Минала битка · 2025-10-19 UTC
Skills Двубой — 19 октомври 2025 г.
От категория Skills. 16 гласове поставени сред 6 бойци. Tq (Grade A) грабна короната.
Финално класиране
Съставът
Бойците
Профили на всеки инструмент, който се състезава в тази битка, класирани по техния финален резултат.
Tq (Grade A)
Сигуреностно-тестирано развитие на вместваща екперт на Claude AI. Клас А. Трока Джент (МВП локално) — пак с АппСервера Прутейс + халтивчек HTTP. Използвай когато имаш нужда от пакуване на АппСервера след `'compile'` и чакай
Troca Quente (MVP local) е оттестирана за безопасност извършителна умееност за Claude AI. Тя resettava servera AppServer Protheus и изпълнява хелс чек чрез HTTP. Тази умееност се използва, когато се изисква да се ресета servera след компилиране и да се чака да излезе за тестове. Тя е създадена за локално потвърждаване на MVP и няма версионни, RPO промените или възстановяване, които са функции, типично необходими за производствени околности. За продължително работещи околности потребителите са насочени да написат собствените си команди за ресетване. Умееността може да бъде обкръжена с компилиране с използването на /plugadvpl:deploy. Предходно изисквания са за服ера да е регистриран с ресетване на команда конфигурирана.
Разбивка на критериите
- Съботва АппСервера Прутейс
- Изпълнява HТТП халтивчек
- Конфигурируема времевая граница и номер на порта
- Сухо пробно състояние за тестване
Bump Cabal Index State (Grade A)
Безпредметна поддържаща дата-аи умение за Claude AI. Клас А. Обновяване на индекс-статуса на Cabal до най-новата точка в времето. Използвайте го, когато изисква бъркането на индекс-статуса на Cabal.
Bump Cabal Index State (Grade A) е скрипт, проектиран да обновява състоянието на индекса на Cabal проект до най-новия достъпен timestamp. Той автоматизира процесура на обновяване на състоянието на индекса и създава pull-заявление на GitHub, ако е необходимо. Сценарият се занимава с различни системи за съградяване, включително Nix, и е особено полезен, когато се използва haskell.nix. Той също така се съветва с потенциалното запъхване в haskell.nix върху признанието на най-новото състояние на индекса спрямо Cabal. Процесът включва създаване на временен клон, извършване на cabal команда update за получаване на най-новото състояние на индекса, обновяване на състоянието на индекса в cabal.project файл или други подходящи файлове, комитане на промяната и най-накрая създаване на pull-заявление на GitHub. Сценарият е предназначен за използване с Claude AI и е подложен на сигурността си.
Разбивка на критериите
- Обновяване на индекс-статуса на Cabal
- Създаване на нов клондър за промени
- Проверка на проектната сграда с Nix или Cabal
- Следи променита с конкретен формат на съобщение
- Създаване на pull заявка в GitHub
Document Review (Grade A)
Сигurno testirana разработъчна способност за Claude AI. Grade A. Регистрирай потребности или планове за документа с помощта на паралелни агенти с личност, които издават проблеми, специфични за ролята. Использувай чак и за документ на потребности или
Document Review (Grade A) е добре провереното за сигурност използване на умения за развитие на Claude AI, което ревютисканите билета от изисквания или планови документи използващ паралелни агенти на персоната за повърхностна рола-специфични проблеми. Неговото използване помага на потребителите да подобрят тяхните документи като разпращат специализирани агенти за ревю във паралелен вид, ауто-фиксване на проблема качество, и предлагане на стратегични въпроси за решаването на потребителя. Уменията се изпълняват в две модове: интерактивен и безглава. В интерактивен режим, то се ангажира с потребителя, за да се издели и да се завърши ревютите на билета. В негоден безглава режим, то връща намерениято под формата на структурния текст за извиквателя да се справля.
Разбивка на критериите
- Паралелни агенти с личност за детекция на проблеми, специфични за роля
- Класифиране на типа документа (потребности или план)
- Активация на агентите според съдържанието на документа
- Авто-корекция на проблеми с качество
- Представяне на стратегически въпроси за решение на потребителя
Terraform Patterns (Grade A)
Потвърдено от изпробване за сигурност за devops умения за AI Claude. Grade A. **UTILITY SKILL** — Пренебезими модели Terraform за Azure: централно-труба, лични точки от свръзване, диагностика, модули AVM-TF. Когато: "централно-труба Terraform", "лични точки от свръзване при"
Terraform Patterns е безопасно изпробваният DevOps уменият модул за Claude AI, съмнително разработан за предоставяне на повторно използваеми образци на Terraform Azure. ПATTERNS-а включват потребителски умения, които могат да бъдат приложени при различни конфигурации на инфраструктура, като например архитектура на център-съединителен радиоантена, приватни конечни точки, диагностични инструменти и модули AVM-TF. Тези шаблони насочват към уъпростяване процеса за създаване и управление на инфраструктура на Azure чрез Terraform, предлагайки стандартизиран подход към общи проекти за инфраструктура. Техниката се класифицират като Град А полезна техника, което показва високият ѝ ниво на тестуване на сигурността и надеждността. Патерните са проектирани да бъдат лесно интегрирани в съществуващи потоци на Terraform, позволявайки потребителите да използват бенефитите на инфраструктурните възможности на Azure с висок ниво на сигурност и ефективност.
Разбивка на критериите
- Моделите Terraform централно-труба
- Конфигурации на точките от свръзване
- Налагане на диagnostika
- Ентегриране на модулите AVM-TF
Commit Message Generator (Grade A)
Потвърдената от безопасността развитието на умения за Claude AI. Град А. Генерирай структурирани Conventional Commit съобщения от етапните промени, diffs или описания. Използвайте при запитване от потребителя да напише съобщение за промяна.
Commit Message Generator е развитието умения за Claude AI, което генерира структурираните обичайни сообщения за комитите при промени в етапа на фейзинг, дифф, или описания. Използва се при запитване на потребител да създаде съобщение за комита. skill-а анализира промени в кода и произвежда добре структурирани обичайни комитни обявии според зададените проекти конвенции. Работи като събира контекст за промени, класифицира вида на промяната, определя обхвата, пише темна линия и тяло и добавя футер ако е необходимо. Генераторът осигурява, че съобщенията за комитите са в формата Conventional Commits, не включват секрети или вътрешна информация, и са кратки и описателни.
Разбивка на критериите
- Генерира съобщения по Conventional Commit
- Анализира промени и diffs в кода
- Класифицира типове промени (feat, fix, docs, style, refactor, test, chore, perf, ci)
- Определя съдържанието и пише предметната част и тялото на съобщението
- Добавя футер с нарушаващи промени, отнасяне към проблема или сътрудници
Comparative Medicine Search (Grade A)
Security-tested data-ai умения за Claude-AI. Клас А. Търсите relevant човешки клинични изследвания, които може да информират ветеринарните клинични решения, когато намерите специфични доказателства за ветеринарите.
Този умения, Comparative Medicine Search (Grade A), се използва да намери подходящи хуманни медицински изследвания, които могат да осигурят veterinaren клинични решения, когато не съществува specifichni veterinaren доказателства. Намерява процеса на разпит за хуманни доказателства, оценява приликите им към veterinaren пациенти и ясно съобщава граници за пресмятание между видове. Следователно, може да бъде приложен в различни сценарии като когато няма specifichni RCTs или ръководства за вида или когато е във въпрос ново лечение, което ще се използва при животни, има евидента базата в хумана медицина. Първият модул отначало търси специфични за вид ветеринарна медицинска документация, а ако е незадоволителен, тогава търси у хората PubMed за клинична тема. Евиденцията оценява биологическата плъзивност на крос-видовото прилагане, взимайки предвид фактори като патофизиология, целите на лекарствата и параметрите на фармакокинетиката. Навсякъде накрая се оцени възможността за крос-видово преобразуване на ниве IV и ясно се означава всички неестествени крос-видови екстраполяции в изходния файл. Този умения са се окажаха ефективни в различни медицински области, включващи кардиални заболявания, онкология, алергия и болков контрол, и диабет, но също така има граници, като например когато липсват при метаболизма на лекарства поради видови различия, или в поведенческата медицина поради различия в когнитивните и поведенческите процеси между видове. При използването на сравнителна евиденсия, умението включва фрейминг заявление, което подсилва ограниченията на евиденсията и необходимостта от допълнителни изследвания за потвърждение. Всеки път, Comparative Medicine Search уменията предоставят ценно средство за veterinari и изследователи, за да информират клиничните си избори при липса на ветеринарна специфична евидентност.
Разбивка на критериите
- Търсите специфични за видове доказателства за ветеринарите.
- Търсите човешки PubMed за клиничния тема.
- Оцени биологична вероемост на разликите между видове при приложение.
- Оценява сравнителните доказателства на ниво IV
- Отбелязва ясно всяко изхождане на вида в изхода.