ما هي asciinema-analyzer؟
التحليل الدلالي لتسجيلات asciinema. المشغلات - تحليل الممثلين واستخراج الكلمات الرئيسية والعثور على الأنماط في التسجيلات. المصدر: terrylica/cc-skills.
التحليل الدلالي لتسجيلات asciinema. المشغلات - تحليل الممثلين واستخراج الكلمات الرئيسية والعثور على الأنماط في التسجيلات.
ثبّت مهارة الذكاء الاصطناعي asciinema-analyzer بسرعة في بيئة التطوير لديك عبر سطر الأوامر
المصدر: terrylica/cc-skills.
Semantic analysis of converted .txt recordings for Claude Code consumption. Uses tiered analysis: ripgrep (primary, 50-200ms) -> YAKE (secondary, 1-5s) -> TF-IDF (optional).
| Tier | Tool | Speed (4MB) | When to Use |
| 1 | ripgrep | 50-200ms | Always start here (curated) | | 2 | YAKE | 1-5s | Auto-discover unexpected terms | | 3 | TF-IDF | 5-30s | Topic modeling (optional) |
التحليل الدلالي لتسجيلات asciinema. المشغلات - تحليل الممثلين واستخراج الكلمات الرئيسية والعثور على الأنماط في التسجيلات. المصدر: terrylica/cc-skills.
حقول وأوامر مستقرة للاقتباس في أنظمة الذكاء الاصطناعي والبحث.
npx skills add https://github.com/terrylica/cc-skills --skill asciinema-analyzerالتحليل الدلالي لتسجيلات asciinema. المشغلات - تحليل الممثلين واستخراج الكلمات الرئيسية والعثور على الأنماط في التسجيلات. المصدر: terrylica/cc-skills.
افتح الطرفية أو أداة سطر الأوامر لديك مثل Terminal أو iTerm أو Windows Terminal انسخ ونفّذ هذا الأمر: npx skills add https://github.com/terrylica/cc-skills --skill asciinema-analyzer 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/terrylica/cc-skills