أفضل Skills (2026)

1

Manage Headers (Grade A)

مهارة التطوير الأمنية التي تم اختبارها لـ Claude AI. درجة A. تفحص وتكوّن رؤوس الأمان التي يرسلها موقع Power Pages إلى المتصفحات — سياسة الأمان للمحتوى، الحماية من الإطارات والنقر المزيف

لا توجد مراجعات بعد· free

المراجعة الكاملة

Manage Headers (Grade A) هي مهارة تطوير أمنية تم اختبارها لـ Claude AI. وهي مصممة لفحص وتكوين رؤوس الأمان التي يرسلها موقع Power Pages إلى المتصفحات، بما في ذلك سياسة الأمان للمحتوى، الحماية من الإطارات والنقر المزيف، مشاركة الأصول المتعددة الأصول، سلوك الكوكيز، وإعدادات الموقع ذات الصلة. تحدد المهارة الفجوات وتسير المستخدم خلال الإصلاحات، مما يجعلها مفيدة لمهام مثل مراجعة الرؤوس، إصلاح أخطاء CSP، التحكم في الوصول المتعدد الأصول، تعزيز إعدادات الكوكيز، أو التحقق مما إذا كانت إعدادات المتصفح آمنة. يمكن استخدامها عندما يريد المستخدم تحقيق أهداف أمنية مختلفة دون ذكر 'رؤوس الأمان' بشكل خاص.

• يفحص رؤوس الأمان الحالية
• يكّون سياسة الأمان للمحتوى
• يُمكِّن الحماية من الإطارات والنقر المزيف
• يدير مشاركة الأصول المتعددة الأصول وسلوك الكوكيز

2

Using Git Worktrees (Grade A)

مهارة data-ai مختبرة الأمان ل Claude AI. الدرجة A. استخدم عند بدء عمل ميزة يحتاج إلى عزلة عن مساحة العمل الحالية أو قبل تنفيذ خطط التنفيذ - ينشئ git worktree منفصل

لا توجد مراجعات بعد· free

المراجعة الكاملة

عند بدء العمل على وظائف جديدة تحتاج إلى التمايز عن البيئة الحالية أو قبل تنفيذ الخطط التطبيقية. هذه الفعالية ت创ت أعمال غيت ورك تريز مع التوجيه الذكي للحدائق الأبوابية وسلامة التحقق. غيت ورك تريز هي أعمال متصلة بذوّة تشرك في نفس الإصدار، مما يALLOW العمل في فروع متعددة بوقت واحد بدون توجيهات لتغيير العمل. المبدأ المسيطر عليه هو اختيار الحدائق الأبوابية بشكل نظامي وسلامة التحقق، مما يؤدي إلى التمايز المتضمان. يتبع عملية اختيار الحدائق الأبوابية الخطوات التالية: 1. تحقق من وجود الحدائق الأبوابية القائمة مع ترتيب الأولوية: الإعداد الخفي ".worktrees"، ثم مساحة العمل "worktrees". إذا وجدت، استخدم ذلك. 2. تحقق إذا كان هنالك تفضيل لحدائق أعمال ورك تريز هو محدد في الملف "CLAUDE.md". 3. إذا كان لا يوجد حدائق أبوابية موجودة ولا وجدت تفضيل CLAUDE.md، اسأل المستخدم لاختيار الحدائق الأبوابية. خطوة التحقق من السلامة महतية وتتضمن التحقق مما إذا كانت الدليل المختار معفي من إعدادات Git. في حالة عدم معافاة الدليل، سيضيف الميزة الدليل إلى ملف ".gitignore" ويتعقد التغييرات. إجراءات إنشاء الأدوات متضمنة: 1. تعديل الاسم المشروع وتدوين المسار الكامل للمعرف العمل. 2. إنشاء معرّف العمل في فرع جديد. 3. تشغيل تعيين المشروع الذي يكتشف وتشغل الإجراءات المناسبة تلقائيًا (مثل تثبيت التبعيات) بناءً على نوع المشروع (يودي اسكربت، رست، بايثون أو جو). 4. التحقق من التغييرات الأساسية نظيفة عن طريق تشغيل الاختبارات. إذا فشلت الاختبارات، تحدث عن الفشل وتسأل عن المضي أو التحقيق. 5. تقديم موقع المعرف العمل وتوضيح جاهزته لتنفيذ الميزة.

• إنشاء مساحة عمل معزولة
• اختيار الدليل الذكي
• التحقق من الأمان
• إعداد المشروع تلقائيًا

3

Ga4 Bigquery Schema (Grade A)

مراجع مخطط تصدير بيانات GA4 إلى BigQuery (درجة أ) - خبرة بيانات الذكاء الاصطناعي مع اختبارات الأمان لـ AI كلود - درجة أ.

لا توجد مراجعات بعد· free

المراجعة الكاملة

مراجع مخطط تصدير بيانات GA4 إلى BigQuery هو خبرة بيانات الذكاء الاصطناعي مع اختبارات الأمان لـ AI كلود يوفر مرجعًا كاملاً للمفاهيم الميدانية، والهياكل المتداخلة، وأنماط الاستعلام، ونصائح الأداء لأداة تصدير البيانات من Google Analytics 4 إلى BigQuery.

• مرجع حقل كامل
• هياكل متداخلة
• نماذج الاستعلام
• نصائح الأداء
• أمثلة SQL جاهزة للاستخدام

4

Meta Capi (Grade A)

مجموعة مهارات الذكاء الاصطناعي للبيانات والأمان لاختبار Claude AI - درجة ممتازة

لا توجد مراجعات بعد· free

المراجعة الكاملة

ميتاكابي هو أداة لمجموعة مهارات الذكاء الاصطناعي للبيانات والأمان مصممة لاختبار Claude AI. يوفر هذا المرجع الشامل لإعداد وتكوين واجهة برمجة التطبيقات للمحادثات (CAPI)، مما يغطي المكونات المعمارية وتحديد المعلمات المتعلقة بأنواع الأحداث وتصنيف معلومات العملاء واستراتيجيات إلغاء التكرار وقياس الأحداث المجمعة. تتضمن الميتاكابي تنفيذًا مثاليًا بلغة Node.js.

• نظرة عامة على الهندسة المعمارية CAPI
• معلمات نوع الحدث
• تعشيق معلومات العميل
• استراتيجيات الإزالة المُزدوجة
• قياس الحدث المتجمّع
• مثال على التطبيق باستخدام Node.js

5

Callees (Grade A)

مهارات تطوير محسنة لتأمين كود Claude AI.

لا توجد مراجعات بعد· free

المراجعة الكاملة

كإلىEs يوفر Callees قائمة استدعاءات الوظائف المباشرة مع نوع استدعاء الوظيفة (ملفات ERP الأصلية، المحدودة، وظيفة المستخدم، الخارجية)، ومعلومات عن موقع الخط الخاص بإستدعاءات الوظائف. يدعم الأداة مجموعة متنوعة من تنسيقات الإخراج (على سبيل المثال، Markdown). تساعد ميزات Callees في تحديد اعتمادية الوظائف قبل نقلها أو استخراجها، وتمييز استخدام الوظائف المحدودة أو المطورة والتي ينبغي تجنبها، وتقدير مدى تأتير التغييرات عند إعادة هيكلة أو تعديل الكود.

• قائمة استدعاءات الوظائف المباشرة
• تحديد نوع استدعاء الوظيفة (ملفات ERP الأصلية، المحدودة، وظيفة المستخدم، الخارجية)
• معلومات عن موقع الخط الخاص بإستدعاءات الوظائف
• الدعم يتوفر لمجموعة كبيرة من تنسيقات الإخراج (على سبيل المثال، Markdown)

6

Test Module Name (Grade A)

مهارة أمان البيانات المدربة لـ Claude AI. درجة A.

لا توجد مراجعات بعد· free

المراجعة الكاملة

سمّي وحدات اختبار هاسكل بعد الوحدة التي يتم اختبارها بـ 'Spec' لاحقة في نفس مساحة الأسماء. استخدم هذا عند كتابة أو مراجعة أسماء وحدات اختبار هاسكل

• يقترح أسماء وحدات اختبار بناءً على الوحدة التي يتم اختبارها
• يضيف 'Spec' إلى اسم الوحدة
• في نفس مساحة الأسماء مثل الوحدة التي يتم اختبارها

7

Board Of Directors (Grade A)

مهارات الذكاء الاصطناعي المدعوم بالبيانات والأخذ بعين الاعتبار الأمان والتشغيل والعمليات والتجربة

لا توجد مراجعات بعد· free

المراجعة الكاملة

استعن بمهارة مجلس الإدارة (فئة A+) لتقييم ومراجعة القرارات الاستراتيجية المتعلقة بالهندسة المعمارية والميزات ومخاطر التشغيل والأمن وتجربة المستخدم. أنشأ حالة استخدام شاملة مدروسة من وجهات نظر متعددة.

• يستند إلى تعاقدات متكامل 5 أعضاء مجلس إدارة مؤهلين
• تقويم شخصي بواسطة كل مجلس
• مناقشتان لمجلس وتعقيبات
• التصويت النهائي وحل النزاعات
• التقييم المخصص بحسب الدور ( CA , CPO , CSO , COO , CXO )

8

Advpl Mvc Avancado (Grade A)

مهارات تطوير محكمة الأمن لـ Claude AI (درجة A) - Grade A

لا توجد مراجعات بعد· free

المراجعة الكاملة

تعد Advpl Mvc Avancado (درجة A) مهارة تطوير معتقدة في مجال الأمن لـ Claude AI. صُممت هذه المهارة لتخصيص الروتينات القياسية لـ MVC عبر نقاط الدخول (PE)، وإضافة المجاري الشخصية ومحاليل التتبع إلى الشاشات القياسية، وتنفيذ المنطق التجاري المحدد والتحققات.

• تخصيص الروتينات القياسية لـ MVC دون تعديل المصدر الأصلي
• إضافة مجاري شخصية ومحاليل التتبع إلى الشاشات القياسية لـ TOTVS
• تنفيذ المنطق التجاري المحدد والتحققات في روتينات TOTVS القياسية
• الدعم لمختلف وحدات TOTVS (على سبيل المثال., MATA010، MATA070، MATA440, CNTA300)
• متطلبات معرفة برمجة ADVPL وتطوير TOTVS
• قد يتطلب الأمر اختبار وتقييم إضافي لضمان التوافق مع الروتينات القياسية

9

Advpl Fundamentals (Grade A)

مهارات تطوير عالية الجودة للغة بروتويس/بيل بلس بلس المتقدمة (درجة أ)

لا توجد مراجعات بعد· free

المراجعة الكاملة

AdvPL Fundamentals (درجة A) هو مهارة تطوير مطابقة للنظريات الذكية في Claude AI. ويتوجّه إلى مبادئ ADVPL/TLPP، بما في ذلك العطاء المجري، وتقنيات التسمية، وال scopes المحلي والكلي، وتحديد طول الاسم ADVPL (Advanced Protheus Language) و خليفة TLPP لغات ملكية مشتقة من Clipper/xBase. لديهم قواعد قوية لا يتم استبعادها في برمجية Protheus عالية الجودة. هذه السkill ضرورية للبرمجَة Protheus، خاصة عندما يُنشآ أو يُعمَليون متغيرات و函数. يتناول هذه المهارة أوجه القصور الشائعة مثل السرقة الصامتة في ADVPL الكلاسيكية، حيث تُحجِر اسم المتغير إلى 10 أرقام، فضلاً عن أهمية استخدام النطاق الصحيح للمتغيرات. يغطي عندما يجب استخدام متغيرات مخصصة, إستاتيكية, خاصة, وعامة, بما في ذلك القواعد الذهبية لجودة.visibility وكيفية استدامتها. التخصص مصمم ليكون دليلًا عمليًا للنوابغ لتجنب الأخطاء شائعة ومكسب مهارات ADVPL/TLPP.

• تعتمد على اللغة العربية والعلامات اللغوية المعتمدة للغة TLPP
• فهم شامل لمفاهيم ADVPL/TLPP الأساسية
• تمرس في تطبيق لغة TOTVS و MVPL و CPL و GPL وغيرها
• دعم متزامن للبرمجة الكائنية والوصفية
• الدعم اللغوي للعلامات والعبارات المحلية
• دعم كامل للوظائف المدمجة في اللغة TLPP

مكوّن تدفق العمل (درجة أولى) هو مكوّن يساعد في تحديد تمثيل بياني سهل القراءة لتدفق العمل الخاص بمراحل متعددة من الوكيل.

• تمثيل بياني سهل القراءة لتدفق العمل (DAG).
• تعريفات أنواع العقد.
• إدارة شروط الحواف.
• دعم النماذج المنطقية والبوابات.
• إدارة مراحل متعددة عمليات DevOps
• مناسب لبيئات الاختبار الأمنية لعمليات DevOps