Blum45

كيفية صياغة مطالبات فعالة حقًا للذكاء الاصطناعي
عندما تطلب من نموذج لغة كبير (LLM) تقريرًا عالي الجودة
وتحصل على نص مكتوب بثقة خبراء
لكن مليء بكلام فارغ تمامًا
هل تعرف ذلك؟
لذا، لتجنب مواقف كهذه، تحتاج إلى فهم
هذه النقاط الأساسية:
> مشكلة المساعد "الذكي لكنه غير موثوق"
مخرجات نموذج اللغة هي 20% النموذج، و80% كيفية تنظيمك للمطالبة
هندسة المطالبات - مجرد تحكم صارم في معالجة اللغة الطبيعية
لذا، للحصول على مخرجات ذات جودة، عليك أن تتوقف عن الدردشة مع النموذج وتبدأ في برمجته
> هلوسات الذكاء الاصطناعي - مؤشر على عدم كفاية التعليمات
لضمان التثبيت، استخدم هذه التقنيات:
- حدد

المرة الأولى التي يتم فيها تسليم السيطرة الكاملة إلى "التقنية التي من المقرر أن تحل محلنا"
ما هو المنتج النهائي:

Good Stake -> وكيل منتج
يعتقد الكثيرون أن وكيل الذكاء الصناعي هو مجرد استمارة مكتوبة بشكل جيد
بعد ذلك، من المهم جداً اختيار قطع الوكيل المناسبة:
> LLM
> الأدوات
> الذاكرة
> المشغلات
> حلقة الملاحظات
ليس نقطة واحدة - الوكيل مجرد متحدث فارغ
1. LLM: محرك المنطق
يحدد هذا الجزء الأهداف وخط العمل وتصميم التنفيذ.
لكن LLM نفسه لا يتمتع بإمكانية الوصول التلقائي إلى أنظمتك، أو الاحتفاظ بسياق مستقر، أو التصرف في العالم الحقيقي
ولهذا السبب "استخدام GPT فقط" ليس نفس بناء وكيل
2. الأدوات: طبقة التنفيذ
إنها أيدي الوكيل، وهذه الطبقة تحول الفكرة إلى إجراء
يمكن لوكيلك التحقق من البيانات، وإرسال الرسائل، وما إلى

كيفية إنشاء مهارة OpenClaw في 3 دقائق
المهارات هي جزء أساسي من وكيل الذكاء الاصطناعي عالي الجودة
لا يمكنك الاستغناء عنها وغالبًا ما تكون المهارات المخصصة ضرورية
السلامة أولاً: اختبر دائمًا محليًا قبل الاستخدام في الإنتاج
1. إنشاء مجلد
مثال (تم إدخاله في الطرفية):
| mkdir -p ~/.openclaw/workspace/skills/اسم_المهارة
هذا هو المكان الذي سيتم تخزين جميع البيانات الضرورية للمهارة فيه
2. SKILL·md (تعليمات لـ LLM)
العامل الرئيسي هو صياغة جوهر الإجراء المطلوب بشكل صحيح لـ LLM
يستخدم هذا الملف البيانات الوصفية في YAML وMarkdown للتعليمات
مهم:
> اجعله قابلًا للتنفيذ، محددًا، وموجزًا
> اذكر الأدوات المحدد

لقد بعت للتو جهاز ماك بوك لشراء انخفاض آخر
السماعات والمكتب هما التاليان
هل لديك طرق أذكى للبقاء على قيد الحياة في هذا السوق؟