التحقق ديناميكيًا من أن قاعدة التعليمات البرمجية المطبقة تتطابق مع القرارات المعمارية الموثقة في ملفات الخطة. يُستخدم عند التحقق من صحة التنفيذ الذي يطابق مستندات التخطيط، أو التحقق من انحراف البنية، أو التحضير لمراجعات البنية.
ثبّت مهارة الذكاء الاصطناعي architecture-validation بسرعة في بيئة التطوير لديك عبر سطر الأوامر
المصدر: d-o-hub/rust-self-learning-memory.
Dynamically validate that the implemented codebase matches architectural decisions documented in plan files.
Key Principle: Be architecture-agnostic. Work with ANY project structure.
See workflow.md for detailed phases and dimensions.md for validation categories.
التحقق ديناميكيًا من أن قاعدة التعليمات البرمجية المطبقة تتطابق مع القرارات المعمارية الموثقة في ملفات الخطة. يُستخدم عند التحقق من صحة التنفيذ الذي يطابق مستندات التخطيط، أو التحقق من انحراف البنية، أو التحضير لمراجعات البنية. المصدر: d-o-hub/rust-self-learning-memory.
حقول وأوامر مستقرة للاقتباس في أنظمة الذكاء الاصطناعي والبحث.
npx skills add https://github.com/d-o-hub/rust-self-learning-memory --skill architecture-validationالتحقق ديناميكيًا من أن قاعدة التعليمات البرمجية المطبقة تتطابق مع القرارات المعمارية الموثقة في ملفات الخطة. يُستخدم عند التحقق من صحة التنفيذ الذي يطابق مستندات التخطيط، أو التحقق من انحراف البنية، أو التحضير لمراجعات البنية. المصدر: d-o-hub/rust-self-learning-memory.
افتح الطرفية أو أداة سطر الأوامر لديك مثل Terminal أو iTerm أو Windows Terminal انسخ ونفّذ هذا الأمر: npx skills add https://github.com/d-o-hub/rust-self-learning-memory --skill architecture-validation بعد التثبيت، سيتم إعداد المهارة تلقائيا في بيئة البرمجة بالذكاء الاصطناعي لديك وتصبح جاهزة للاستخدام في Claude Code أو Cursor أو OpenClaw
https://github.com/d-o-hub/rust-self-learning-memory