استخدم هذه التقنيات المدعومة بالأبحاث لتحقيق أقصى قدر من أداء LLM وتأمين عوامل الذكاء الاصطناعي. قم بتطبيق هذه المهارة عند تصميم مطالبات النظام لمنتجات الذكاء الاصطناعي، أو استكشاف أخطاء المخرجات منخفضة الدقة وإصلاحها، أو اختبار نقاط ضعف النموذج ضد الحقن الفوري.
ثبّت مهارة الذكاء الاصطناعي advanced-prompting-and-adversarial-testing بسرعة في بيئة التطوير لديك عبر سطر الأوامر
المصدر: samarv/shanon.
Based on the research from The Prompt Report (co-authored by OpenAI, Microsoft, and Google), prompt engineering is about "artificial social intelligence"—knowing how to elicit the best performance from a model through specific structural patterns.
Few-Shot Prompting (The Highest Value Technique) Do not describe your requirements in prose; provide 3–5 concrete examples of input/output pairs.
Task Decomposition For complex logic, prevent the model from jumping to a conclusion. Force it to map the problem space first.
استخدم هذه التقنيات المدعومة بالأبحاث لتحقيق أقصى قدر من أداء LLM وتأمين عوامل الذكاء الاصطناعي. قم بتطبيق هذه المهارة عند تصميم مطالبات النظام لمنتجات الذكاء الاصطناعي، أو استكشاف أخطاء المخرجات منخفضة الدقة وإصلاحها، أو اختبار نقاط ضعف النموذج ضد الحقن الفوري. المصدر: samarv/shanon.
حقول وأوامر مستقرة للاقتباس في أنظمة الذكاء الاصطناعي والبحث.
npx skills add https://github.com/samarv/shanon --skill advanced-prompting-and-adversarial-testingاستخدم هذه التقنيات المدعومة بالأبحاث لتحقيق أقصى قدر من أداء LLM وتأمين عوامل الذكاء الاصطناعي. قم بتطبيق هذه المهارة عند تصميم مطالبات النظام لمنتجات الذكاء الاصطناعي، أو استكشاف أخطاء المخرجات منخفضة الدقة وإصلاحها، أو اختبار نقاط ضعف النموذج ضد الحقن الفوري. المصدر: samarv/shanon.
افتح الطرفية أو أداة سطر الأوامر لديك مثل Terminal أو iTerm أو Windows Terminal انسخ ونفّذ هذا الأمر: npx skills add https://github.com/samarv/shanon --skill advanced-prompting-and-adversarial-testing 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/samarv/shanon