developer-prime-directives (Grade A) logo

developer-prime-directives (Grade A)Biztonsági tesztelt adat-ai készség a Claude AI szolgáltatásra. Átkategóriázott (Grade A). PRIME DIRECTIVES — a deepPromptból kinyert szerepkör, fejlesztőknek.

(0)
Daniel NikulshynÉrtékelte Daniel Nikulshyn·Frissítve 2026. július

Áttekintés

Ez a szervesség kódolja a kódolást, amit a fejlesztő szerepkörökben eredetileg beemeltek a deepPrompt-jükbe. Mindig megőrzi az imperatív hangot és a számoló/pontozó felépítést. Amikor átalakulásra kerül a kód, a legfelső szintű számozások megváltoztatása nélkül nem szabad az operátor engedélyével nincs megváltoztatni, miközben a számozott pontok alapelvei szerint változzanak. A kód szerkesztésekor tartsd kordában a következő feltétlen elvekkel: - Csak akkor fejezd be a jelenlegi fázist, ha elég ahhoz, hogy működjön, legyen helyes és legyen gyors. - A kód optimizálásánál mindig az olvasóra, nem a szerzőre figyelj. - Ne add hozzá olyan komplexitást, amely nem igazolható egy konkrét aktuális követelményekkel. - Az absztrakcióknak kiérdemelniük kell a komplexitástukat, ha többet is eltüntetnek, mint amit hozzáadnak. Ezektől az elvektől az a cél, hogy egy jól szervezett és olvasható kódalapot fenntartsunk, amely egy közös közösségi erőforrás, amelyet csak enyhén jobb állapotban hagyunk, de csak kissé. Kulcsfontosságú elemek (egy-egy sorban): - Imperatív hang és strukturált útmutatás - Valódi tartalom megtartása a szerepkörökből

Fő funkciók

  • Tartja meg az eredeti tartalmat a szerepkörökből
  • Megfelelő útmutatás a változásokhoz
  • [Mutációs] útmutatás az elveket változtatásához

Árazás

Modell
Free
Kategória
Készségek
Értékelés
Még nincs értékelés

Felhasználási esetek

Fejlesztői bevezetés

Az új fejlesztők ezeket az elveket lehetővé teszi, hogy kódolási legjobb gyakorlatok és elvek segítségével kódoljanak.

Kódrizkizárás

A tapasztalt fejlesztők használhatják ezeket a direktívákat, hogy értékeljék és javítsák a kód minőségét a reviziónkhoz.

Előnyök és hátrányok

Előnyök

  • Ösztönzi a legjobb kódolási gyakorlatokat
  • Optimálja a kód olvashatóságát
  • Megakadályozza az igazolhatatlan komplexitásokat

Hátrányok

  • Lehetséges, hogy túlságosan korlátozó egyes fejlesztők számára
  • Nem nyújt részletes iránymutatást egyes speciális helyzetekre

Értékelések

Jelentkezz be értékelés írásához.

Még nincs értékelés. Légy az első!

Kérdések

Which local models should I run, and how does hardware affect SecureContext?

SecureContext degrades gracefully by hardware tier — every LLM-powered layer fails closed (the feature quietly contributes nothing) rather than breaking ingest or search. What changes with hardware is how much of the intelligence stack is active: | Tier | Hardware | Models that fit | What you get | |---|---|---|---| | Minimum | Any CPU, ~2 GB RAM free | nomic-embed-text (embeddings only) | Hybrid BM25+vector search, working memory, audit chain, skills gating — the core. LLM layers (event extraction, entity extraction, contradiction adjudication) stay dormant. | | Mid | 8–16 GB GPU (or Apple Silicon 16 GB+) | + qwen2.5-coder:14b or phi4:14b (one at a time) | + Event-fact extraction at ingest (temporal reasoning), LLM contradiction adjudication, entity extraction, L0/L1 semantic file summaries. | | Full | 24 GB+ GPU (e.g. RTX 4090/5090) | + phi4:14b and gpt-oss:20b resident together | Everything, concurrently, at interactive latency — plus a strong local generator for QA/benchmarks. This is the configuration our published benchmark deltas were measured on. | Model-choice guidance (all measured, see bench/): Embeddings: nomic-embed-text — required, tiny, runs anywhere. Event extraction (ZCEVENTEXTRACTMODEL, default phi4:14b): our bakeoff scored phi4:14b at 100% event recall / 100% date accuracy, tying gpt-oss:20b at 2× the speed. On smaller GPUs qwen2.5-coder:14b is close behind (84.6% recall). Coder models ≠ better: qwen2.5-coder:32b scored worst (69.2%) despite being the large

Asked by Ethan Brooks · Oct 7, 2025

Mit kell véghez vinnem, hogy futtathassam?

Node 20+, és (ajánlott) Docker az ollamával együtt csomagolt PostgreSQL-hez. A kisegítő SQLite-el együtt a felszólító parancs mindössze öt percen belül mindent megold.

Asked by Aisha Khan · Sep 25, 2025

Egy Claude Code-i munkamenetek többféle alkalommal futtathatók-e ugyanarra a projektre, anélkül, hogy konfliktusok lépnek fel?

Igen – párhuzamos ügyfélkapcsolatok atomikusan felvesznek feladatokat egy munkavégzés-lopással működő sorből (zéró dublet-igénylés 50 ügyfél × 100 feladat a tesztelésnél), koordinálják a típusos adásokat (ASSIGN/STATUS/MERGE/REJECT), és egyedi, magánhelyi emlékezeti névterek mellett egy közös, megosztott poolnak tartanak számon.

Asked by Zofia Kaczmarek · Sep 16, 2025

Biztonságosak-e a Claude Code készségek telepítése?

A fájlrendszer-készségek csomagolják a szkripteket, amelyek a felhasználó engedélyeivel futnak, és a Claude Code natív betöltője nem vizsgálja meg őket. A SecureContext hozzáadja a hiányzó védelmet: az AST vizsgálatot a bevezetéskor, az HMAC verifikációt minden végrehajtás előtt, az automatikus karantént a meghiúsulás vagy a bevezetést követő változás esetén, és a verifikálható láncolt naplót minden bevezetési döntésről.

Asked by Carlos Mendoza · Sep 16, 2025

Küldi a SecureContext a kódomat vagy adataimat a felhőbe?

Nem. A memória, a beágyazások (Ollama nomic-embed-text), a keresés, az összegzés és a felülvizsgálati lánc teljes mértékben helyben futnak. Teljesen offline működik (a keresés szépen leáll, ha az Ollama nem elérhető), és $0 az ára, ha nincs használatban.

Asked by Yara Mansour · Sep 15, 2025

Kérdezz

Készségek alternatívái

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

Biztonsági teszteknek alávetett adat-ai képesség a Claude AI-hoz. Grade A. Használja, amikor elkülönülést igénylő funkcionális munkát kezd el, vagy mielőtt végrehajtaná a megvalósítási terveket - elkülönített git munkaterületet hoz létre

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

Biztonsági tesztelt adat-ai készség a Claude AI-nek. Osztálya A. GA4 BigQuery -kiviteli szintaxis referencia – komplett mezőnévtár, szöveges struktúrák, számítási minták és teljesítményi tippek

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

Biztonságban ellenőrzött adat-ai készség a Claude számára. A+ minőség. A Meta Váltási API (CAPI) beállítási referencia — architektúra, eseménytípusok, ügyfélinformációk hashelése, duplikáció megszüntetése, példaalapú implementációk, AEM

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

Biztonságigazolt fejlesztési készség Claude AI-hez. Osztályzat: A. Lista abból, amit egy metódus/művelet hív (hívási grafikus direkt)

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

Biztonsági tesztelésű adat-ai készség a Claude AI-hez. Grade A. Nevezze el a Haskell tesztparaméter-modulokat a tesztelt modul neve alapján Spec suffixszel ugyanabban a névterületben. Használja, ha Haskell tesztparaméter-modulokat ír vagy felülvizsgál

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

Biztonságtesztelt adat-készség a Claude AI-hez. Osztályzat A. Szimuláljon egy 5 tagú szakértői bizottság tanácskozását a fontos döntésekhez. használja, amikor a tervezéseket, rendszerépítési választásokat, funkciótervezést vagy bármilyen döntést értékelnek, amely igényli a több szempontból szakmailag elemzett véleményeket.

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

Biztonságpróba által tesztelt fejlesztési kompetencia Claude AI-hez. Általános osztályozás A.

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

Biztonsági teszteknek megfelelő devops képesség a Claude AI-hoz. Grade A. **WORKFLOW SKILL** — Fenntartja a repellerek dokumentációjának pontosságát és frissességét a dokumentumok oldalon, az ügynökfájlokon és a változási naplóban. MIKOR: „dokumentumok frissítése”

(0)
Free