا/بيتا، UniFrac)، الترتيب (PCoA)، PERMANOVA، إدخال/إخراج FASTA/Newick، لتحليل الميكروبيوم.
استخدم هذه المهارة لمهام التعلم التعزيزي بما في ذلك تدريب وكلاء التعلم التعزيزي (PPO، SAC، DQN، TD3، DDPG، A2C، إلخ)، إنشاء بيئات Gym مخصصة، تنفيذ ردود النداء للمراقبة والتحكم، استخدام البيئات المتجهة للتدريب المتوازي، والتكامل مع سير عمل التعلم التعزيزي العميق. يجب استخدام هذه المهارة عندما يطلب المستخدمون تنفيذ خوارزميات التعلم التعزيزي، تدريب الوكلاء، تصميم البيئات، أو تجارب التعلم التعزيزي.
اتقن تطوير تطبيقات سطح المكتب باستخدام Electron مع IPC الآمن، contextIsolation، سكربتات preload، بنية متعددة العمليات، تغليف electron-builder، توقيع الشيفرة، والتحديث التلقائي.
يوفر إرشادات لتفسير والتلاعب بالداخلية لشبكات الأعصاب باستخدام nnsight مع إمكانية التنفيذ عن بُعد عبر NDIF. يُستخدم عند الحاجة إلى إجراء تجارب تفسيرية على نماذج ضخمة (70 مليار+ ) بدون موارد GPU محلية، أو عند العمل مع أي بنية PyTorch.
ينفذ ويدرب نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) باستخدام LitGPT من Lightning AI مع أكثر من 20 بنية مدربة مسبقًا (Llama، Gemma، Phi، Qwen، Mistral). يُستخدم عند الحاجة إلى تنفيذات نموذج نظيفة، أو فهم تعليمي للهياكل، أو ضبط دقيق للإنتاج باستخدام LoRA/QLoRA. تنفيذات في ملف واحد، بدون طبقات تجريد.
خبير تدقيق نظم إدارة الجودة الأول للمراجعة الداخلية والخارجية لنظام إدارة الجودة. يقدم خبرة في تدقيق ISO 13485، إدارة برنامج التدقيق، تحديد حالات عدم المطابقة، والتحقق من الإجراءات التصحيحية. يُستخدم في تخطيط التدقيق الداخلي، التحضير للتدقيق الخارجي، تنفيذ التدقيق، وأنشطة متابعة التدقيق.
الوصول إلى قاعدة بيانات إنزيم BRENDA عبر واجهة برمجة التطبيقات SOAP. استرجاع المعاملات الحركية (Km، kcat)، معادلات التفاعل، بيانات الكائنات الحية، ومعلومات الإنزيم الخاصة بالركائز لأغراض البحث الكيميائي الحيوي وتحليل مسارات الأيض.
استعلام عن تعداد CZ CELLxGENE (أكثر من 61 مليون خلية). التصفية حسب نوع الخلية/النسيج/المرض، استرجاع بيانات التعبير، التكامل مع scanpy/PyTorch، لتحليل الخلايا المفردة على نطاق سكاني.
الوصول إلى قاعدة بيانات طفرات السرطان COSMIC. استعلام عن الطفرات الجسدية، تعداد جينات السرطان، التواقيع الطفرية، اندماجات الجينات، لأبحاث السرطان وعلم الأورام الدقيق. يتطلب التوثيق.
الوصول إلى أرشيف النوكليوتيدات الأوروبي عبر API/FTP. استرجاع تسلسلات DNA/RNA، القراءات الخام (FASTQ)، تجميعات الجينوم حسب رقم الوصول، لاستخدامها في خطوط أنابيب الجينوميات والمعلوماتية الحيوية. يدعم تنسيقات متعددة.
استعلام كتالوج NHGRI-EBI GWAS عن ارتباطات SNP-الصفات. البحث عن المتغيرات بواسطة معرف rs، المرض/الصفة، الجين، استرجاع قيم p والإحصائيات الملخصة، لأبحاث الوبائيات الوراثية ودرجات المخاطر متعددة الجينات.
تحليل مطيافية الكتلة. معالجة mzML/MGF/MSP، تشابه الطيف (جيب التمام، جيب التمام المعدل)، توحيد البيانات الوصفية، تحديد المركبات، لتحليل الأيض ومعالجة بيانات مطيافية الكتلة.
تحليل تسجيلات الأعصاب باستخدام Neuropixels. تحميل بيانات SpikeGLX/OpenEphys، المعالجة المسبقة، تصحيح الحركة، فرز الشُظايا باستخدام Kilosort4، مقاييس الجودة، تنسيق Allen/IBL، التحليل البصري بمساعدة الذكاء الاصطناعي، لتسجيلات الفيزيولوجيا الكهربائية خارج الخلية Neuropixels 1.0/2.0. يُستخدم عند العمل مع تسجيلات الأعصاب، فرز الشُظايا، الفيزيولوجيا الكهربائية خارج الخلية، أو عند ذكر المستخدم لـ Neuropixels، SpikeGLX، Open Ephys، Kilosort، مقاييس الجودة، أو تنسيق الوحدات.
مجموعة أدوات ملفات الجينوم. قراءة/كتابة محاذاة SAM/BAM/CRAM، متغيرات VCF/BCF، تسلسلات FASTA/FASTQ، استخراج المناطق، حساب التغطية، لأنابيب معالجة بيانات التسلسل الجيني الجديد (NGS).
مجموعة أدوات شاملة لتحليل البقاء ونمذجة الوقت حتى الحدث في بايثون باستخدام مكتبة scikit-survival. استخدم هذه المهارة عند العمل مع بيانات البقاء المراقبة (censored survival data)، إجراء تحليل الوقت حتى الحدث، تركيب نماذج كوكس (Cox models)، الغابات العشوائية للبقاء (Random Survival Forests)، نماذج التعزيز التدرجي (Gradient Boosting models)، أو آلات الدعم الناقل للبقاء (Survival SVMs)، تقييم توقعات البقاء باستخدام مؤشر التوافق (concordance index) أو درجة بريير (Brier score)، التعامل مع المخاطر المتنافسة (competing risks)، أو تنفيذ أي سير عمل لتحليل البقاء باستخدام مكتبة scikit-survival.
أخصائي ومستشار في تنظيم EU MDR 2017/745 لإدارة متطلبات الأجهزة الطبية. يقدم خبرة شاملة في الامتثال لـ MDR، تحليل الفجوات، إرشادات التوثيق الفني، متطلبات الأدلة السريرية، وتنفيذ مراقبة ما بعد السوق. يُستخدم لتقييم الامتثال لـ MDR، قرارات التصنيف، إعداد الملف الفني، وتفسير المتطلبات التنظيمية.
منصة مختبر سحابية لاختبار البروتينات والتحقق منها تلقائيًا. تُستخدم عند تصميم البروتينات والحاجة إلى التحقق التجريبي بما في ذلك اختبارات الارتباط، اختبار التعبير، قياسات الثبات الحراري، اختبارات نشاط الإنزيم، أو تحسين تسلسل البروتين. كما تُستخدم لتقديم التجارب عبر API، تتبع حالة التجربة، تنزيل النتائج، تحسين تسلسلات البروتين من أجل تعبير أفضل باستخدام الأدوات الحاسوبية (NetSolP، SoluProt، SolubleMPNN، ESM)، أو إدارة سير عمل تصميم البروتين مع التحقق المختبري الرطب.
الوصول إلى بيانات ClinPGx للفارماجينوميات (الخليفة لـ PharmGKB). استعلام عن تفاعلات الجين-الدواء، إرشادات CPIC، وظائف الأليل، من أجل الطب الدقيق وقرارات الجرعات الموجهة بالنمط الجيني.
استعلام API الخاص بـ openFDA عن الأدوية، الأجهزة، الأحداث السلبية، الاستدعاءات، التقديمات التنظيمية (510k، PMA)، تحديد المواد (UNII)، لتحليل بيانات تنظيم FDA وأبحاث السلامة.
التكامل مع واجهة برمجة التطبيقات protocols.io لإدارة البروتوكولات العلمية. يجب استخدام هذه المهارة عند العمل مع protocols.io للبحث عن البروتوكولات، إنشائها، تحديثها، أو نشرها؛ إدارة خطوات البروتوكول والمواد؛ التعامل مع المناقشات والتعليقات؛ تنظيم مساحات العمل؛ رفع وإدارة الملفات؛ أو دمج وظائف protocols.io في سير العمل. ينطبق ذلك على اكتشاف البروتوكولات، تطوير البروتوكولات التعاوني، تتبع التجارب، إدارة بروتوكولات المختبر، والتوثيق العلمي.
مجموعة بيانات العلاجات المشتركة. مجموعات بيانات اكتشاف الأدوية الجاهزة للذكاء الاصطناعي (ADME، السمية، DTI)، المعايير المرجعية، تقسيمات الهيكل الأساسي، العرافين الجزيئيين، لتعلم الآلة العلاجي والتنبؤ الدوائي.
يجب استخدام هذه المهارة عند العمل مع تحليل بيانات الأوميكس أحادية الخلية باستخدام أدوات scvi-tools، بما في ذلك scRNA-seq و scATAC-seq و CITE-seq والتعبير الجيني المكاني وأنماط أحادية الخلية الأخرى. استخدم هذه المهارة للنمذجة الاحتمالية، وتصحيح الدُفعات، وتقليل الأبعاد، والتعبير التفريقي، وتوصيف نوع الخلية، والتكامل متعدد الأنماط، ومهام التحليل المكاني.
خبير في منهجيات نمذجة التهديدات، مراجعة هندسة الأمان، وتقييم المخاطر. متمكن من STRIDE، PASTA، أشجار الهجوم، واستخراج متطلبات الأمان. يستخدم PROACTIVELY لمراجعات هندسة الأمان، تحديد التهديدات، أو بناء أنظمة آمنة حسب التصميم.
ابنِ واجهات برمجة تطبيقات ويب فائقة السرعة وتطبيقات متكاملة باستخدام Hono — يعمل على Cloudflare Workers وDeno وBun وNode.js وأي بيئة تشغيل متوافقة مع WinterCG.
أتمتة مستودعات GitHub، القضايا، طلبات السحب، الفروع، CI/CD، والأذونات عبر Rube MCP (Composio). إدارة سير عمل الكود، مراجعة طلبات السحب، البحث في الكود، والتعامل مع عمليات النشر برمجياً.
مجموعة من الموارد لمساعدتي في كتابة جميع أنواع الاتصالات الداخلية، باستخدام الصيغ التي تفضل شركتي استخدامها. يجب على كلود استخدام هذه المهارة كلما طُلب منه كتابة نوع من الاتصالات الداخلية (تقارير الحالة، تحديثات القيادة، تحديثات 3P، النشرات الإخبارية للشركة، الأسئلة الشائعة، تقارير الحوادث، تحديثات المشاريع، إلخ).
أخصائي نظام إدارة الجودة ISO 13485 لشركات الأجهزة الطبية. يقدم خبرة في تنفيذ نظام إدارة الجودة، الصيانة، تحسين العمليات، والامتثال. يُستخدم لتصميم نظام إدارة الجودة، التحكم في الوثائق، مراجعة الإدارة، التدقيق الداخلي، الإجراءات التصحيحية، وأنشطة شهادة ISO 13485.
الوصول إلى معلومات شاملة عن الأدوية من قاعدة بيانات DrugBank وتحليلها بما في ذلك خصائص الأدوية، التفاعلات، الأهداف، المسارات، الهياكل الكيميائية، وبيانات الصيدلة. يجب استخدام هذه المهارة عند العمل مع بيانات الأدوية، أبحاث اكتشاف الأدوية، دراسات الصيدلة، تحليل تفاعلات الأدوية مع بعضها، تحديد الأهداف، عمليات البحث عن التشابه الكيميائي، توقعات ADMET، أو أي مهمة تتطلب معلومات مفصلة عن الأدوية وأهدافها من DrugBank.
يجب استخدام هذه المهارة عند العمل مع LaminDB، وهو إطار بيانات مفتوح المصدر لعلم الأحياء يجعل البيانات قابلة للاستعلام، والتتبع، والتكرار، ومتوافقة مع مبادئ FAIR. يُستخدم عند إدارة مجموعات البيانات البيولوجية (scRNA-seq، البيانات المكانية، قياس التدفق الخلوي، إلخ)، وتتبع سير العمل الحاسوبي، وتنظيم والتحقق من صحة البيانات باستخدام الأنطولوجيات البيولوجية، وبناء بحيرات البيانات، أو ضمان تتبع أصل البيانات وقابليتها للتكرار في البحث البيولوجي. يغطي إدارة البيانات، والتعليقات التوضيحية، والأنطولوجيات (الجينات، أنواع الخلايا، الأمراض، الأنسجة)، والتحقق من صحة المخططات، والتكامل مع مديري سير العمل (Nextflow، Snakemake) ومنصات MLOps (W&B، MLflow)، واستراتيجيات النشر.
تقليل الأبعاد باستخدام UMAP. تعلم متعدد الأبعاد غير خطي سريع لتصور ثنائي/ثلاثي الأبعاد، معالجة مسبقة للتجميع (HDBSCAN)، UMAP الخاضع للإشراف/البارامتري، للبيانات عالية الأبعاد.
مراجعة وإدارة طلبات السحب الخاصة بـ Dependabot. يصنفها حسب المخاطر، يتحقق من حالة CI، يدمج التحديثات الآمنة تلقائيًا، ويبلغ عن المشكلات. استخدمه عندما يقول المستخدم "مراجعة dependabot"، "دمج dependabot"، "طلبات سحب dependabot"، أو "تحديث التبعيات".
خبير في التوريد الحدثي، CQRS، وأنماط هندسة معمارية مدفوعة بالأحداث. يتقن تصميم مخزن الأحداث، بناء الإسقاطات، تنسيق الساجا، وأنماط الاتساق النهائي. يستخدم PROACTIVELY لأنظمة التوريد الحدثي، متطلبات سجل التدقيق، أو نمذجة النطاق المعقدة مع الاستعلامات الزمنية.
استنتاج شبكات تنظيم الجينات (GRNs) من بيانات تعبير الجينات باستخدام خوارزميات قابلة للتوسع (GRNBoost2، GENIE3). يُستخدم عند تحليل بيانات النسخ الجيني (RNA-seq الجماعي، RNA-seq الخلوي المفرد) لتحديد علاقات عوامل النسخ مع الجينات المستهدفة والتفاعلات التنظيمية. يدعم الحوسبة الموزعة لمجموعات البيانات واسعة النطاق.
الترسيب الجزيئي المعتمد على الانتشار. توقع أوضاع ارتباط البروتين-الليجاند من PDB/SMILES، درجات الثقة، الفحص الافتراضي، لتصميم الأدوية المعتمد على البنية. غير مخصص لتوقع الألفة.
مجموعة أدوات شاملة لنماذج لغة البروتين بما في ذلك ESM3 (تصميم بروتينات متعددة الوسائط توليدياً عبر التسلسل، البنية، والوظيفة) و ESM C (تمثيلات وتضمينات بروتين فعالة). استخدم هذه المهارة عند العمل مع تسلسلات البروتين، البنى، أو التنبؤ بالوظائف؛ تصميم بروتينات جديدة؛ توليد تضمينات البروتين؛ إجراء الطي العكسي؛ أو تنفيذ مهام هندسة البروتين. تدعم الاستخدام المحلي للنماذج وكذلك واجهة برمجة التطبيقات Forge السحابية للاستدلال القابل للتوسع.
مجموعة أدوات شجرة النشوء والتطور (ETE). التلاعب بالأشجار (Newick/NHX)، اكتشاف الأحداث التطورية، التماثل/التشابه، تصنيف NCBI، التصور (PDF/SVG)، لعلم الجينوم التطوري.
يجب استخدام هذه المهارة عند العمل مع بيانات الفواصل الجينومية (ملفات BED) لمهام التعلم الآلي. تُستخدم لتدريب تمثيلات المناطق (Region2Vec، BEDspace)، تحليل ATAC-seq للخلايا المفردة (scEmbed)، بناء قمم التوافق (universes)، أو أي تحليل قائم على التعلم الآلي للمناطق الجينومية. ينطبق ذلك على مجموعات ملفات BED، بيانات scATAC-seq، مجموعات بيانات وصول الكروماتين، وتعلم الميزات الجينومية المعتمد على المناطق.
الوصول إلى قاعدة بيانات الميتابولوم البشري (أكثر من 220 ألف ميتابوليت). البحث بالاسم/المعرف/الهيكل، استرجاع الخصائص الكيميائية، بيانات العلامات الحيوية، أطياف NMR/MS، المسارات، لأغراض الميتابولوميكس والتعريف.
منصة Latch لتدفقات العمل في المعلوماتية الحيوية. بناء خطوط الأنابيب باستخدام Latch SDK، مزخرفات @workflow/@task، نشر تدفقات العمل بدون خادم، LatchFile/LatchDir، تكامل Nextflow/Snakemake.
مجموعة أدوات علم الأمراض الحاسوبي لتحليل صور الشرائح الكاملة (WSI) وبيانات التصوير متعددة المعلمات. استخدم هذه المهارة عند العمل مع شرائح علم الأمراض النسيجي، صور ملطخة بصبغة H&E، التألق المناعي المتعدد (CODEX، Vectra)، البروتيوميات المكانية، اكتشاف/تقسيم النوى، بناء رسم بياني للنسيج، أو تدريب نماذج التعلم الآلي على بيانات علم الأمراض. تدعم أكثر من 160 صيغة شريحة بما في ذلك Aperio SVS، NDPI، DICOM، OME-TIFF لتدفقات العمل في علم الأمراض الرقمي.
مجموعة أدوات شاملة للحوسبة الكمومية لبناء وتحسين وتنفيذ الدوائر الكمومية. تُستخدم عند العمل مع الخوارزميات الكمومية، والمحاكاة، أو الأجهزة الكمومية بما في ذلك (1) بناء الدوائر الكمومية باستخدام البوابات والقياسات، (2) تشغيل الخوارزميات الكمومية (VQE، QAOA، Grover)، (3) تحويل/تحسين الدوائر للأجهزة، (4) التنفيذ على IBM Quantum أو مزودين آخرين، (5) الكيمياء الكمومية وعلوم المواد، (6) التعلم الآلي الكمومي، (7) تصور الدوائر والنتائج، أو (8) أي مهمة تطوير في الحوسبة الكمومية.
الوصول إلى ZINC (أكثر من 230 مليون مركب قابل للشراء). البحث بواسطة معرف ZINC/SMILES، عمليات البحث بالتشابه، الهياكل الجاهزة ثلاثية الأبعاد للتثبيت، اكتشاف النظائر، للفحص الافتراضي واكتشاف الأدوية.
خبير في Drizzle ORM لـ TypeScript — تصميم المخططات، الاستعلامات العلائقية، الترحيلات، وتكامل قواعد البيانات بدون خادم. يُستخدم عند بناء طبقات قواعد بيانات آمنة من حيث النوع باستخدام Drizzle.
خبير في هندسة المونوربو، أنظمة البناء، وإدارة التبعيات على نطاق واسع. يتقن Nx، Turborepo، Bazel، وLerna لتطوير متعدد المشاريع بكفاءة. يستخدم PROACTIVELY لإعداد المونوربو،
الوصول إلى NIH Metabolomics Workbench عبر REST API (أكثر من 4200 دراسة). استعلام عن المستقلبات، تسمية RefMet، بيانات MS/NMR، بحث m/z، بيانات وصفية للدراسة، لاستخدامها في علم الأيض واكتشاف العلامات الحيوية.
منصة أتمتة المختبرات لروبوتات Flex/OT-2. كتابة بروتوكولات API v2 الخاصة بالبروتوكولات، التعامل مع السوائل، وحدات الأجهزة (المسخن-المهتز، جهاز الترموسايكلر)، إدارة أدوات المختبر، لتدفقات العمل الآلية للبيبتينغ.
استعلام PubChem عبر واجهة برمجة التطبيقات PUG-REST / PubChemPy (أكثر من 110 مليون مركب). البحث بالاسم / CID / SMILES، استرجاع الخصائص، عمليات البحث بالتشابه / البنية الفرعية، النشاط البيولوجي، لأغراض المعلوماتية الكيميائية.
مجموعة أدوات أتمتة المختبر للتحكم في أجهزة التعامل مع السوائل، وقارئات الألواح، والمضخات، وأجهزة الخلط والتسخين، والحاضنات، وأجهزة الطرد المركزي، والمعدات التحليلية. استخدم هذه المهارة عند أتمتة سير العمل في المختبر، وبرمجة روبوتات التعامل مع السوائل (Hamilton STAR، Opentrons OT-2، Tecan EVO)، ودمج معدات المختبر، وإدارة تخطيطات الطاولات والموارد (الألواح، الرؤوس، الحاويات)، وقراءة الألواح، أو إنشاء بروتوكولات مختبرية قابلة للتكرار. تنطبق على كل من البروتوكولات المحاكاة والتحكم في الأجهزة الفيزيائية.
مجموعة أدوات علوم المواد. الهياكل البلورية (CIF، POSCAR)، مخططات الطور، بنية النطاق، كثافة الحالات (DOS)، تكامل مشروع المواد، تحويل الصيغ، لعلوم المواد الحاسوبية.
قم بتثبيت وتكوين مكون Manifest للمراقبة لوكلائك. استخدمه عند إعداد القياس عن بُعد، أو تكوين مفاتيح API أو نقاط النهاية، أو استكشاف مشكلات اتصال المكون الإضافي، أو التحقق من تشغيل خط أنابيب المراقبة.
تشغيل نماذج اللغة الكبيرة (LLM) -- RAG، التضمينات، قواعد بيانات المتجهات، التخصيص الدقيق، هندسة المطالبات المتقدمة، تكاليف LLM، تقييمات الجودة وهندسة الذكاء الاصطناعي للإنتاج.
اتقن GraphQL الحديث مع الفيدرالية، تحسين الأداء، وأمان المؤسسات. قم ببناء مخططات قابلة للتوسع، تنفيذ التخزين المؤقت المتقدم، وتصميم أنظمة الوقت الحقيقي.
اتقن تطوير سكالا على مستوى المؤسسات مع البرمجة الوظيفية، الأنظمة الموزعة، ومعالجة البيانات الضخمة. خبير في Apache Pekko، Akka، Spark، ZIO/Cats Effect، والهياكل التفاعلية.
استخدم SwarmVault عندما يحتاج المستخدم إلى خزنة معرفة محلية أولاً تكتب بشكل دائم ملفات markdown، والرسوم البيانية، والبحث، ولوحة التحكم، والمراجعة، وMCP artifacts على القرص من الكتب، والملاحظات، والنصوص، والتصديرات، ومجموعات البيانات، وعروض الشرائح، والملفات، وعناوين URL، والكود، وسير العمل المصدر المتكرر.
ابحث، حلل، وأدر سجل جلسات Claude Code. استخدمه عندما يرغب المستخدم في العثور على الجلسات السابقة، التحقق من استخدام الرموز، مراجعة تفصيل الأدوات، استئناف العمل السابق، أو إدارة المهام عبر الجلسات. يوفر 11 مهارة ولوحة تحكم ويب.