·prompt-lab

الهندسة السريعة المنهجية LLM: يحلل المطالبات الحالية لأنماط الفشل، ويولد متغيرات منظمة (مباشرة، قليلة اللقطات، سلسلة من الأفكار)، ويصمم نماذج التقييم بمعايير مرجحة، وينتج مجموعات حالات اختبار لمقارنة الأداء الفوري. مشغلات على: "الهندسة السريعة"، "التجربة المختبرية السريعة"، "إنشاء متغيرات سريعة"، "مطالبات اختبار A/B"، "تقييم المطالبة"، "تحسين المطالبة"، "كتابة مطالبة أفضل"، "التصميم الفوري"، "التكرار الفوري"، "أمثلة قليلة"، "سلسلة الأفكار السريعة"، "أوضاع الفشل الفوري"، "تحسين هذه المطالبة". استخدم هذه المهارة عند تصميم أو تحسين أو تقييم مطالبات LLM على وجه التحديد. ليس لتقييم مهارات Claude Code أو ملفات SKILL.md — استخدم مقيم المهارات بدلاً من ذلك.

9التثبيتات·0الرائج·@mathews-tom

التثبيت

$npx skills add https://github.com/mathews-tom/praxis-skills --skill prompt-lab

كيفية تثبيت prompt-lab

ثبّت مهارة الذكاء الاصطناعي prompt-lab بسرعة في بيئة التطوير لديك عبر سطر الأوامر

  1. افتح الطرفية: افتح الطرفية أو أداة سطر الأوامر لديك مثل Terminal أو iTerm أو Windows Terminal
  2. نفّذ أمر التثبيت: انسخ ونفّذ هذا الأمر: npx skills add https://github.com/mathews-tom/praxis-skills --skill prompt-lab
  3. تحقق من التثبيت: بعد التثبيت، سيتم إعداد المهارة تلقائيا في بيئة البرمجة بالذكاء الاصطناعي لديك وتصبح جاهزة للاستخدام في Claude Code أو Cursor أو OpenClaw

المصدر: mathews-tom/praxis-skills.

Replaces trial-and-error prompt engineering with structured methodology: objective definition, current prompt analysis, variant generation (instruction clarity, example strategies, output format specification), evaluation rubric design, test case creation, and failure mode identification.

| references/prompt-patterns.md | Prompt structure catalog: zero-shot, few-shot, CoT, persona, structured output | Always | | references/evaluation-metrics.md | Quality metrics (accuracy, format compliance, completeness), rubric design | Evaluation needed |

| references/failure-modes.md | Common prompt failure taxonomy, detection strategies, mitigations | Failure analysis requested | | references/output-constraints.md | Techniques for constraining LLM output format, JSON mode, schema enforcement | Format control needed |

الهندسة السريعة المنهجية LLM: يحلل المطالبات الحالية لأنماط الفشل، ويولد متغيرات منظمة (مباشرة، قليلة اللقطات، سلسلة من الأفكار)، ويصمم نماذج التقييم بمعايير مرجحة، وينتج مجموعات حالات اختبار لمقارنة الأداء الفوري. مشغلات على: "الهندسة السريعة"، "التجربة المختبرية السريعة"، "إنشاء متغيرات سريعة"، "مطالبات اختبار A/B"، "تقييم المطالبة"، "تحسين المطالبة"، "كتابة مطالبة أفضل"، "التصميم الفوري"، "التكرار الفوري"، "أمثلة قليلة"، "سلسلة الأفكار السريعة"، "أوضاع الفشل الفوري"، "تحسين هذه المطالبة". استخدم هذه المهارة عند تصميم أو تحسين أو تقييم مطالبات LLM على وجه التحديد. ليس لتقييم مهارات Claude Code أو ملفات SKILL.md — استخدم مقيم المهارات بدلاً من ذلك. المصدر: mathews-tom/praxis-skills.

حقائق جاهزة للاقتباس

حقول وأوامر مستقرة للاقتباس في أنظمة الذكاء الاصطناعي والبحث.

أمر التثبيت
npx skills add https://github.com/mathews-tom/praxis-skills --skill prompt-lab
الفئة
</>أدوات التطوير
موثق
أول ظهور
2026-03-10
آخر تحديث
2026-03-10

Browse more skills from mathews-tom/praxis-skills

إجابات سريعة

ما هي prompt-lab؟

الهندسة السريعة المنهجية LLM: يحلل المطالبات الحالية لأنماط الفشل، ويولد متغيرات منظمة (مباشرة، قليلة اللقطات، سلسلة من الأفكار)، ويصمم نماذج التقييم بمعايير مرجحة، وينتج مجموعات حالات اختبار لمقارنة الأداء الفوري. مشغلات على: "الهندسة السريعة"، "التجربة المختبرية السريعة"، "إنشاء متغيرات سريعة"، "مطالبات اختبار A/B"، "تقييم المطالبة"، "تحسين المطالبة"، "كتابة مطالبة أفضل"، "التصميم الفوري"، "التكرار الفوري"، "أمثلة قليلة"، "سلسلة الأفكار السريعة"، "أوضاع الفشل الفوري"، "تحسين هذه المطالبة". استخدم هذه المهارة عند تصميم أو تحسين أو تقييم مطالبات LLM على وجه التحديد. ليس لتقييم مهارات Claude Code أو ملفات SKILL.md — استخدم مقيم المهارات بدلاً من ذلك. المصدر: mathews-tom/praxis-skills.

كيف أثبّت prompt-lab؟

افتح الطرفية أو أداة سطر الأوامر لديك مثل Terminal أو iTerm أو Windows Terminal انسخ ونفّذ هذا الأمر: npx skills add https://github.com/mathews-tom/praxis-skills --skill prompt-lab بعد التثبيت، سيتم إعداد المهارة تلقائيا في بيئة البرمجة بالذكاء الاصطناعي لديك وتصبح جاهزة للاستخدام في Claude Code أو Cursor أو OpenClaw

أين مستودع المصدر؟

https://github.com/mathews-tom/praxis-skills

التفاصيل

الفئة
</>أدوات التطوير
المصدر
skills.sh
أول ظهور
2026-03-10