წარსული ბრძოლა · 2024-07-29 UTC
Skills შერკინება — 29 ივლისი, 2024
Skills კატეგორიიდან. 17 ნიშნები განთავსებული 5 მებრძოლზე. Azure Cost Optimization (Grade A)-მა აიღო გვირგვინი.
საბოლოო შედეგები
შემადგენლობა
მებრძოლები
ამ ბრძოლაში მონაწილე ყველა ხელსაწყოს პროფილი, დალაგებული მათი საბოლოო ქულის მიხედვით.
Azure Cost Optimization (Grade A)
უსაფრთხოების შემოწმებული DevOps უნარი Claude AI‑ისთვის. Grade A. **ANALYSIS SKILL** — განსაზღვრეთ Azure‑ის გამოწერებში ხარჯის დაზოგვა ხარჯ + გამოყენების ანალიზის მეშვეობით. როცა: "Azure‑ის ხარჯების ოპტიმიზაცია", "Azure‑ის შემცირება"
აზურის დაჯგუფებელი ხარჯების ოპტიმიზაცია არის სეკურიტი განვითარების საქმიანობის არტეფაქტი, სკოუდ ა.ი-სთვის შეფერილი, რომელიც მისდევს მასპინძლობელი ჰაბის ფედერაციებში ხარჯების ეკონომაიზებად შესაძლებლობებს კლოუზდ-ის API მეშვეობით. მის მისაღებია საკოსტებრობიდან ხარვეზ სარგებლობრივ გზებისთვის გაგვიწესება. ამ სნიზების მთავარი მიზანია არასწორი ხარჯების აღმოფხვრება. სკოუდ-ა.ი-ზე განხილნ, ხალეობა მოგვეყენება მოხმარების გვირვება და ხარჯების ალაგების ალამოდ, ეს რაღაცაა სმიზებით, რომ შევიცადვ ხასეთ მცდებები განხილნდნ, ადვილდგენლ. ხარვეზ შევიცადვ. მას ჰქედებენ ვორკ-ფკოუფლოუშოს ინტეგრაციეთვით, რამეირაო სტრუქტურულ პროაპთ სენს-მენცის მანჟემენტსთვის დაკავსითვის. აზურის ხარვეზ შეცდების კეპაბილიტიეთვის ერთ-ერთი სტანდ-აუტის ატრიბუტი რომ შესქეთ ჰაზეთ სხვედეთ რეს,ურსოუს ისოტეპლე (resource utilization)-ი, ეს არის თაგაურს სეიტორი მუხცაგ-ზე ეს-ის ქონიკ ან-ლიცენ-ის სტრე.ტე.ჟ.ე.ა. ამთ კეპაბილიტი კედ ლი-იმტიმ სხ- მონიტრნ, აღმოკები. ჰქლ-ფო- შეიწ- ე. მი- შ-ი, მ.ეგ შ-მენტ, ა. სხ- .
კრიტერიუმების დაყოფა
- ხარჯების ანალიზი
- გამოყენების ანალიზი
- ხარჯის დაზოგვის იდენტიფიცირება
Amazon International Listings (Grade A)
უსაფრთხოების შესამოწმებელი მონაცემთა‑AI უნარი Claude AI‑სთვის. Grade A. მრავალ ბაზარზე ჩამონათვალის მართვა — თარგმნა, ფასის ლოკალიზაცია, BIL (Build International Listings)
Amazon International Listings არის უსაფრთხოების შემოწმებული data-ai უნარი Claude AI‑სთვის, რომელიც შექმნილია მრავალმარკეტპლეისის ჩამონათვალის მართვისთვის. ის უზრუნველყოფს თარგმანს, ფასების ლოკალიზაციას და BIL (Build International Listings) შესაძლებლობებს, მხარი დაუჭირეთ Amazon‑ის მარკეტპლეისებს, როგორიცაა US, UK, DE, CA, JP და AU. უნარი შექმნილია Nexscope‑ის მიერ, რომელიც არის AI‑დამხმარე e‑commerce გადაწყვეტილებებისათვის. იგი მუშაობს, აკრეფს მომხმარებლის ინფორმაციას, შეკითხვებით დამატებითი კითხვებით, მონაცემთა კვლევით და ანალიზით, და გთავაზობთ სტრუქტურირებულ შედეგებს, მოქმედებადი რეკომენდაციებით.
კრიტერიუმების დაყოფა
- მრავალი ბაზარზე ჩამონათვალის მართვა
- თარგმნა
- ფასის ლოკალიზაცია
- BIL (Build International Listings)
Comparison Operator (Grade A)
დაცული შემოწმებული მონაცემთა‑AI უნარი Claude AI‑სთვის. Grade A. მიმართეთ მარცხნიდან მარჯვნივ ზრდის შედარებებს ნაკლებ- ვიდრე ოპერატორებთან, ვიდრე უფრო- ვიდრე ოპერატორებთან, რათა მნიშვნელობები რიცხვითი ხაზის მიხედვით იყოს წაკითხვადი. გამოიყენეთ, როცა wri
ეს უნარი Claude AI‑თვის, რომელიც konoka პლატფორმის ნაწილადაა, უყვარს მარცხნიდან მარჯვნივ ასცენდი შედარებები ნაკლები- ვიდრე მეტი ოპერატორებზე, ისე რომ მნიშვნელობები ნომერული ხაზის თანმიმდევრობით წაიკითხება. ის განკల్పილია შედარებისა ან დიაპაზონის შემოწმების გამოსახულებების დაწერისა და განხილვისას. უნარი გვთავაზობს < ან <= ოპერატორების გამოყენებას, რადგან ეს ფორმატი უფრო წაკითხვადი იქნება, განსაკუთრებით დიაპაზონის შემოწმებებისთვის, სადაც საშუალებას აძლევს დაბალი და ზედა საზღვრები იყოს ასცენდი წესით დაწერილი. თუმცა, ის ამ წესზე არ იძულებს და მირჩევთ მომხმარებლებს, რომ მიჰყვნენ თავიანთ ენის ლინტერების პრეფერენციებს, მაგალითად, „Yoda სინტაქსის“ თავიდან ასაცილებლად, სადაც ცვლადები ოპერატორების მარჯვენა მხარესაა.
კრიტერიუმების დაყოფა
- მხარდაჭერს მარცხნიდან მარჯვნივ ზრდის შედარებებს
- პროფილი ნაკლებ- ვიდრე ოპერატორების გამოყენებაზე უფრო- ვიდრე ოპერატორებზე
- მოგთავაზებს მითითებებს დიაპაზონის შემოწმების გამოსახულებების დაწერის შესახებ
Thematic Methodology (Grade A)
სეკურიტასუნებით გაზარდული აი-პროგრამისთვის ვაკ, 8/10 ჯილდ. ამ სკილს გამოდგენ როცა თემა-ანალიზი მსახურები საჭირო ველთა სიმბოლოს წყაროებში, მის აქტივობის ტენდენციები, საჭირო მიმართულებანი, და თვალსაჩინობა
თემატიკური მეთოდოლოგიისათვის საშუალო ნიშნები იტალიკურად გამოსახილსვიო აშლიანტ-ანალიზი ანაგრძიკეთს ინტელიგენციი საველი ჯიქსს ფანა თემა, აფეკნულობების ტემდე, და ანალიტიკური ლიტერატურით გენერირება. ეს მეთოდოლოგია იინფორმაციის კოლექცი, ტენდენსი ანალიზი, ფანა ობერაციონი , და სინტურ ექტრექციუ აფეკნულობებით სტრუქტურულ აპროაჩ მუდაქით. იინფორმაციით მათ ვარიეტე თვალთვით თემე, საბჭო ფლა ინტუორცი, ემერგი ტექნოლი ი, რო ინდუს ტრი ანალიზ. ის რო კლიენტს ეხიბლი იდე კ- ს კ- ეტ 2- ტ- 8 ა, ასეი რო პეტ- ერნ და სინტუ- უ პ- ე ავ მათ იინფორმ- ვ ჯიქ- 1- მ ფო ადა და სტრუ-უ ნგ- იფ შ- არ ლ- 2- 9 ჯ-1-2- მოვ- 2 ი- 9 0. 0 1- მ ჯ 3-1 1- 8 0. 3 2 2-0. 1".
კრიტერიუმების დაყოფა
- მონაცემთა ახლის უზარმაზარი დანადგარი და აი, 8/10 ჯილდ
- დროის ტენდენციის ანალიზი
- ენტიტა ასოცირაციის ანალიზი
- კროს-დომაინის ასოცირაციის ანალიზი
- ვინითვის ეჭოთა და სუმარების გამოყვანა
- წამოდგენ უნარს და სუმარების ქედზე წამოდგენ
Callers (Grade A)
უსაფრთხოდ შემოწმებული განვითარება Claude AI‑თვის. Grade A. ფუნქციის/მეთოდის გამოჰმაურების (უკანაბრუნებული call graph)
Callers არის უსაფრთხოების შემოწმებული განვითარების უნარი Claude AI‑თვის, რომელიც არის Grade A‑ში ჩამონათვლილი. ის ქმნის უკანა გამოძახების გრაფს ADVPL/TLPP‑ისთვის, აჩვენებს, რომელი ფუნქციები/მეთოდები ზარი ახდენენ მითითებულ ფუნქციაზე. ეს ინსტრუმენტი part of plugadvpl/Protheus პროექტია და გამოიყენება ყველა გამოძახების ადგილმდებარეობის (call site) ჩამონათვალისთვის, რომელიც კონკრეტული ფუნქციას იძახავს. იგი დეტალური ინფორმაცია გთავაზობთ თითოეული ზარის შესახებ, მათ შორის ზარის ფუნქციის სახელი, ფაილის და ხაზის ნომერი, ასევე ზარის კონტექსტი. ხელსაწყო ასევე აჩვენებს, თუ ზარი მოდის იმავე სიმბოლოსგან (self‑call).
კრიტერიუმების დაყოფა
- Reverse call graph generation
- Detailed caller information (function name, file, line, context)
- Self-call detection
- Support for multiple output formats (md, json)
- Integration with plugadvpl/Protheus project