writer-self-editing-checklist logo

writer-self-editing-checklistSeznam samoodpravljanja – izpisan iz roles.json deepPrompt za pisatelja

(0)
Daniel NikulshynPregledal Daniel Nikulshyn·Posodobljeno julij 2026

Pregled

SELF-EDITING CHECKLIST — izhva iz roles.json deepPrompt za pisatelje Pred oddajo kakršnegakoli dokumenta ta seznam spodbuja pisatelja, da pregleda vsebino. Glavne vprašanja vključujejo: - Ali je vsak skrbniški izraz jasno določen? - Ali vsak korak v postopku bralcu razkriva, kaj je uspeh? - Ali so vsi primeri kode preizkušeni v čistem okolju? - Ali je vsak izraz dosledno uporabljen po celoti? - Ali so vse predpogoje navedeni, preden so potrebni? - Ali vsak naslov v kontekstu razume? - Ali obstajajo pasivne konstrukcije, kjer je pomemben dejatelj? - Ali je kakšno vsebino podvojeno iz drugega vira, ki bi moral biti kanonski? - Ali bodo vse povezave še naprej delovale čez šest mesecev? - Ali ta dokument pozna svoj Divio tip in se zadrži v njem? Ta seznam je namenjen kot vedenjska procedura in ga je mogoče prosto urejati glede na vsebino. Namenjen je spodbujanju jasnosti, doslednosti in natančnosti dokumentacije.

Ključne funkcije

  • Preverja ustreznost pronominalnih predznakov
  • Preverja jasnost postopkovnih korakov
  • Preizkuša primere kode v čistem okolju
  • Zagotavlja skladnost terminologije
  • Določa konstrukcije v pasivnem slogu

Cene

Model
Free
Kategorija
Znanja
Ocena
Še brez ocen

Primeri uporabe

Pregled dokumentacije

Uporabite ta seznan za pregled in urejanje dokumentacije pred oddajo, da zagotovite, da izpolnjuje standarde kakovosti.

Nadzor kakovosti vsebine

Uporabite ta seznan kot del postopka nadzora kakovosti vsebine, da zagotovite doslednost in jasnost v več dokumentih.

Prednosti in slabosti

Prednosti

  • Izboljša jasnost dokumentacije
  • Zagotavlja skladnost terminologije
  • Pomoči pri odkrivanju morebitnih težav v primerih kode

Slabosti

  • Morda je časovno obremenjujoče dokončati
  • Nekateri elementi se morda ne uporabijo za vse vrste dokumentacije

Ocene

Prijavi se za oddajo ocene.

Še ni ocen. Bodi prvi!

Vprašanja

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

SecureContext se gladko degradira glede na stopnjo strojne opreme — vsak sloj, ki ga poganja LLM, se zapre (funkcija tiho ne prispeva ničesar), namesto da bi prekinil vnose ali iskanje. To, kar se spremeni s strojno opremo, je koliko delov inteligentnega sloja je aktivnih: | Stopnja | Strojna oprema | Prikladni modeli | Kaj dobite | |---|---|---|---| | Minimum | Katerakoli CPU, ~2 GB RAM prostega | nomic-embed-text (samo vdelave) | Hibridni BM25+vektorski iskanje, delna pomnjava, verifikacijska veriga, nadzor sposobnosti — osnova. Sloji LLM (izvlečenje dogodkov, izvlečenje entitet, odločitve o neskladnostih) ostanejo v mirovanju. | | Mid | 8–16 GB GPU (ali Apple Silicon 16 GB+) | + qwen2.5-coder:14b ali phi4:14b (en sam hkrati) | + Izvlečenje dejstev o dogodkih ob vnosu (časovno razmišljanje), LLM odločitve o neskladnostih, izvlečenje entitet, semantični povzetki datotek L0/L1. | | Full | 24 GB+ GPU (npr. RTX 4090/5090) | + phi4:14b in gpt-oss:20b hkrati | Vse, istočasno, pri interaktivni latenci — plus močan lokalni generator za QA/benchmarks. To je konfiguracija, na kateri so bili izmerjeni naši objavljeni benchmarki. Pogoji izbire modelov (vsi izmerjeni, glej bench/): Vdelave: nomic-embed-text — zahtevan, majhen, deluje kjerkoli. Izvlečenje dogodkov (ZCEVENTEXTRACTMODEL, privzeto phi4:14b): naše testiranje je pokazalo phi4:14b z 100 % povabila dogodkov / 100 % natančnost datumov, enakovredno gpt-oss:20b pri 2× hitrejšem. Na manjših

Asked by Ekaterina Orlova · Dec 3, 2025

Kaj potrebujete da se ga pobrkete?

Node 20+ in (priporočljiva) Docker za združeno PostgreSQL + Ollama stack. Enokomandni installer vse dela v približno petih minutah. Fallback za SQLite lahko dela tudi brez infrastrukture.

Asked by Jarrah Whitlock · Nov 26, 2025

Ali lahko več sej Claude Code deluje na istem projektu brez konfliktov?

Da — paralelne seje atomično zavarujejo naloge iz vrste delovanja z odvzemom dela (nič dvojnih zavarovanj pri 50 agentih × 100 nalog pri testiranju), koordinirajo preko tipiranih pošiljanj (ASSIGN/STATUS/MERGE/REJECT) in ohranjajo zasebne imenske prostore za posamezne agente ter skupni bazen. Podpira hierarhije v slogu oddelkov (vodje + delavci, večplastna eskalacija) za večje ekipe agentov.

Asked by Amina Diallo · Nov 8, 2025

Ali so veščine Claude Code varne za namestitev?

Sklopi z ročnimi skripti, ki se izvajajo z vašimi dovoljenji, in naravni nalagalnik Claude Code ne skenira njih. SecureContext doda manjkajoče pregrado: AST skeniranje ob vstopu, HMAC preverjanje pred vsako izvedbo, samodejna kvarantina ob neuspehu ali spremembi po vstopu ter preverljiv verižni dnevnik vsakega odločitve o vstopu.

Asked by Fernando Rojas · Oct 28, 2025

Ali SecureContext posilja moj kodo ali podatke v zelo-obveščen prostor (cloud)?

Ne. Spomin, vstavljanje (Ollama nomic-embed-text), iskalnica, zapis zajezitve in auditni verižni seznam vse opravljajo lokalno. Deluje popolnoma offline (iskalnica se zlahka degradira v ključnova slovnica če Vibe je zaprt) in se kosita 0 dolarjev, ko je odmrežena.

Asked by Nadia Benali · Oct 21, 2025

Postavi vprašanje

Alternative za Znanja

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

Varnostno preverjen skill za podatke AI za Claude AI. Klasa A. Uporabite, ko začnete delo na funkciji, ki zahteva izolacijo od trenutnega delovnega prostora ali pred izvajanjem načrtov implementacije – ustvarja izoliran git worktree.

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

Varnostno preverjena podatkovna AI veščina za Claude AI. Ocena A. Referenčni vodnik za shemo izvoza GA4 v BigQuery — popoln seznam polj, gnezdene strukture, vzorci poizvedb in nasveti za zmogljivost

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

Varnostno preizkušena podatkovno‑AI veščina za Claude AI. Ocena A. Navodila za nastavitev Meta Conversions API (CAPI) — arhitektura, vrste dogodkov, hashiranje informacij o strankah, deduplikacija, primeri implementacije, AEM

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

Varnostno preizkušena razvojna zmogljivost za Claude AI. Grade A. Seznam, ki prikazuje, katera funkcija/metoda kliče (neposredni graf klicev)

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

Varno preizkušena data-ai funkcija za Claude AI. Stopnja A. Ime Haskell testnih modulov ustrezajte modulu, ki se preizkuša, z dodatkom Spec v isti imenski prostoru. Uporabite pri pisanju ali pregledovanju Haskell testnega modula.

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

Varnostno preizkušena data-ai funkcija za Claude AI. Grade A. Simuliraj razpravo strokovnega odbora s 5 člani za pomembne odločitve. Uporabi pri ocenjevanju načrtov, arhitekturnih odločitev, oblikovanju funkcij ali vsakega odločitve.

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

Varnostno preizkušena razvojna spretnost za Claude AI. Grade A. MVC napreden preko PE (Pontos de Entrada) — dodajanje prilagojenih mrež na standardne MVC zaslone (CNTA300/MATA070/MATA440/MATA460/FINA040 preko *STRU)

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

Varnostno preizkušena devops veščina za Claude AI. Ocena A. **WORKFLOW SKILL** — Ohranja natančnost in svežino dokumentacije v repozitoriju po celotni strani z dokumentacijo, agentovimi datotekami in spremembami. WHEN: "update docs"

(0)
Free