قم بتحسين المطالبات من خلال أهداف العملية (تعليمات سلوكية يمكن التحكم فيها) بدلاً من أهداف النتائج (متطلبات النتائج النهائية المتفرقة). يرتكز التحليل التلوي لعلم النفس الرياضي على أن أهداف العملية (د = 1.36) تتفوق بشكل كبير على أهداف النتائج (د = 0.09). يُستخدم عند تصميم المطالبات، أو تحسين توجيه LLM، أو تنفيذ أنماط CoT/التحلل، أو إنشاء خطوط أنابيب لتحسين الموجهات تلقائيًا. ينشئ نموذجًا للخسارة البديلة للمساحة الفورية المنفصلة.
ثبّت مهارة الذكاء الاصطناعي goals بسرعة في بيئة التطوير لديك عبر سطر الأوامر
المصدر: zpankz/mcp-skillset.
Process goals (controllable intermediate actions) provide dense feedback signals; outcome goals (end-result demands) provide sparse, delayed feedback. This asymmetry explains why behavioral prompting dominates direct output demands.
| Type | Effect Size | Prompt Analog | Signal Density | Failure Mode |
| Outcome | d=0.09 | "Give the correct answer" | Sparse | Hallucination, reward hacking | | Performance | d=0.44 | "Achieve high accuracy" | Proxy | Goodhart's Law misalignment | | Process | d=1.36 | "Think step-by-step" | Dense | Over-specification (rare) |
قم بتحسين المطالبات من خلال أهداف العملية (تعليمات سلوكية يمكن التحكم فيها) بدلاً من أهداف النتائج (متطلبات النتائج النهائية المتفرقة). يرتكز التحليل التلوي لعلم النفس الرياضي على أن أهداف العملية (د = 1.36) تتفوق بشكل كبير على أهداف النتائج (د = 0.09). يُستخدم عند تصميم المطالبات، أو تحسين توجيه LLM، أو تنفيذ أنماط CoT/التحلل، أو إنشاء خطوط أنابيب لتحسين الموجهات تلقائيًا. ينشئ نموذجًا للخسارة البديلة للمساحة الفورية المنفصلة. المصدر: zpankz/mcp-skillset.
حقول وأوامر مستقرة للاقتباس في أنظمة الذكاء الاصطناعي والبحث.
npx skills add https://github.com/zpankz/mcp-skillset --skill goalsقم بتحسين المطالبات من خلال أهداف العملية (تعليمات سلوكية يمكن التحكم فيها) بدلاً من أهداف النتائج (متطلبات النتائج النهائية المتفرقة). يرتكز التحليل التلوي لعلم النفس الرياضي على أن أهداف العملية (د = 1.36) تتفوق بشكل كبير على أهداف النتائج (د = 0.09). يُستخدم عند تصميم المطالبات، أو تحسين توجيه LLM، أو تنفيذ أنماط CoT/التحلل، أو إنشاء خطوط أنابيب لتحسين الموجهات تلقائيًا. ينشئ نموذجًا للخسارة البديلة للمساحة الفورية المنفصلة. المصدر: zpankz/mcp-skillset.
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 goals 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/zpankz/mcp-skillset