Fix Tests (Grade A)უსაფრთხოებისგან გადამოწმებული განვითარებისთვის საჭირო უნარი Claude AI‑ისთვის. კლასი A. სისტემატური სამუშაო ნაკადი არამუშავე ტესტების დიაგნოზირებისა და გასწორებისათვის. გამოიყენეთ, როდესაც მომხმარებელმა იტყობა არამუშავე ტესტები ან ითხოვს მათი გასწორებას.

რატომ უნდა გამოიყენოთ ეს?

| Audience | Key Benefits | | -------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------- | | Individual | 30%+ ტოკენის დაზოგვა, სტანდარტების გამეორების შეწყვეტა, უსაფრთხოების დამზედავი, მომენტალური scaffolding | | Teams | თანდათანობით AI ქცევა, პირველი დღე onboarding, კოდირებული patterns, კომპაუნდირებული cost savings | | Organizations | Always-on compliance, ერთი ათას პროექტზე ერთიანი standards, central governance, measurable ROI |

Asked by Jana Krejčí · May 28, 2026

რა შეგიძლიათ მორგება?

| სექცია | რაც აკონტროლებს | მაგალითი | |-------------|----------------------------|----------------------------------------------| | პროექტი | პროექტის იდენტიფიცირება | სახელი, აღწერა, repo URL | | ტექნიკური ნაკრები | ენა, ჩარჩო, ინსტრუმენტები | TypeScript + Express ან Python + FastAPI | | გზები | დირექტორიების სტრუქტურა | სად მდებარეობს დამამუშავებლები, სერვისები და საერთო კოდი | | დომენი | ბიზნეს ერთეულები | Order, Product, Customer + ციკლის მდგომარეობები | | ნიმუშები | კოდის ნიმუშები | 7-ნაბიჯიანი დამამუშავების ნაკადი, შეცდომის დამუშავების სტრატეგია | | ტესტირება | ხარისხის მარშრუტები | 90% დაფარვა, test/lint/type-check ბრძანებები | | ბაზა | DB კონვენციები | Soft delete ველი, დროის შტამპის სვეტები, დასახელება | | პაკეტები | შიდა პაკეტები | @your-org scope, registry URL | | კონვენციები | Git და სამუშაო ნაკადი | Branch prefixes, commit ფორმატი, PR შაბლონები |

Asked by Naomi Suzuki · May 1, 2026

რა იკვლევს?

| კატეგორია | ნიშნები | |-------------------|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| | ენა | tsconfig.json, go.mod, Cargo.toml, requirements.txt, pom.xml, ფაილის გაფართოებები | | ჩარჩო | დამოკიდებულებები package.json / requirements.txt (React, Express, Django, Spring, და ა.შ.) | | ბაზა | ORM კონფიგურაციები (prisma/, sequelize, typeorm), .sql ფაილები, მიგრაციის საქაღალდეები | | ტესტირება | jest.config., vitest, pytest, cypress/, playwright.config. | | ინფრასტრუქტურა | Dockerfile, terraform/, cdk.json, serverless.yml, cloud SDK დამოკიდებულებები | | CI/CD | .github/workflows/, .gitlab-ci.yml, Jenkinsfile |

Asked by Vasyl Kovalenko · Apr 12, 2026

რა არის შიგთავსი?

| Layer | Count | What It Does | How It's Triggered | | ------------- | ----- | ------------------------------------------------- | ----------------------------------- | | Rules | 47 | ეცვლის კოდირების სტანდარტებს თითოეულ AI ურთიერთქმედებაზე | ავტომატურად — ყოველთვის | | Agents | 62 | სპეციალიზირებული დამხმარეები კომპლექსური დავალებებისთვის | მოთხოვნისას — /agent-name | | Skills | 50 | ნაბიჯ-ნაბიჯ მრჩეველი სამუშაო ნაკადები შემოწმების სიებით | კონტექსტუალურად — როდესაც ნიმუშები ემთხვევა | | Commands | 37 | მსუბუქი, ტოკენ-ეფექტი სწრაფი ქმედებები | მოთხოვნისას — /command | | Hooks | 12 | ავტომატიზაციის სკრიპტები AI ციკლში | მოვლენის-დრაივნი — ქმედებებამდე/შემდეგ | | Templates | 9 | დამხმარე სტრუქტურა ჰენდლერებისთვის, კომპონენტებისთვის, ტესტებისთვის და ა.შ. | მითითებულია უნარებში და დამხმარეებში |

Asked by Wolfgang Krause · Mar 24, 2026

როგორ მუშაობს?

შრე 1 — წინასწარი დამუშავება: Hook-ები ინექციონირებენ პროექტის კონტექსტს და ბლოკავენ საფრთხიან ბრძანებებს, სანამ თქვენი პრომპტი AI‑ს არ მი reaches. შრე 2 — წესების ძრავი: 47 მუდმივად მოქმედი წესები უზრუნველყობენ ტოკენის ეფექტურობას, უსაფრთხოების, არქიტექტურის, კოდის სტანდარტებს, ბაზის კონვენციებს და ტესტირების ზღვარს. შრე 3 — სპეციალიზირებული დამუშავება: სწორი კომპონენტი აქტივდება – აგენტი, უნარი ან ბრძანება – თქვენს პრომპტის მიხედვით. შრე 4 — შემდგომი დამუშავება: Hook-ები დადასტურებენ შედეგებს, ავტომატურად ფორმატირებენ, სკანირებენ საიდუმლოდონ და შემოწმებენ დაფარვას.

Asked by Xiomara Delgado · Mar 15, 2026