Prompt Engineering (Grade A)უსაფრთხოების ტესტირებული განვითარების უნარ-ჩვევა Claude AI-სთვის. Grade A. შექმენით ეფექტიანი საწყისი ტექსტები და ინსტრუქციები AI კოდირების ასისტენტებისთვის. გამოიყენეთ წესების, აგენტების, უნარ-ჩვევების ან სისტემური საწყისი ტექსტების შექმნისას Cursor-ის ან სხვათა გამო.

Why You Should Use This?

| Audience | Key Benefits | | -------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------- | | Individual | 30%+ ტოკენების დაზოგვა, სტანდარტული პროცედურების განმეორების თავიდან აცილება, უსაფრთხოების მყისამაგრებელი წესები, სწრაფი სკაფოლდინგი | | Teams | მუდმივი AI-ის ქცევა, პირველი დღეის onboarding, კოდიფიცირებული შაბლონები, შემრეული ღირებულების დაზოგვები | | Organizations | მუდმივი თანხმობა, ერთდროულად სტანდარტები 1,000 პროექტში, ცენტრალური გვარანცია, გაზომვადი ROI |

Asked by Amara Chukwu · Jul 21, 2025

What You Can Customize?

| Section | What It Controls | Example | | ------------- | -------------------------- | ---------------------------------------------- | | project | პროექტის იდენტობა | სახელი, აღწერა, რეპოზიტორიის URL | | techStack | ენა, ფრეიმვორკი, ხელსაწყოები | TypeScript + Express ან Python + FastAPI | | paths | დირექტორიის სტრუქტურა | სად ცხოვრობენ ჰანდლერი, სერვისები და საერთო კოდი | | domain | ბიზნესის ერთეულები | Order, Product, Customer + ციკლის მდგომარეობები | | patterns | კოდის შაბლონები | 7-ბიჯიანი ჰანდლერის ფლოუ, შეცდომის დამუშავების სტრატეგია | | testing | ხარისხის კარიბჭეები | 90% დაკვირვება, test/lint/type-check ბრძანებები | | database | DB კონვენციები | Soft delete ფელი, დროის შტამპის სვეტები, სახელების კონვენციები | | packages | შიდა პაკეტები | @your-org სკოპი, რეგისტრაციის URL | | conventions | Git და სამუშაო პროცესი | ბრენჩის პრეფიქსები, კომიტის ფორმატი, PR შაბლონები |

Asked by Petra Vogel · Jul 10, 2025

What it detects?

| კატეგორია | სიგნალები | | --- | ------------------------------------------------------------------------------------------ | | ენა | tsconfig.json, go.mod, Cargo.toml, requirements.txt, pom.xml, ფაილების გაფართოებები | | ჩარჩო | Dependencies in package.json / requirements.txt (React, Express, Django, Spring, etc.) | | მონაცემთა ბაზა | ORM configs (prisma/, sequelize, typeorm), .sql ფაილები, migration ფოლდერები | | ტესტირება | jest.config., vitest, pytest, cypress/, playwright.config. | | ინფრასტრუქტურა | Dockerfile, terraform/, cdk.json, serverless.yml, cloud SDK dependencies | | CI/CD | .github/workflows/, .gitlab-ci.yml, Jenkinsfile |

Asked by Hiroshi Tanaka · Jul 2, 2025

What's Inside?

| ფენა | რაოდენობა | ფუნქცია | როგორ იქმნება | | --- | --- | ------------------------------------------------- | ----------------------------------- | | წესები | 47 | AI‑თან თითოეულ ურთიერთობაში კოდის სტანდარტის დარბაზია | ავტომატურად — ყოველთვის ჩართული | | აგენტები | 62 | სპეციალიზირებული დამხმარეები რთული დავალებებისათვის | მოთხოვნის მიხედვით — /agent-name | | უნარები | 50 | ნაბიჯ‑ნაბიჯ გიდის სამუშაო ნაკადები ცხრილებით | კონტექსტის მიხედვით — როდესაც მოდელები დამთხვევას იძლევა | | ბრძანებები | 37 | მსუბუქი, ტოკენ‑ეფექტური სწრაფი ქმედებები | მოთხოვნის მიხედვით — /command | | ჰუქები | 12 | ავტომატიზაციის სკრიპტები AI ციკლში | მოვლენაზე‑მიღებული — ქმედებამდე/ქმედებების შემდეგ | | შაბლონები | 9 | სქეფქები დამმუშავებლებისთვის, კომპონენტებისთვის, ტესტებისთვის და ა.შ. | მიმართულია უნარებით და აგენტები | ---

Asked by Oksana Melnyk · Jun 7, 2025

როგორ მუშაობს?

Layer 1 — Pre‑Processing: ჰუკები ჩასვამენ პროექტის კონტექსტს და ბლოკირავენ საშიშ კომანდებს, სანამ თქვენი პრომპტი მიაღწევს AI-ს. Layer 2 — Rules Engine: 47 მუდმივი წესი უზრუნველყოფენ token-ის ეფექტურობას, უსაფრთხოებას, არქიტექტურას, კოდის სტანდარტებს, მონაცემთა ბაზის კონვენციებსა და ტესტირების ზღვარს. Layer 3 — Specialized Processing: შესაბამისი კომპონენტი (აგენტი, სილი ან კომანდი) იაქტიურდება თქვენი პრომპტის მიხედვით. Layer 4 — Post‑Processing: ჰუკები ვალიდაციას აკეთებენ გამომცემისგან, ავტომატურ ფორმატირებას, საიდუმლოებების სკანირებას და შფოთვის გადამოწმებას.

Asked by Dara Fitzgerald · May 30, 2025