·agent prompt evolution
</>

agent prompt evolution

✓
zpankz/mcp-skillsetGitHub: zpankz/mcp-skillsetالمصدر: zpankz/mcp-skillset

تتبع وتحسين تخصص الوكيل أثناء تطوير المنهجية. يُستخدم عند ظهور تخصص الوكيل (تُظهر العوامل العامة فجوة في الأداء أكبر من 5 أضعاف)، أو يلزم إجراء مقارنة متعددة التجارب، أو يتطلب تحليل إمكانية نقل المنهجية. يلتقط تطور مجموعة الوكلاء (تتبع Aₙ)، وتطور الوكيل التعريفي (تتبع Mₙ)، وقرارات التخصص (متى/لماذا يتم إنشاء وكلاء متخصصين)، وتقييم قابلية إعادة الاستخدام (عالمي مقابل خاص بالمجال مقابل خاص بالمهمة). يتيح التعلم المنهجي عبر التجارب وتطور M₀ الأمثل. 2-3 ساعات النفقات العامة لكل تجربة.

zpankz·agent·prompt·evolution
7التثبيتات·0الرائج·@zpankz

التثبيت

GitHub: zpankz/mcp-skillset
$npx skills add https://github.com/zpankz/mcp-skillset --skill agent prompt evolution

كيفية تثبيت agent prompt evolution

ثبّت مهارة الذكاء الاصطناعي agent prompt evolution 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/zpankz/mcp-skillset --skill agent prompt evolution
  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: zpankz/mcp-skillset.

SKILL.md

عرض النص الخام

Systematically track how agents specialize during methodology development.

Specialized agents emerge from need, not prediction. Track their evolution to understand when specialization adds value.

Finding (from 8 experiments): M₀ sufficient in all cases (no evolution needed)

تتبع وتحسين تخصص الوكيل أثناء تطوير المنهجية. يُستخدم عند ظهور تخصص الوكيل (تُظهر العوامل العامة فجوة في الأداء أكبر من 5 أضعاف)، أو يلزم إجراء مقارنة متعددة التجارب، أو يتطلب تحليل إمكانية نقل المنهجية. يلتقط تطور مجموعة الوكلاء (تتبع Aₙ)، وتطور الوكيل التعريفي (تتبع Mₙ)، وقرارات التخصص (متى/لماذا يتم إنشاء وكلاء متخصصين)، وتقييم قابلية إعادة الاستخدام (عالمي مقابل خاص بالمجال مقابل خاص بالمهمة). يتيح التعلم المنهجي عبر التجارب وتطور M₀ الأمثل. 2-3 ساعات النفقات العامة لكل تجربة. المصدر: zpankz/mcp-skillset.

حقائق جاهزة للاقتباس

حقول وأوامر مستقرة للاقتباس في أنظمة الذكاء الاصطناعي والبحث.

أمر التثبيت
npx skills add https://github.com/zpankz/mcp-skillset --skill agent prompt evolution
المصدر
zpankz/mcp-skillset
الفئة
</>أدوات التطوير
موثق
✓
أول ظهور
2026-02-01
آخر تحديث
2026-03-10
الرابط
https://www.learn-skills.dev/ar/skills/zpankz/mcp-skillset/agent-prompt-evolution

Browse more skills from zpankz/mcp-skillset

إجابات سريعة

ما هي agent prompt evolution؟

تتبع وتحسين تخصص الوكيل أثناء تطوير المنهجية. يُستخدم عند ظهور تخصص الوكيل (تُظهر العوامل العامة فجوة في الأداء أكبر من 5 أضعاف)، أو يلزم إجراء مقارنة متعددة التجارب، أو يتطلب تحليل إمكانية نقل المنهجية. يلتقط تطور مجموعة الوكلاء (تتبع Aₙ)، وتطور الوكيل التعريفي (تتبع Mₙ)، وقرارات التخصص (متى/لماذا يتم إنشاء وكلاء متخصصين)، وتقييم قابلية إعادة الاستخدام (عالمي مقابل خاص بالمجال مقابل خاص بالمهمة). يتيح التعلم المنهجي عبر التجارب وتطور M₀ الأمثل. 2-3 ساعات النفقات العامة لكل تجربة. المصدر: zpankz/mcp-skillset.

كيف أثبّت agent prompt evolution؟

افتح الطرفية أو أداة سطر الأوامر لديك مثل Terminal أو iTerm أو Windows Terminal انسخ ونفّذ هذا الأمر: npx skills add https://github.com/zpankz/mcp-skillset --skill agent prompt evolution 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/zpankz/mcp-skillset

التفاصيل

الفئة
</>أدوات التطوير
المصدر
skills.sh
أول ظهور
2026-02-01

مهارات ذات صلة

network-meta-analysis-appraisal
13 التثبيتات
software-architecture
11 التثبيتات
csv-analysis
9 التثبيتات
cursor-skills
9 التثبيتات
textbook-grounding
9 التثبيتات
agent-observability
8 التثبيتات