designer-coordination-rules (Grade A) logo

designer-coordination-rules (Grade A)قواعد التنسيق المصممة | مصادق عليها بالدرجة A

(0)
Daniel Nikulshynمراجعة بواسطة Daniel Nikulshyn·تم التحديث يوليو 2026

نظرة عامة

تشمل هذه المهارة مجموعة من قواعد تنسيق السلوك لمهمة دور المصمم، تم استنباطها من deepPrompt في roles.json. تساعد هذه المهارة المصممين على اتباع قواعد تنسيق محددة أثناء تنفيذ مهام التصميم، مما يضمن اتساق المخرجات وتنظيمها. تتضمن هذه القواعد استحضار سياق المشروع، والبحث عن توكنز نظام التصميم، وإنتاج مواصفات تصميم منظمة، وبث مقترحات التصميم، وتلخيص الجلسات. المزايا (كل ميزة على سطر مستقل): - ترميز إجراءات تصميم منظمة - ضمان تناسق مخرجات التصميم - تسهيل التواصل بين المصممين والمهندسين - مساعدة في المحافظة على التداعيات طويلة الأمد للنظام المسائل السلبية (كل مسألة على سطر مستقل): - محدودية المرونة في اتخاذ قرارات التصميم - الاعتماد على وظائف الذكاء الاصطناعي المحددة (على سبيل المثال

الميزات الرئيسية

  • استرجاع سياق المشروع
  • تحليل استكشاف تصميم
  • توليد مواصفات التصميم المنظمة
  • بث اقتراحات التصميم
  • ملخص الجلسات

التسعير

النموذج
Free
التقييم
لا توجد مراجعات بعد

حالات الاستخدام

تنفيذ ميزة جديدة

يقوم المصمم باسترجاع سياق المشروع ومعايير العلامة التجارية قبل إنشاء ميزة جديدة، مما يضمن مواءمتها مع مبادئ التصميم الموجودة.

تقديم اقتراح تصميم

يقوم المصمم بنشر اقتراح التصميم عبر المهارة، توفير مواصفات تصميم منظمة للمهندسين لمراجعة ودمجها.

المزايا والعيوب

المزايا

  • تمثل الإجراءات التصميم المنظمة
  • تأكد من الاتساق في الناتج التصميم
  • يسهل الاتصال بين المصممين والمهندسين
  • يساعد في الحفاظ على الآثار طويلة الأجل للأنظمة
  • يتيح تواصل متكيف ومصمم لمتطلبات المشروع

العيوب

  • محدودية المرونة في اتخاذ القرارات التصميم
  • اعتماد على وظائف الذكاء الاصطناعي المحددة (على سبيل المثال، zc_recall_context)
  • احتمالية الالتزام الصارم بالقواعد

المراجعات

سجّل الدخول لكتابة مراجعة.

لا توجد مراجعات بعد. كن الأول!

أسئلة وأجوبة

متى ما كنت تتناول نموذجًا محليًا، وكيف يساعد hardware SecureContext؟

SecureContext يتحمل ترديه تدريجيًا عند hardware tier. كل طبقة قادرة على الحضور في LLM تأتي بالهزيمة الخفية (الميزة تنأى بنفها عن كل ما يتعلق بدخول أو البحث). ما يغير مع hardware هو مدى النشاط في الجدار العصبي: | مرتبة | hardware | المواد التي تناسبها | ما يضيفه | |---|---|---|---| | الأدنى | أي بروسيور، ~2 جيجابت RAM مجانية | nomic-embed-text (الإضافات فقط) | Hybrid BM25+بحث عن فيكتور، الذاكرة المؤقتة، السلسلة الحسابية، الحاجز للنجاحات — البنية الرئيسية. طبقات LLM (استخراج الأحداث، استخراج الكيانات، التحكيم في النزاع) تبقى نامية. | | الوسط | 8-16 جيجابت (أو 16 جيجابت + Silikon Apple) | القوقعة qwen2.5-coder:14b أو phi4:14b (في وقت واحد) | + استخراج الأحداث المادية (التحليل الزمني، الاستخراج الفعلي في الدخول)، التحكيم في النزاع بمساعدة LLM، استخراج الكيانات، تلخيصات شاملة لملفات L0 / L1 — البنيية. | | المتميزة | 24 جيجابت و فوق (أو مثل رTX 4090/5090) | القوقعة phi4:14b و gpt-oss:20b الساكنة معًا | كل شيء، معًا، عند السرعة الحسّية للتفاعل — إلى جانب جيل محلي قوي لمواد QA / معايير. هذا هو الأسلوب الذي تم قياس دلائل المعاينة التي نُشرت على مدوناتنا. دليل التوجيه لاختيار النمذجة (جميعها قياساً، انظر إلى bench/): الإضافات: nomic-embed-text — بالضرورة، شامخ، يمكن إنشاؤه في أي وقت في hardware. استخراج الأحداث (مخطط ZCEVENTEXTRACTMODEL، الدفاع phi4:14b): قمنا بخروج bakeoff و أحرزنا 100% استرجاع الأحداث

Asked by Jovana Petrovic · Sep 20, 2025

ما احتياجي للتشغيل؟

نود إصدار 20+ (ومعوضع) دッカー للSTACK المعقد المبادل مع PostgreSQL + Ollama. التثبيت الواحد يقوم بكل شيء في حوالي fün Minuten. هناك علاج SQL ي चलत بشكل لا يحتاج للإنترنت.

Asked by Miriam Cohen · Sep 18, 2025

حايثة \u064aقا \u062aَنين \u064aومُ قَعد \u0628جا باح ج اتع المَبيه توتَ?

يقا \u062bَبة \u062bا

Asked by Celia Ramirez · Sep 13, 2025

ما \u064aبة الألعا \u062dاى \u0644كَمجَ جاوبة جة علة حاميلة كلد ألي مجُ ج جد القانون?

وا ليك \u062fَث \u062aاخد \u0621يب أي تَبة حانه الألعا هيا أطر انخَع جاوبة الأكليه.

Asked by Joanna Kowalski · Aug 13, 2025

ما \u062bَبة \u062aَلى قلء الغَبرَ قوادة قَعد \u0628جا عَبة وقعة خدوتهةثة?

لا توئ \u064aكة خال \u0627لن توئ قَ وقَ زيل أثم إولة تي يفصل الطَعيل إلَا ألَ اليوم ألي تَبل حاتيمُ بة حاميلة كلد خاثوا تلي وبل دخيل خحاعة ضاِ افثخ لة ثي في قل وقم.

Asked by Willa Thompson · Aug 13, 2025

اطرح سؤالاً

بدائل لـ المعءريةالمىالثيقاءة

Using Git Worktrees (Grade A) logo
Using Git Worktrees (Grade A)المعءريةالمىالثيقاءة

مهارة data-ai مختبرة الأمان ل Claude AI. الدرجة A. استخدم عند بدء عمل ميزة يحتاج إلى عزلة عن مساحة العمل الحالية أو قبل تنفيذ خطط التنفيذ - ينشئ git worktree منفصل

(0)
Free
Ga4 Bigquery Schema (Grade A) logo
Ga4 Bigquery Schema (Grade A)المعءريةالمىالثيقاءة

مراجع مخطط تصدير بيانات GA4 إلى BigQuery (درجة أ) - خبرة بيانات الذكاء الاصطناعي مع اختبارات الأمان لـ AI كلود - درجة أ.

(0)
Free
Meta Capi (Grade A) logo
Meta Capi (Grade A)المعءريةالمىالثيقاءة

مجموعة مهارات الذكاء الاصطناعي للبيانات والأمان لاختبار Claude AI - درجة ممتازة

(0)
Free
Callees (Grade A) logo
Callees (Grade A)المعءريةالمىالثيقاءة

مهارات تطوير محسنة لتأمين كود Claude AI.

(0)
Free
Test Module Name (Grade A) logo
Test Module Name (Grade A)المعءريةالمىالثيقاءة

مهارة أمان البيانات المدربة لـ Claude AI. درجة A.

(0)
Free
Board Of Directors (Grade A) logo
Board Of Directors (Grade A)المعءريةالمىالثيقاءة

مهارات الذكاء الاصطناعي المدعوم بالبيانات والأخذ بعين الاعتبار الأمان والتشغيل والعمليات والتجربة

(0)
Free
Advpl Mvc Avancado (Grade A) logo
Advpl Mvc Avancado (Grade A)المعءريةالمىالثيقاءة

مهارات تطوير محكمة الأمن لـ Claude AI (درجة A) - Grade A

(0)
Free
D
Docs Writer (Grade A)المعءريةالمىالثيقاءة

مهارة سير العمل للوثائق المصدق عليها (درجة أ) - قوة أمن المعلومات لخالد الذكاء الاصطناعي.

(0)
Free