
Prompt Engineering (Grade A)Geliştirilmiş güvenlik testi için Claude AI geliştirme yeteneği. A sınıfı. Claude AI kodlama yardımcıları için etkili komutlar ve öneriler oluşturun. Cursor veya diğerlerde kurallar, ajanlar, yetenekler ya da sistem komutları oluştururken kullanın.
Genel Bakış
Temel özellikler
- Süreç tanımı ve rol belirtimi
- Açık bölümlere sahip komut yapısının oluşturulması
- Korlanmış komut şablonlarının uygulanması
- İlgili komut kalitesi ve tamamlama listeleri
- İmperatif moodun ve kritik kısıtlamalarıyla ilgili kılavuzlar.
- Komut kalitesi ve tamamlama kontrolü listeleri
Fiyatlar
- Model
- Free
- Kategori
- Yetenekler
- Puan
- Henüz inceleme yok
Kullanım senaryoları
Hata yönetimi için Cursor kuralları oluşturulması
Prompt Mühendisliği kullanın ve efektif bir şekilde bir Cursor kuralı için net ve yapılı bir komut oluşturun, tanımlayıcılar, ortam, talimatlar ve sınırlamalar için efektif bir şekilde komut oluşturun.
AI kodlama yardımcıları için sistem komutları oluşturulması
Prompt Mühendisliği tekniklerini uygulayarak, kodlama görevleri için doğru ve ilgili output elde etmek için net ve yapılı sistem komutları oluşturun.
Artılar ve eksiler
Artılar
- İstatistiksel olarak daha doğru ve ilgili AI çıktı elde etme
- Kullanıcı-AI etkileşimi verimliliğini artırma
- Kolay bir yapı ile komuta oluşturma rehberliği
- Kolay bir yapı ile komuta oluşturma rehberliği
- Komut kalitesi ve tamamlama kontrolü listeleri
Eksiler
- Aİ davranışı ve sınırlamaları hakkındaki anlayış gerektirir
- En iyi sonuçlar için iteratif bir iyileştirme gerekebilir
- Gelişmiş komut mühendisliği teknikleri için kavisli öğrenme eğrisi
- Komut kalitesi ve tamamlama kontrolü listelerinin uygulanması
- Kurumlar için komut kalite kontrolü
- Kurumlar için komut kalite kontrolü
İncelemeler
İnceleme bırakmak için giriş yap.
Henüz inceleme yok. İlk sen ol!
Sorular
Why You Should Use This?
| Audience | Key Benefits | | -------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------- | | Individual | 30%+ token savings, stop repeating standards, security guardrails, instant scaffolding | | Teams | Consistent AI behavior, day-one onboarding, codified patterns, compounding cost savings | | Organizations | Always-on compliance, same standards across 1,000 projects, central governance, measurable ROI |
Asked by Amara Chukwu · Jul 21, 2025
What You Can Customize?
| Section | What It Controls | Example | | ------------- | -------------------------- | ---------------------------------------------- | | project | Project identity | Name, description, repo URL | | techStack | Language, framework, tools | TypeScript + Express or Python + FastAPI | | paths | Directory structure | Where handlers, services, and common code live | | domain | Business entities | Order, Product, Customer + lifecycle states | | patterns | Code patterns | 7-step handler flow, error handling strategy | | testing | Quality gates | 90% coverage, test/lint/type-check commands | | database | DB conventions | Soft delete field, timestamp columns, naming | | packages | Internal packages | @your-org scope, registry URL | | conventions | Git and workflow | Branch prefixes, commit format, PR templates |
Asked by Petra Vogel · Jul 10, 2025
What it detects?
| Category | Signals | | ------------------ | ------------------------------------------------------------------------------------------ | | Language | tsconfig.json, go.mod, Cargo.toml, requirements.txt, pom.xml, file extensions | | Framework | Dependencies in package.json / requirements.txt (React, Express, Django, Spring, etc.) | | Database | ORM configs (prisma/, sequelize, typeorm), .sql files, migration folders | | Testing | jest.config., vitest, pytest, cypress/, playwright.config. | | Infrastructure | Dockerfile, terraform/, cdk.json, serverless.yml, cloud SDK deps | | CI/CD | .github/workflows/, .gitlab-ci.yml, Jenkinsfile |
Asked by Hiroshi Tanaka · Jul 2, 2025
What's Inside?
| Layer | Count | What It Does | How It's Triggered | | ------------- | ----- | ------------------------------------------------- | ----------------------------------- | | Rules | 47 | Enforces coding standards on every AI interaction | Automatically — always on | | Agents | 62 | Specialized assistants for complex tasks | On demand — /agent-name | | Skills | 50 | Step-by-step guided workflows with checklists | Contextually — when patterns match | | Commands | 37 | Lightweight, token-efficient quick actions | On demand — /command | | Hooks | 12 | Automation scripts in the AI loop | Event-driven — before/after actions | | Templates | 9 | Scaffolding for handlers, components, tests, etc. | Referenced by skills and agents | ---
Asked by Oksana Melnyk · Jun 7, 2025
How It Works?
Layer 1 — Pre-Processing: Hooks inject project context and block dangerous commands before your prompt reaches the AI. Layer 2 — Rules Engine: 47 always-on rules enforce token efficiency, security, architecture, code standards, database conventions, and testing thresholds. Layer 3 — Specialized Processing: The right component activates — an agent, skill, or command — based on your prompt. Layer 4 — Post-Processing: Hooks validate output, auto-format, scan for secrets, and verify coverage.
Asked by Dara Fitzgerald · May 30, 2025
Soru sor
Yetenekler alternatifleri

Klavye AI için güvenlik test edilmiş développement yeteneği. Grade A. Bir Power Pages sitesi browserlara ne gönderiyorsa güvenlik başlıklarını kontrol edip ayarlar - İçerik Güvenlik Politikası, çerçeveye ve tıklanma korumalı saldırıya karşı koruma.

Güvenlik kontrolü yapılan Claude AI için veri-ai yetenek. Sınıf A. Oluşturma sırasında veya işleme planını çalıştırmadan önce görüntülü çalışma alanı oluşturmak için kullan - geçerli çalışma alanı ayrı bölgede izole eder.

Güvenlik test edilmiş veri-ai becerisi için Claude AI için A sınıfı. GA4 BigQuery_export Scheması Referansı - tam alan referansı, iç içe yapılar, sorgu paternleri ve performans ipuçları

Meta Capi - Güvenlik test edilmiş data-yetenek, Claude AI için. Grade A. Meta Konversiyon API (CAPI) Yapılandırması Referansı - mimari, olay tipleri, müşteri bilgileri şifreleme, tekrarsızlık, uygulama örnekleri, AEM

Amaçlı geliştirme yeteneği için güvenli test edilmiş Claude AI'de Sınıf A. Fonksiyonu/metodu kullandığı listelemek (direkt çağrı grafı)

Güvenlik test edilmemiş data-ai becerisi için Claude AI'ye. Grade A. Modülün altında test ediyorsanız, aynı namespace'de test modülünün ismini alan Haskell test modülünü 'Spec Sufışıyla adlandırın. Modül yazarken veya incelemelerde bu test modülünü kullanın.

Güvenlik test edilmiş veri-ay data becerisi için Claude AI için Grade A. Büyük kararlar için uzmandan beş üyenin uzman bir kurul deliberasyonunu simule edin. Planlar, mimari seçimlerin, işlev tasarımları veya herhangi bir kararın değerlendirilmesi için kullanın.

Uygulama güvenliktest edilen bir geliştirme yeteneği, Claude AI için. Grade A. MVC avançado üzerinden PE (Giriş noktası), standart ekranlarda özel gridler ekleme (CNTA300/MATA070/MATA440/MATA460/FINA040 üzerinden *STRU)
Trending now

Belge zeka API, karmaşık PDF'ler, sunumlar ve tabloları okur ve yapılandırılmış verileri ayırarak, ayrıştırır, ayırır, OCR yapar ve çıkartır.

Sponsorlu yanıtlar, tık başına tahsil edilen

Daha doğru Homework Yardımıyla Tam Açıklamalar

Çıkarılmış modda 12B model, 128K bağlam penceresi ile karışık görüntü ve metin ile işlenir.
