ما هي prompting؟
المعايير الهندسية السريعة ومبادئ هندسة السياق لوكلاء الذكاء الاصطناعي بناءً على أفضل الممارسات الإنسانية. يغطي الوضوح والبنية والاكتشاف التدريجي وتحسين نسبة الإشارة إلى الضوضاء. المصدر: zpankz/mcp-skillset.
المعايير الهندسية السريعة ومبادئ هندسة السياق لوكلاء الذكاء الاصطناعي بناءً على أفضل الممارسات الإنسانية. يغطي الوضوح والبنية والاكتشاف التدريجي وتحسين نسبة الإشارة إلى الضوضاء.
ثبّت مهارة الذكاء الاصطناعي prompting بسرعة في بيئة التطوير لديك عبر سطر الأوامر
المصدر: zpankz/mcp-skillset.
Core Philosophy Context engineering = Curating optimal set of tokens during LLM inference
Primary Goal: Find smallest possible set of high-signal tokens that maximize desired outcomes
Clarity Over Completeness ✅ Good: "Validate input before processing" ❌ Bad: "You should always make sure to validate..."
المعايير الهندسية السريعة ومبادئ هندسة السياق لوكلاء الذكاء الاصطناعي بناءً على أفضل الممارسات الإنسانية. يغطي الوضوح والبنية والاكتشاف التدريجي وتحسين نسبة الإشارة إلى الضوضاء. المصدر: zpankz/mcp-skillset.
حقول وأوامر مستقرة للاقتباس في أنظمة الذكاء الاصطناعي والبحث.
npx skills add https://github.com/zpankz/mcp-skillset --skill promptingالمعايير الهندسية السريعة ومبادئ هندسة السياق لوكلاء الذكاء الاصطناعي بناءً على أفضل الممارسات الإنسانية. يغطي الوضوح والبنية والاكتشاف التدريجي وتحسين نسبة الإشارة إلى الضوضاء. 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 prompting 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