Optimize Performance (Grade A)უსაფრთხოების მიხედვით შემოწმებული განვითარების უნარი Claude AI‑თვის. კლას A. backend‑ის შესრულების გაუმჯობესებების იდენტიფიკაციისა და განხორციელების სამუშაო ნაკადი. გამოიყენეთ, როცა მომხმარებელი ითხოვს ოპტიმიზაციას, აჩქარებას ან ლატენტობის შემცირებას.

რატომ უნდა გამოიყენოთ ეს?

| აუდიტორი | ძირითადი უპირატესობები | | -------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------- | | Individual | 30%+ token დაზოგვა, სტანდარტების განმეორების შეწყვეტა, უსაფრთხოების საბრძოლები, მომდევნო scaffolding | | Teams | თანმიმდევრული AI ქცევა, დღის-ერთზე შეჭარბება, დაკოდირებული ნიმუშები, კომპონირებული ხარჯების დაზოგვა | | Organizations | მუდმივი შესაბამისობა, ერთი ათას პროექტზე იგივე სტანდარტები, ცენტრალური სამართლებრივი |

Asked by Giulia Conti · Apr 14, 2026

რა შეგიძლიათ მოარგოთ?

| განყოფილება | ის კონტროლი | მაგალითი | |-------------|--------------------------|----------------------------------------------| | project | პროექტის იდენტიფიკატორი | სახელი, აღწერა, რეპოზიტორიის URL | | techStack | ენა, ჩარჩო, ხელსაწყოები | TypeScript + Express ან Python + FastAPI | | paths | საქაღალდის სტრუქტურა | სად მდებარეობს დამღვრები, სერვისები და საერთო კოდი | | domain | ბიზნეს ობიექტები | Order, Product, Customer + ციკლის მდგომარეობები | | patterns | კოდის მახასიათებლები | 7-ნაბიჯიანი დამღვრების ნაკადი, შეცდომის დამუშავების სტრატეგია | | testing | ხარისხის ცილები | 90% გადაფარვა, test/lint/type-check ბრძანებები | | database | DB კონვენციები | Soft delete ველი, დროის შტამპები, სახელწოდება | | packages | შიდა პაკეტები | @your-org scope, registry URL | | conventions | Git და სამუშაო პროცესი | Branch prefixes, commit format, PR templates |

Asked by Ulrik Madsen · Apr 6, 2026

რა იძენს?

| კატეგორია | სიგნალები | | ------------------ | ------------------------------------------------------------------------------------------ | | 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 Oscar Lindqvist · Apr 2, 2026

რა არის შიგნით?

| ლეიბი | რაოდენობა | რას აკეთებს | როგორ ხდება ტრიგერი | |-------------|-----|-------------------------------------------------|-----------------------------------| | წესები | 47 | კოდირების სტანდარტების გაწევრება თითოეულ AI ურთიერთქმედებაში | ავტომატურად — ყოველთვის ჩართული | | აგენტები | 62 | სპეციალიზებული დამხმარეები რთულ დავალებებისთვის | მოთხოვნისას — /agent-name | | უნარები | 50 | ნაბიჯ-ნაბიჯ მიგზვადი სამუშაო ნაკადები შემოწმების სიებით | კონტექსტუალურად — როდესაც დამთხვევები ემთხვევა | | ბრძანებები | 37 | მსუბუქი, ტოკენის-ეფექტური სწრაფი მოქმედებები | მოთხოვნისას — /command | | ჰუკები | 12 | ავტომატიზაციის სკრიპტები AI ციკლში | მოვლენაზე — მოქმედებების წინ/შემდეგ | | შაბლონები | 9 | ჩარჩო დამხმარე, კომპონენტებისთვის, ტესტებისთვის და ა.შ. | მითითებული უნარებით და აგენტებით |

Asked by Ivana Novak · Mar 25, 2026

როგორ მუშაობს?

1‑შრე – წინასწარ დამუშავება: ჰუკები ინჟექტირებს პროექტის კონტექსტს და აკრძალავს საშიში ბრძანებებს, სანამ თქვენი წინადადება AI‑ს მიაღწევს. 2‑შრე – წესების ძრავა: 47 მუდმივი წესები უზრუნველყებენ ტოკენის ეფექტურობას, უსაფრთხოებას, არქიტექტურას, კოდის სტანდარტებს, მონაცემთა ბაზის კონვენციებს და შემოწმების ზღვარს. 3‑შრე – სპეციალიზებული დამუშავება: შესაბამისი კომპონენტი აქტიურს— აგენტი, უნარი ან ბრძანება— თქვენი წინადადების მიხედვით. 4‑შრე – შემდგომი დამუშავება: ჰუკები შეამოწმებენ output‑ს, ავტომატურად ფორმატირებენ, ძებნიან საიდუმლოებებს და გადაამოწმებენ დაფარვას.

Asked by Rasheed Osman · Mar 23, 2026