# Skill Seekers [English](README.md) | [简体中文](README.zh-CN.md) | [日本語](README.ja.md) | [한국어](README.ko.md) | [Español](README.es.md) | [Français](README.fr.md) | [Deutsch](README.de.md) | [Português](README.pt-BR.md) | [Türkçe](README.tr.md) | العربية | [हिन्दी](README.hi.md) | [Русский](README.ru.md) > ⚠️ **إشعار الترجمة الآلية** > > تمت ترجمة هذا المستند تلقائيًا بواسطة الذكاء الاصطناعي. على الرغم من حرصنا على جودة الترجمة، قد تتضمن تعبيرات غير دقيقة. [](https://github.com/yusufkaraaslan/Skill_Seekers/releases) [](https://opensource.org/licenses/MIT) [](https://www.python.org/downloads/) [](https://modelcontextprotocol.io) [](tests/) [](https://github.com/users/yusufkaraaslan/projects/2) [](https://pypi.org/project/skill-seekers/) [](https://pypi.org/project/skill-seekers/) [](https://pypi.org/project/skill-seekers/) [](https://pepy.tech/projects/skill-seekers) [](https://skillseekersweb.com/) [](https://x.com/_yUSyUS_) [](https://github.com/yusufkaraaslan/Skill_Seekers) **🧠 طبقة البيانات لأنظمة الذكاء الاصطناعي.** يحوّل Skill Seekers مواقع التوثيق ومستودعات GitHub وملفات PDF والفيديوهات ودفاتر Jupyter والويكي و18 نوعًا من المصادر إلى أصول معرفية منظمة — جاهزة لتشغيل مهارات الذكاء الاصطناعي (Claude وGemini وOpenAI) وخطوط أنابيب RAG (مثل LangChain وLlamaIndex وPinecone) ومساعدات البرمجة بالذكاء الاصطناعي (مثل Cursor وWindsurf وCline) في دقائق بدلاً من ساعات. > 🌐 **[زيارة SkillSeekersWeb.com](https://skillseekersweb.com/)** - تصفح أكثر من 24 إعدادًا مسبقًا، وشارك إعداداتك، واطّلع على التوثيق الكامل! > 📋 **[عرض خارطة الطريق والمهام](https://github.com/users/yusufkaraaslan/projects/2)** - 134 مهمة عبر 10 فئات، اختر أيًا منها للمساهمة! ## 🌐 المنظومة Skill Seekers هو مشروع متعدد المستودعات. إليك أين يوجد كل شيء: | المستودع | الوصف | الروابط | |----------|-------|---------| | **[Skill_Seekers](https://github.com/yusufkaraaslan/Skill_Seekers)** | CLI الأساسي وخادم MCP (هذا المستودع) | [PyPI](https://pypi.org/project/skill-seekers/) | | **[skillseekersweb](https://github.com/yusufkaraaslan/skillseekersweb)** | الموقع والتوثيق | [الموقع](https://skillseekersweb.com/) | | **[skill-seekers-configs](https://github.com/yusufkaraaslan/skill-seekers-configs)** | مستودع إعدادات المجتمع | | | **[skill-seekers-action](https://github.com/yusufkaraaslan/skill-seekers-action)** | GitHub Action لـ CI/CD | | | **[skill-seekers-plugin](https://github.com/yusufkaraaslan/skill-seekers-plugin)** | إضافة Claude Code | | | **[homebrew-skill-seekers](https://github.com/yusufkaraaslan/homebrew-skill-seekers)** | Homebrew tap لـ macOS | | > **تريد المساهمة؟** مستودعات الموقع والإعدادات هي نقاط بداية رائعة للمساهمين الجدد! ## 🧠 طبقة البيانات لأنظمة الذكاء الاصطناعي **Skill Seekers هو طبقة المعالجة المسبقة العامة** التي تقع بين التوثيق الخام وجميع أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تستهلكه. سواء كنت تبني مهارات Claude أو خط أنابيب RAG باستخدام LangChain أو ملف `.cursorrules` لـ Cursor — فإن تحضير البيانات متطابق. تقوم بذلك مرة واحدة وتصدّر إلى جميع المنصات المستهدفة. ```bash # أمر واحد → أصل معرفي منظم skill-seekers create https://docs.react.dev/ # أو: skill-seekers create facebook/react # أو: skill-seekers create ./my-project # التصدير إلى أي نظام ذكاء اصطناعي skill-seekers package output/react --target claude # → مهارة Claude AI (ZIP) skill-seekers package output/react --target langchain # → LangChain Documents skill-seekers package output/react --target llama-index # → LlamaIndex TextNodes skill-seekers package output/react --target cursor # → .cursorrules skill-seekers package output/react --target ibm-bob # → مجلد مهارة IBM Bob ``` ### المخرجات التي يتم بناؤها | المخرج | الهدف | ما يشغّله | |--------|-------|----------| | **مهارة Claude** (ZIP + YAML) | `--target claude` | Claude Code وClaude API | | **مهارة Gemini** (tar.gz) | `--target gemini` | Google Gemini | | **OpenAI / Custom GPT** (ZIP) | `--target openai` | GPT-4o والمساعدات المخصصة | | **LangChain Documents** | `--target langchain` | سلاسل الأسئلة والأجوبة والوكلاء والمسترجعات | | **LlamaIndex TextNodes** | `--target llama-index` | محركات الاستعلام ومحركات المحادثة | | **Haystack Documents** | `--target haystack` | خطوط أنابيب RAG للمؤسسات | | **Pinecone جاهز** (Markdown) | `--target markdown` | رفع المتجهات | | **ChromaDB / FAISS / Qdrant** | `--target chroma/faiss/qdrant` | قواعد بيانات المتجهات المحلية | | **مهارة IBM Bob** (مجلد) | `--target ibm-bob` | مهارات IBM Bob على مستوى المشروع/العام | | **Cursor** `.cursorrules` | `--target markdown` → نسخ SKILL.md | ملف `.cursorrules` في Cursor IDE | | **Windsurf / Cline / Continue** | `--target claude` → نسخ | VS Code وIntelliJ وVim | ### لماذا هذا مهم - ⚡ **أسرع بنسبة 99%** — أيام من التحضير اليدوي → 15–45 دقيقة - 🎯 **جودة مهارات الذكاء الاصطناعي** — ملفات SKILL.md بأكثر من 500 سطر تتضمن أمثلة وأنماط وأدلة - 📊 **تقسيم جاهز لـ RAG** — تقسيم ذكي يحافظ على كتل الكود ويصون السياق - 🎬 **الفيديو** — استخراج الكود والنصوص والمعرفة المنظمة من يوتيوب والفيديوهات المحلية - 🔄 **متعدد المصادر** — دمج 18 نوعًا من المصادر (توثيق وGitHub وPDF وفيديو ودفاتر Jupyter وويكي والمزيد) في أصل معرفي واحد - 🌐 **تحضير واحد لكل الأهداف** — تصدير نفس الأصل إلى 21 منصة دون إعادة الاستخراج - ✅ **مُختبر بإحكام** — أكثر من 3,700 اختبارًا و24 إعدادًا مسبقًا للأطر البرمجية، جاهز للإنتاج ## 🚀 البدء السريع (3 أوامر) ```bash # 1. التثبيت pip install skill-seekers # 2. إنشاء مهارة من أي مصدر skill-seekers create https://docs.django.com/ # 3. التعبئة لمنصة الذكاء الاصطناعي الخاصة بك skill-seekers package output/django --target claude ``` **هذا كل شيء!** أصبح لديك الآن `output/django-claude.zip` جاهزًا للاستخدام. ```bash # استخدام وكيل ذكاء اصطناعي مختلف للتعزيز (الافتراضي: claude) skill-seekers create https://docs.django.com/ --agent kimi skill-seekers create https://docs.django.com/ --agent codex skill-seekers create https://docs.django.com/ --agent-cmd "my-custom-agent run" ``` ### 🛰️ مسح المشروع المدعوم بالذكاء الاصطناعي (جديد) وجّه أمر `scan` إلى أي مشروع وسيقرأ وكيل الذكاء الاصطناعي ملفات التعريف وREADME وDockerfile/CI وعينات من استيرادات الكود المصدري — ثم يُصدر إعدادًا واحدًا لكل إطار برمجي مكتشف بالإضافة إلى `-codebase.json` لكودك الخاص. يثبّت الإصدار المكتشف بحيث يبلّغ إعادة التشغيل عن ترقيات الإصدار: ```bash skill-seekers scan ./my-react-app --out ./configs/scanned/ # → react.json, vite.json, tailwind.json, jest.json, my-react-app-codebase.json # ثم ابنِ أيًا منها skill-seekers create ./configs/scanned/react.json ``` إذا لم يكن للاكتشاف إعداد مسبق موجود، يولّد الذكاء الاصطناعي إعدادًا جديدًا؛ وعند الخروج يمكنك اختياريًا نشره في [سجل المجتمع](https://github.com/yusufkaraaslan/skill-seekers-configs). ### مصادر أخرى (18 نوعًا مدعومًا) ```bash # مستودع GitHub skill-seekers create facebook/react # مشروع محلي skill-seekers create ./my-project # مستند PDF skill-seekers create manual.pdf # مستند Word skill-seekers create report.docx # كتاب إلكتروني EPUB skill-seekers create book.epub # دفتر Jupyter skill-seekers create notebook.ipynb # مواصفات OpenAPI skill-seekers create openapi.yaml # عرض PowerPoint skill-seekers create presentation.pptx # مستند AsciiDoc skill-seekers create guide.adoc # ملف HTML محلي (يُكتشف تلقائيًا حسب الامتداد) skill-seekers create page.html # مجلد كامل من ملفات HTML (يُكتشف تلقائيًا للمجلدات التي يغلب عليها HTML) skill-seekers create ./mirror_output/site/ # فرض وضع HTML على مجلد مختلط/مليء بالكود skill-seekers create ./repo/ --html-path ./repo/docs/build/html/ # خلاصة RSS/Atom skill-seekers create feed.rss # صفحة Man skill-seekers create curl.1 # الفيديو (YouTube أو Vimeo أو ملف محلي — يتطلب skill-seekers[video]) skill-seekers create --video-url https://www.youtube.com/watch?v=... --name mytutorial # أول مرة؟ تثبيت تلقائي للمكونات المرئية المتوافقة مع GPU: skill-seekers create --setup # ويكي Confluence skill-seekers create --space-key TEAM --name wiki # صفحات Notion skill-seekers create --database-id ... --name docs # تصدير محادثات Slack/Discord skill-seekers create --chat-export-path ./slack-export --name team-chat ``` ### التصدير إلى كل مكان ```bash # التعبئة لعدة منصات for platform in claude gemini openai langchain; do skill-seekers package output/django --target $platform done ``` ## ما هو Skill Seekers؟ Skill Seekers هو **طبقة البيانات لأنظمة الذكاء الاصطناعي** التي تحوّل 18 نوعًا من المصادر — مواقع التوثيق ومستودعات GitHub وملفات PDF والفيديوهات ودفاتر Jupyter ومستندات Word/EPUB/AsciiDoc ومواصفات OpenAPI وعروض PowerPoint وخلاصات RSS وصفحات Man وويكي Confluence وصفحات Notion ومحادثات Slack/Discord والمزيد — إلى أصول معرفية منظمة لكل منصة ذكاء اصطناعي: | حالة الاستخدام | ما تحصل عليه | أمثلة | |---------------|-------------|-------| | **مهارات الذكاء الاصطناعي** | ملف SKILL.md شامل + مراجع | Claude Code وGemini وGPT | | **خطوط أنابيب RAG** | مستندات مقسمة مع بيانات وصفية غنية | LangChain وLlamaIndex وHaystack | | **قواعد بيانات المتجهات** | بيانات مُنسقة مسبقًا جاهزة للرفع | Pinecone وChroma وWeaviate وFAISS | | **مساعدات البرمجة بالذكاء الاصطناعي** | ملفات سياق يقرأها الذكاء الاصطناعي في بيئة التطوير تلقائيًا | Cursor وWindsurf وCline وContinue.dev | ## 📚 التوثيق | أريد أن... | اقرأ هذا | |--------------|-----------| | **أبدأ بسرعة** | [البدء السريع](docs/getting-started/02-quick-start.md) - 3 أوامر لأول مهارة | | **أفهم المفاهيم** | [المفاهيم الأساسية](docs/user-guide/01-core-concepts.md) - كيف يعمل | | **أستخرج المصادر** | [دليل الاستخراج](docs/user-guide/02-scraping.md) - جميع أنواع المصادر | | **أعزز المهارات** | [دليل التعزيز](docs/user-guide/03-enhancement.md) - التعزيز بالذكاء الاصطناعي | | **أصدّر المهارات** | [دليل التعبئة](docs/user-guide/04-packaging.md) - التصدير للمنصات | | **أبحث عن الأوامر** | [مرجع CLI](docs/reference/CLI_REFERENCE.md) - جميع الأوامر العشرين | | **أقوم بالإعداد** | [تنسيق الإعداد](docs/reference/CONFIG_FORMAT.md) - مواصفات JSON | | **أحل المشاكل** | [استكشاف الأخطاء](docs/user-guide/06-troubleshooting.md) - المشاكل الشائعة | **التوثيق الكامل:** [docs/README.md](docs/README.md) بدلاً من قضاء أيام في المعالجة اليدوية المسبقة، يقوم Skill Seekers بـ: 1. **الاستيعاب** — التوثيق ومستودعات GitHub وقواعد الكود المحلية وملفات PDF والفيديوهات ودفاتر Jupyter والويكي وأكثر من 10 أنواع أخرى من المصادر 2. **التحليل** — تحليل AST العميق واكتشاف الأنماط واستخراج واجهات API 3. **الهيكلة** — ملفات مرجعية مُصنفة مع بيانات وصفية 4. **التعزيز** — توليد SKILL.md مدعوم بالذكاء الاصطناعي (Claude أو Gemini أو محلي) 5. **التصدير** — 16 تنسيقًا خاصًا بكل منصة من أصل واحد ## لماذا تستخدم Skill Seekers؟ ### لبنّائي مهارات الذكاء الاصطناعي (Claude وGemini وOpenAI) - 🎯 **مهارات بجودة إنتاجية** — ملفات SKILL.md بأكثر من 500 سطر تتضمن أمثلة كود وأنماط وأدلة - 🔄 **سير عمل التعزيز** — تطبيق `security-focus` أو `architecture-comprehensive` أو إعدادات YAML مخصصة - 🎮 **أي مجال** — محركات الألعاب (Godot وUnity) والأطر البرمجية (React وDjango) والأدوات الداخلية - 🔧 **الفرق** — دمج التوثيق الداخلي + الكود في مصدر حقيقة واحد - 📚 **جودة عالية** — معززة بالذكاء الاصطناعي مع أمثلة ومرجع سريع ودليل تنقل ### لبنّائي RAG ومهندسي الذكاء الاصطناعي - 🤖 **بيانات جاهزة لـ RAG** — مستندات LangChain `Documents` مُقسمة مسبقًا وLlamaIndex `TextNodes` وHaystack `Documents` - 🚀 **أسرع بنسبة 99%** — أيام من المعالجة المسبقة → 15–45 دقيقة - 📊 **بيانات وصفية ذكية** — فئات ومصادر وأنواع → دقة استرجاع أعلى - 🔄 **متعدد المصادر** — دمج التوثيق + GitHub + PDF + الفيديو في خط أنابيب واحد - 🌐 **مستقل عن المنصة** — التصدير إلى أي قاعدة بيانات متجهات أو إطار عمل دون إعادة الاستخراج ### لمستخدمي مساعدات البرمجة بالذكاء الاصطناعي - 💻 **Cursor / Windsurf / Cline** — توليد `.cursorrules` / `.windsurfrules` / `.clinerules` تلقائيًا - 🎯 **سياق دائم** — الذكاء الاصطناعي "يعرف" أطرك البرمجية دون تكرار التوجيهات - 📚 **محدّث دائمًا** — تحديث السياق في دقائق عند تغير التوثيق ## الميزات الرئيسية ### 🌐 استخراج التوثيق - ✅ **اكتشاف ذكي لمواقع SPA** - اكتشاف ثلاثي الطبقات لمواقع JavaScript SPA (sitemap.xml → llms.txt → عرض المتصفح بدون واجهة) - ✅ **دعم llms.txt** - اكتشاف واستخدام ملفات التوثيق الجاهزة لنماذج اللغة تلقائيًا (أسرع 10 مرات) - ✅ **مُستخرج عام** - يعمل مع أي موقع توثيق - ✅ **تصنيف ذكي** - تنظيم المحتوى حسب الموضوع تلقائيًا - ✅ **اكتشاف لغة الكود** - التعرف على Python وJavaScript وC++ وGDScript وغيرها - ✅ **أكثر من 24 إعدادًا مسبقًا جاهزًا** - Godot وReact وVue وDjango وFastAPI والمزيد ### 📄 دعم PDF - ✅ **استخراج PDF الأساسي** - استخراج النصوص والكود والصور من ملفات PDF - ✅ **OCR للمستندات الممسوحة** - استخراج النص من المستندات الممسوحة ضوئيًا - ✅ **ملفات PDF المحمية بكلمة مرور** - التعامل مع ملفات PDF المشفرة - ✅ **استخراج الجداول** - استخراج الجداول المعقدة - ✅ **المعالجة المتوازية** - أسرع 3 مرات لملفات PDF الكبيرة - ✅ **التخزين المؤقت الذكي** - أسرع 50% عند إعادة التشغيل ### 🎬 استخراج الفيديو - ✅ **YouTube والفيديوهات المحلية** - استخراج النصوص والكود والمعرفة المنظمة من الفيديوهات - ✅ **تحليل الإطارات المرئية** - استخراج OCR من محررات الكود والطرفيات والشرائح والمخططات - ✅ **اكتشاف GPU تلقائي** - تثبيت إصدار PyTorch الصحيح تلقائيًا (CUDA/ROCm/MPS/CPU) - ✅ **تعزيز بالذكاء الاصطناعي** - مرحلتان: تنظيف مخرجات OCR + توليد SKILL.md مصقول - ✅ **قص زمني** - استخراج أقسام محددة باستخدام `--start-time` و`--end-time` - ✅ **دعم قوائم التشغيل** - معالجة جميع فيديوهات قائمة تشغيل YouTube دفعة واحدة - ✅ **احتياطي Vision API** - استخدام Claude Vision لإطارات OCR منخفضة الثقة ### 🐙 تحليل مستودعات GitHub - ✅ **تحليل كود عميق** - تحليل AST لـ Python وJavaScript وTypeScript وJava وC++ وGo - ✅ **استخراج واجهات API** - الدوال والأصناف والتوابع مع المعاملات والأنواع - ✅ **بيانات المستودع الوصفية** - README وشجرة الملفات وتوزيع اللغات والنجوم/التفريعات - ✅ **GitHub Issues وPR** - جلب المشكلات المفتوحة/المغلقة مع التصنيفات والمراحل - ✅ **CHANGELOG والإصدارات** - استخراج سجل الإصدارات تلقائيًا - ✅ **اكتشاف التعارضات** - مقارنة واجهات API الموثقة مع التنفيذ الفعلي للكود - ✅ **تكامل MCP** - لغة طبيعية: "استخرج مستودع GitHub facebook/react" ### 🔄 الاستخراج الموحد متعدد المصادر - ✅ **دمج مصادر متعددة** - خلط التوثيق + GitHub + PDF في مهارة واحدة - ✅ **اكتشاف التعارضات** - اكتشاف التناقضات بين التوثيق والكود تلقائيًا - ✅ **دمج ذكي** - حل التعارضات قائم على القواعد أو مدعوم بالذكاء الاصطناعي - ✅ **تقارير شفافة** - مقارنة جنبًا إلى جنب مع تحذيرات ⚠️ - ✅ **تحليل فجوات التوثيق** - تحديد التوثيق القديم والميزات غير الموثقة - ✅ **مصدر حقيقة واحد** - مهارة واحدة تعرض كلاً من النية (التوثيق) والواقع (الكود) - ✅ **التوافق مع الإصدارات السابقة** - إعدادات المصدر الواحد القديمة تعمل بشكل طبيعي ### 🤖 دعم منصات LLM المتعددة - ✅ **12 منصة LLM** - Claude AI وGoogle Gemini وOpenAI ChatGPT وMiniMax AI وMarkdown العام وOpenCode وKimi (Moonshot AI) وDeepSeek AI وQwen (Alibaba) وOpenRouter وTogether AI وFireworks AI - ✅ **استخراج عام** - نفس التوثيق يعمل لجميع المنصات - ✅ **تعبئة خاصة بكل منصة** - تنسيقات محسّنة لكل نموذج لغوي - ✅ **تصدير بأمر واحد** - علامة `--target` لاختيار المنصة - ✅ **تبعيات اختيارية** - تثبيت ما تحتاجه فقط - ✅ **توافق 100% مع الإصدارات السابقة** - سير عمل Claude الحالي لا يتغير | المنصة | التنسيق | الرفع | التعزيز | API Key | نقطة نهاية مخصصة | |--------|---------|-------|---------|---------|-----------------| | **Claude AI** | ZIP + YAML | ✅ تلقائي | ✅ نعم | ANTHROPIC_API_KEY | ANTHROPIC_BASE_URL | | **Google Gemini** | tar.gz | ✅ تلقائي | ✅ نعم | GOOGLE_API_KEY | - | | **OpenAI ChatGPT** | ZIP + Vector Store | ✅ تلقائي | ✅ نعم | OPENAI_API_KEY | - | | **MiniMax AI** | ZIP + Knowledge Files | ✅ تلقائي | ✅ نعم | MINIMAX_API_KEY | - | | **Markdown العام** | ZIP | ❌ يدوي | ❌ لا | - | - | ```bash # Claude (الافتراضي - لا حاجة لتغييرات!) skill-seekers package output/react/ skill-seekers upload react.zip # Google Gemini pip install skill-seekers[gemini] skill-seekers package output/react/ --target gemini skill-seekers upload react-gemini.tar.gz --target gemini # OpenAI ChatGPT pip install skill-seekers[openai] skill-seekers package output/react/ --target openai skill-seekers upload react-openai.zip --target openai # MiniMax AI pip install skill-seekers[minimax] skill-seekers package output/react/ --target minimax skill-seekers upload react-minimax.zip --target minimax # Markdown العام (تصدير عام) skill-seekers package output/react/ --target markdown # استخدم ملفات Markdown مباشرة في أي نموذج لغوي ```

🔧 استخدم مزوّد الذكاء الاصطناعي الخاص بك (نقاط نهاية متوافقة مع OpenAI + اشتراكات، بدون رصيد Anthropic)

خطوة **التعزيز** الاختيارية بالذكاء الاصطناعي (المستخدمة في `create` و`scan` و`enhance`) **لا** تتطلب مفتاح Anthropic. لديك ثلاث طرق لتشغيلها: **1. استخدم اشتراكًا تدفع ثمنه بالفعل — بدون رصيد API على الإطلاق (وضع الوكيل المحلي LOCAL)** يمكن لـ Skill Seekers استدعاء واجهة سطر أوامر لوكيل برمجة سجّلت الدخول إليه بالفعل، بحيث يعمل التعزيز على خطتك الحالية بدلاً من رموز API المدفوعة حسب الاستخدام: ```bash skill-seekers create --agent codex # OpenAI Codex CLI → اشتراكك في ChatGPT Plus skill-seekers create --agent claude # Claude Code → اشتراكك في Claude Pro/Max ``` الوكلاء المدعومون: `claude` و`codex` و`copilot` و`opencode` و`kimi` و`custom` (اجمع بين `--agent custom` و`--agent-cmd " ..."` لتشغيل أي أداة أخرى). **2. أي مزوّد متوافق مع OpenAI (OpenRouter وGroq وCerebras وMistral وNVIDIA NIM وغيرها)** كل هؤلاء يوفرون نقطة نهاية `/v1` متوافقة مع OpenAI. وجّه Skill Seekers إلى أحدها بثلاثة متغيرات بيئة — فهو يكتشف `OPENAI_API_KEY`، وتحترم مكتبة OpenAI SDK متغير `OPENAI_BASE_URL` تلقائيًا: ```bash export OPENAI_API_KEY="" export OPENAI_BASE_URL="https://openrouter.ai/api/v1" # نقطة نهاية المزوّد (انظر الجدول) export OPENAI_MODEL="" # مطلوب — النموذج الافتراضي gpt-4o غير موجود لدى المزوّدين الآخرين skill-seekers create ``` | المزوّد | `OPENAI_BASE_URL` | |--------------|--------------------------------------------| | OpenRouter | `https://openrouter.ai/api/v1` | | Groq | `https://api.groq.com/openai/v1` | | Cerebras | `https://api.cerebras.ai/v1` | | Mistral | `https://api.mistral.ai/v1` | | NVIDIA NIM | `https://integrate.api.nvidia.com/v1` | > يختار اكتشاف المزوّد **أول** متغير بيئة لمفتاح API يجده (`ANTHROPIC_API_KEY` ← `GOOGLE_API_KEY` ← `OPENAI_API_KEY` ← `MOONSHOT_API_KEY`). عيّن `SKILL_SEEKER_PROVIDER` لفرض مزوّد محدد، أو تأكد من أن المفاتيح ذات الأولوية الأعلى غير معيّنة. **3. نقاط النهاية المتوافقة مع Claude (مثل GLM والوسطاء)** ```bash export ANTHROPIC_API_KEY="your-key" export ANTHROPIC_BASE_URL="https://your-claude-compatible-endpoint/v1" ``` كما يتوفر دعم أصلي لـ Google Gemini (`GOOGLE_API_KEY`) وKimi/Moonshot (`MOONSHOT_API_KEY`). انظر **[مرجع متغيرات البيئة](docs/reference/ENVIRONMENT_VARIABLES.md#llm-provider-selection)** للقائمة الكاملة، بما في ذلك تجاوزات النماذج لكل مزوّد.

**التثبيت:** ```bash # تثبيت دعم Gemini pip install skill-seekers[gemini] # تثبيت دعم OpenAI pip install skill-seekers[openai] # تثبيت دعم MiniMax pip install skill-seekers[minimax] # تثبيت جميع منصات LLM pip install skill-seekers[all-llms] ``` ### 🔗 تكامل أطر RAG - ✅ **LangChain Documents** - تصدير مباشر بتنسيق `Document` مع `page_content` + بيانات وصفية - مناسب لـ: سلاسل الأسئلة والأجوبة والمسترجعات ومخازن المتجهات والوكلاء - مثال: [خط أنابيب LangChain RAG](examples/langchain-rag-pipeline/) - دليل: [تكامل LangChain](docs/integrations/LANGCHAIN.md) - ✅ **LlamaIndex TextNodes** - تصدير بتنسيق `TextNode` مع معرّفات فريدة + تضمينات - مناسب لـ: محركات الاستعلام ومحركات المحادثة وسياق التخزين - مثال: [محرك استعلام LlamaIndex](examples/llama-index-query-engine/) - دليل: [تكامل LlamaIndex](docs/integrations/LLAMA_INDEX.md) - ✅ **تنسيق Pinecone الجاهز** - محسّن لرفع البيانات إلى قواعد بيانات المتجهات - مناسب لـ: البحث المتجهي الإنتاجي والبحث الدلالي والبحث الهجين - مثال: [رفع Pinecone](examples/pinecone-upsert/) - دليل: [تكامل Pinecone](docs/integrations/PINECONE.md) **تصدير سريع:** ```bash # LangChain Documents (JSON) skill-seekers package output/django --target langchain # → output/django-langchain.json # LlamaIndex TextNodes (JSON) skill-seekers package output/django --target llama-index # → output/django-llama-index.json # Markdown (عام) skill-seekers package output/django --target markdown # → output/django-markdown/SKILL.md + references/ ``` **دليل خط أنابيب RAG الكامل:** [توثيق خطوط أنابيب RAG](docs/integrations/RAG_PIPELINES.md) --- ### 🧠 تكامل مساعدات البرمجة بالذكاء الاصطناعي تحويل توثيق أي إطار برمجي إلى سياق برمجي خبير لأكثر من 4 مساعدات ذكاء اصطناعي: - ✅ **Cursor IDE** - توليد `.cursorrules` لاقتراحات الكود المدعومة بالذكاء الاصطناعي - مناسب لـ: توليد كود خاص بالإطار البرمجي وأنماط متسقة - يعمل مع: Cursor IDE (نسخة معدلة من VS Code) - دليل: [تكامل Cursor](docs/integrations/CURSOR.md) - مثال: [مهارة Cursor React](examples/cursor-react-skill/) - ✅ **Windsurf** - تخصيص سياق مساعد Windsurf AI باستخدام `.windsurfrules` - مناسب لـ: مساعدة الذكاء الاصطناعي المدمجة في بيئة التطوير والبرمجة التدفقية - يعمل مع: Windsurf IDE من Codeium - دليل: [تكامل Windsurf](docs/integrations/WINDSURF.md) - مثال: [سياق Windsurf FastAPI](examples/windsurf-fastapi-context/) - ✅ **Cline (VS Code)** - موجهات النظام + MCP لوكيل VS Code - مناسب لـ: توليد الكود الوكيلي في VS Code - يعمل مع: إضافة Cline لـ VS Code - دليل: [تكامل Cline](docs/integrations/CLINE.md) - مثال: [مساعد Cline Django](examples/cline-django-assistant/) - ✅ **Continue.dev** - خوادم سياق مستقلة عن بيئة التطوير - مناسب لـ: بيئات تطوير متعددة (VS Code وJetBrains وVim) ومزودي LLM مخصصين - يعمل مع: أي بيئة تطوير تحتوي على إضافة Continue.dev - دليل: [تكامل Continue](docs/integrations/CONTINUE_DEV.md) - مثال: [سياق Continue العام](examples/continue-dev-universal/) **تصدير سريع (لأدوات البرمجة بالذكاء الاصطناعي):** ```bash # لأي مساعد برمجة بالذكاء الاصطناعي (Cursor وWindsurf وCline وContinue.dev) skill-seekers create --config configs/django.json skill-seekers package output/django --target claude # أو --target markdown # نسخ إلى مشروعك (مثال لـ Cursor) cp output/django-claude/SKILL.md my-project/.cursorrules # أو لـ Windsurf cp output/django-claude/SKILL.md my-project/.windsurf/rules/django.md # أو لـ Cline cp output/django-claude/SKILL.md my-project/.clinerules # أو لـ Continue.dev (خادم HTTP) python examples/continue-dev-universal/context_server.py # قم بالإعداد في ~/.continue/config.json ``` **مركز التكامل:** [جميع تكاملات أنظمة الذكاء الاصطناعي](docs/integrations/INTEGRATIONS.md) --- ### 🌊 بنية GitHub ثلاثية التدفقات - ✅ **تحليل ثلاثي التدفقات** - تقسيم مستودعات GitHub إلى تدفقات الكود والتوثيق والرؤى - ✅ **محلل قاعدة كود موحد** - يعمل مع عناوين URL الخاصة بـ GitHub والمسارات المحلية - ✅ **C3.x كعمق تحليل** - اختر 'basic' (1–2 دقيقة) أو 'c3x' (20–60 دقيقة) - ✅ **توليد موجّه مُحسّن** - بيانات GitHub الوصفية وبداية سريعة من README والمشاكل الشائعة - ✅ **تكامل المشكلات** - المشاكل والحلول الأكثر شيوعًا من GitHub Issues - ✅ **كلمات مفتاحية ذكية للتوجيه** - أوزان تصنيفات GitHub مضاعفة لاكتشاف أفضل للمواضيع **شرح التدفقات الثلاثة:** - **التدفق 1: الكود** - تحليل C3.x العميق (أنماط وأمثلة وأدلة وإعدادات وبنية معمارية) - **التدفق 2: التوثيق** - توثيق المستودع (README وCONTRIBUTING وdocs/*.md) - **التدفق 3: الرؤى** - المعرفة المجتمعية (المشكلات والتصنيفات والنجوم والتفريعات) ```python from skill_seekers.cli.unified_codebase_analyzer import UnifiedCodebaseAnalyzer # تحليل مستودع GitHub بالتدفقات الثلاثة analyzer = UnifiedCodebaseAnalyzer() result = analyzer.analyze( source="https://github.com/facebook/react", depth="c3x", # أو "basic" للتحليل السريع fetch_github_metadata=True ) # الوصول إلى تدفق الكود (تحليل C3.x) print(f"أنماط التصميم: {len(result.code_analysis['c3_1_patterns'])}") print(f"أمثلة الاختبارات: {result.code_analysis['c3_2_examples_count']}") # الوصول إلى تدفق التوثيق (توثيق المستودع) print(f"README: {result.github_docs['readme'][:100]}") # الوصول إلى تدفق الرؤى (بيانات GitHub الوصفية) print(f"النجوم: {result.github_insights['metadata']['stars']}") print(f"المشاكل الشائعة: {len(result.github_insights['common_problems'])}") ``` **التوثيق الكامل**: [ملخص تنفيذ التدفقات الثلاثة](docs/archive/historical/IMPLEMENTATION_SUMMARY_THREE_STREAM.md) ### 🔐 إدارة حدود المعدل الذكية والإعدادات - ✅ **نظام إعداد متعدد الرموز** - إدارة حسابات GitHub متعددة (شخصي وعمل ومفتوح المصدر) - تخزين آمن للإعدادات في `~/.config/skill-seekers/config.json` (صلاحيات 600) - استراتيجيات حد المعدل لكل ملف تعريف: `prompt` و`wait` و`switch` و`fail` - مهلة قابلة للتخصيص لكل ملف تعريف (الافتراضي: 30 دقيقة، تمنع الانتظار غير المحدود) - سلسلة احتياطية ذكية: معامل CLI → متغير بيئة → ملف إعداد → موجه - إدارة مفاتيح API لـ Claude وGemini وOpenAI - ✅ **معالج إعداد تفاعلي** - واجهة طرفية جميلة للإعداد السهل - تكامل المتصفح لإنشاء الرموز (يفتح GitHub وغيره تلقائيًا) - التحقق من صحة الرموز واختبار الاتصال - عرض مرئي للحالة مع ترميز لوني - ✅ **معالج حدود المعدل الذكي** - لا مزيد من الانتظار غير المحدود! - تحذير مسبق بشأن حدود المعدل (60/ساعة مقابل 5000/ساعة) - اكتشاف فوري من استجابات GitHub API - مؤقتات عد تنازلي مباشرة مع التقدم - تبديل تلقائي للملفات التعريفية عند بلوغ حد المعدل - أربع استراتيجيات: prompt (استفسار) وwait (عد تنازلي) وswitch (تبديل) وfail (إيقاف) - ✅ **الاستئناف** - متابعة المهام المتوقفة - حفظ تلقائي للتقدم بفواصل قابلة للتخصيص (الافتراضي: 60 ثانية) - عرض جميع المهام القابلة للاستئناف مع تفاصيل التقدم - تنظيف تلقائي للمهام القديمة (الافتراضي: 7 أيام) - ✅ **دعم CI/CD** - وضع غير تفاعلي للأتمتة - علامة `--non-interactive` للفشل السريع بدون موجهات - علامة `--profile` لاختيار حساب GitHub محدد - رسائل خطأ واضحة لسجلات خطوط الأنابيب **إعداد سريع:** ```bash # إعداد لمرة واحدة (5 دقائق) skill-seekers config --github # استخدام ملف تعريف محدد للمستودعات الخاصة skill-seekers create mycompany/private-repo --profile work # وضع CI/CD (فشل سريع، بدون موجهات) skill-seekers create owner/repo --non-interactive # استئناف مهمة متوقفة skill-seekers resume --list skill-seekers resume github_react_20260117_143022 ``` **شرح استراتيجيات حد المعدل:** - **prompt** (الافتراضي) - السؤال عما يجب فعله عند بلوغ حد المعدل (انتظار أو تبديل أو إعداد رمز أو إلغاء) - **wait** - انتظار تلقائي مع عد تنازلي (يحترم المهلة) - **switch** - تجربة الملف التعريفي المتاح التالي تلقائيًا (لإعدادات الحسابات المتعددة) - **fail** - فشل فوري مع خطأ واضح (مثالي لـ CI/CD) ### 🎯 مهارة Bootstrap - الاستضافة الذاتية توليد skill-seekers نفسه كمهارة لاستخدامها داخل وكيل الذكاء الاصطناعي الخاص بك (Claude Code وKimi وCodex وغيرها): ```bash # توليد المهارة ./scripts/bootstrap_skill.sh # التثبيت في Claude Code cp -r output/skill-seekers ~/.claude/skills/ ``` **ما تحصل عليه:** - ✅ **توثيق كامل للمهارة** - جميع أوامر CLI وأنماط الاستخدام - ✅ **مرجع أوامر CLI** - كل أداة وخياراتها موثقة - ✅ **أمثلة البدء السريع** - سير العمل الشائعة وأفضل الممارسات - ✅ **توثيق API مولّد تلقائيًا** - تحليل الكود والأنماط والأمثلة ### 🔐 مستودعات الإعدادات الخاصة - ✅ **مصادر إعداد مبنية على Git** - جلب الإعدادات من مستودعات Git خاصة/فرقية - ✅ **إدارة متعددة المصادر** - تسجيل عدد غير محدود من مستودعات GitHub وGitLab وBitbucket - ✅ **تعاون الفرق** - مشاركة الإعدادات المخصصة بين فرق من 3–5 أشخاص - ✅ **دعم المؤسسات** - التوسع إلى أكثر من 500 مطور مع حل قائم على الأولوية - ✅ **مصادقة آمنة** - رموز متغيرات البيئة (GITHUB_TOKEN وGITLAB_TOKEN) - ✅ **تخزين مؤقت ذكي** - استنساخ مرة واحدة وسحب التحديثات تلقائيًا - ✅ **وضع عدم الاتصال** - العمل بالإعدادات المخزنة مؤقتًا دون اتصال ### 🤖 تحليل قاعدة الكود (C3.x) **C3.4: استخراج أنماط الإعداد (مع تعزيز الذكاء الاصطناعي)** - ✅ **9 تنسيقات إعداد** - JSON وYAML وTOML وENV وINI وPython وJavaScript وDockerfile وDocker Compose - ✅ **7 أنواع أنماط** - قاعدة بيانات وAPI وتسجيل وذاكرة مؤقتة وبريد إلكتروني ومصادقة وإعدادات الخادم - ✅ **تعزيز بالذكاء الاصطناعي** - تحليل ذكاء اصطناعي اختياري بوضعين (API + LOCAL) - يشرح ما يفعله كل إعداد - يقترح أفضل الممارسات والتحسينات - **تحليل أمني** - اكتشاف المفاتيح المضمنة في الكود وبيانات الاعتماد المكشوفة - ✅ **توثيق تلقائي** - توليد توثيق JSON + Markdown لجميع الإعدادات - ✅ **تكامل MCP** - أداة `extract_config_patterns` مع دعم التعزيز **C3.3: أدلة إرشادية معززة بالذكاء الاصطناعي** - ✅ **تعزيز شامل بالذكاء الاصطناعي** - تحويل الأدلة الأساسية إلى دروس احترافية - ✅ **5 تحسينات تلقائية** - وصف الخطوات واستكشاف الأخطاء والمتطلبات المسبقة والخطوات التالية وحالات الاستخدام - ✅ **دعم الوضعين** - وضع API (واجهة Claude) أو وضع LOCAL (Claude Code CLI) - ✅ **بدون تكلفة في الوضع المحلي** - تعزيز مجاني باستخدام خطة Claude Code Max - ✅ **تحول في الجودة** - قوالب من 75 سطرًا → أدلة شاملة بأكثر من 500 سطر **الاستخدام:** ```bash # تحليل سريع (1–2 دقيقة، الميزات الأساسية فقط) skill-seekers scan tests/ --quick # تحليل شامل (مع الذكاء الاصطناعي، 20–60 دقيقة) skill-seekers scan tests/ --comprehensive # مع تعزيز الذكاء الاصطناعي skill-seekers scan tests/ --enhance ``` **التوثيق الكامل:** [docs/features/HOW_TO_GUIDES.md](docs/features/HOW_TO_GUIDES.md#ai-enhancement-new) ### 🔄 إعدادات سير عمل التعزيز المسبقة خطوط أنابيب تعزيز قابلة لإعادة الاستخدام مُعرّفة بـ YAML تتحكم في كيفية تحويل الذكاء الاصطناعي لتوثيقك الخام إلى مهارة مصقولة. - ✅ **5 إعدادات مسبقة مُضمّنة** — `default` و`minimal` و`security-focus` و`architecture-comprehensive` و`api-documentation` - ✅ **إعدادات مخصصة** — إضافة سير عمل مخصص إلى `~/.config/skill-seekers/workflows/` - ✅ **سلسلة سير عمل متعددة** — ربط اثنين أو أكثر من سير العمل في أمر واحد - ✅ **إدارة كاملة عبر CLI** — عرض ونسخ وإضافة وحذف والتحقق من سير العمل ```bash # تطبيق سير عمل واحد skill-seekers create ./my-project --enhance-workflow security-focus # ربط عدة أسلوب عمل (تُطبق بالترتيب) skill-seekers create ./my-project \ --enhance-workflow security-focus \ --enhance-workflow minimal # إدارة الإعدادات المسبقة skill-seekers workflows list # عرض الكل (مُضمّنة + مخصصة) skill-seekers workflows show security-focus # عرض محتوى YAML skill-seekers workflows copy security-focus # نسخ إلى مجلد المستخدم للتعديل skill-seekers workflows add ./my-workflow.yaml # تثبيت إعداد مخصص skill-seekers workflows remove my-workflow # حذف إعداد مخصص skill-seekers workflows validate security-focus # التحقق من بنية الإعداد # نسخ عدة إعدادات دفعة واحدة skill-seekers workflows copy security-focus minimal api-documentation # إضافة عدة ملفات دفعة واحدة skill-seekers workflows add ./wf-a.yaml ./wf-b.yaml # حذف عدة إعدادات دفعة واحدة skill-seekers workflows remove my-wf-a my-wf-b ``` **تنسيق إعداد YAML المسبق:** ```yaml name: security-focus description: "مراجعة أمنية: الثغرات والمصادقة ومعالجة البيانات" version: "1.0" stages: - name: vulnerabilities type: custom prompt: "مراجعة OWASP Top 10 والثغرات الأمنية الشائعة..." - name: auth-review type: custom prompt: "فحص أنماط المصادقة والتفويض..." uses_history: true ``` ### ⚡ الأداء والتوسع - ✅ **الوضع غير المتزامن** - استخراج أسرع 2–3 مرات مع async/await (استخدم علامة `--async`) - ✅ **دعم التوثيق الكبير** - معالجة أكثر من 10 آلاف–40 ألف صفحة بالتقسيم الذكي - ✅ **مهارات الموجّه/المحور** - توجيه ذكي إلى مهارات فرعية متخصصة - ✅ **استخراج متوازٍ** - معالجة عدة مهارات في وقت واحد - ✅ **نقاط التفتيش/الاستئناف** - لا فقدان للتقدم في عمليات الاستخراج الطويلة - ✅ **نظام التخزين المؤقت** - استخراج مرة واحدة وإعادة البناء فورًا ### 🤖 إنشاء المهارات المستقلة عن الوكيل - ✅ **دعم وكلاء متعددين** - توليد مهارات لـ Claude وKimi وCodex وCopilot وOpenCode أو أي وكيل مخصص عبر علامة `--agent` - ✅ **أوامر وكيل مخصصة** - استخدم `--agent-cmd` لتحديد أمر CLI لوكيل مخصص للتعزيز - ✅ **علامات عامة** - `--agent` و`--agent-cmd` متاحتان في جميع الأوامر (create وscrape وgithub وpdf وغيرها) ### 📦 خط أنابيب السوق - ✅ **النشر في السوق** - نشر المهارات في مستودعات سوق إضافات Claude Code - ✅ **خط أنابيب شامل** - من مصدر التوثيق إلى إدخال منشور في السوق ### ✅ ضمان الجودة - ✅ **اختبار كامل** - أكثر من 3,700 اختبارًا بتغطية شاملة --- ## 📦 التثبيت ```bash # التثبيت الأساسي (استخراج التوثيق وتحليل GitHub وPDF والتعبئة) pip install skill-seekers # مع دعم جميع منصات LLM pip install skill-seekers[all-llms] # مع خادم MCP pip install skill-seekers[mcp] # كل شيء pip install skill-seekers[all] ``` **تحتاج مساعدة في الاختيار؟** شغّل معالج الإعداد: ```bash skill-seekers-setup ``` ### خيارات التثبيت | أمر التثبيت | الميزات | |------------|---------| | `pip install skill-seekers` | الاستخراج وتحليل GitHub وPDF وجميع المنصات | | `pip install skill-seekers[gemini]` | + دعم Google Gemini | | `pip install skill-seekers[openai]` | + دعم OpenAI ChatGPT | | `pip install skill-seekers[all-llms]` | + جميع منصات LLM | | `pip install skill-seekers[mcp]` | + خادم MCP لـ Claude Code وCursor وغيرهما | | `pip install skill-seekers[video]` | + استخراج نصوص وبيانات YouTube/Vimeo | | `pip install skill-seekers[video-full]` | + نسخ Whisper + استخراج الإطارات المرئية | | `pip install skill-seekers[jupyter]` | + دعم دفاتر Jupyter | | `pip install skill-seekers[pptx]` | + دعم PowerPoint | | `pip install skill-seekers[confluence]` | + دعم ويكي Confluence | | `pip install skill-seekers[notion]` | + دعم صفحات Notion | | `pip install skill-seekers[rss]` | + دعم خلاصات RSS/Atom | | `pip install skill-seekers[chat]` | + دعم تصدير محادثات Slack/Discord | | `pip install skill-seekers[asciidoc]` | + دعم مستندات AsciiDoc | | `pip install skill-seekers[all]` | تفعيل كل شيء | > **المكونات المرئية للفيديو (مدركة لـ GPU):** بعد تثبيت `skill-seekers[video-full]`، شغّل > `skill-seekers create --setup` لاكتشاف GPU تلقائيًا وتثبيت إصدار PyTorch > الصحيح + easyocr. هذه هي الطريقة الموصى بها لتثبيت مكونات الاستخراج المرئي. --- ## 🚀 سير عمل التثبيت بأمر واحد **أسرع طريقة من الإعداد إلى المهارة المرفوعة — أتمتة كاملة:** ```bash # تثبيت مهارة React من الإعدادات الرسمية (رفع تلقائي إلى Claude) skill-seekers install --config react # التثبيت من ملف إعداد محلي skill-seekers install --config configs/custom.json # التثبيت بدون رفع (تعبئة فقط) skill-seekers install --config django --no-upload # معاينة سير العمل بدون تنفيذ skill-seekers install --config react --dry-run ``` **الوقت:** 20–45 دقيقة إجمالاً | **الجودة:** جاهز للإنتاج (9/10) | **التكلفة:** مجاني **المراحل المنفذة:** ``` 📥 المرحلة 1: جلب الإعداد (إذا تم توفير اسم إعداد) 📖 المرحلة 2: استخراج التوثيق ✨ المرحلة 3: تعزيز بالذكاء الاصطناعي (إلزامي - لا يمكن تخطيه) 📦 المرحلة 4: تعبئة المهارة ☁️ المرحلة 5: الرفع إلى Claude (اختياري، يتطلب API Key) ``` **المتطلبات:** - متغير البيئة ANTHROPIC_API_KEY (للرفع التلقائي) - خطة Claude Code Max (للتعزيز المحلي بالذكاء الاصطناعي)، أو استخدم `--agent` لاختيار وكيل ذكاء اصطناعي مختلف --- ## 📊 مصفوفة الميزات يدعم Skill Seekers **12 منصة LLM** و**8 أهداف RAG/متجهات** و**18 نوعًا من المصادر** مع تكافؤ كامل في الميزات عبر جميع الأهداف. **المنصات:** Claude AI وGoogle Gemini وOpenAI ChatGPT وMiniMax AI وMarkdown العام وOpenCode وKimi (Moonshot AI) وDeepSeek AI وQwen (Alibaba) وOpenRouter وTogether AI وFireworks AI **أنواع المصادر:** مواقع التوثيق ومستودعات GitHub وPDF وWord (.docx) وEPUB والفيديو وقواعد الكود المحلية ودفاتر Jupyter وHTML المحلي وOpenAPI/Swagger وAsciiDoc وPowerPoint (.pptx) وخلاصات RSS/Atom وصفحات Man وويكي Confluence وصفحات Notion ومحادثات Slack/Discord انظر [مصفوفة الميزات الكاملة](docs/reference/FEATURE_MATRIX.md) لدعم المنصات والميزات بالتفصيل. ### مقارنة سريعة بين المنصات | الميزة | Claude | Gemini | OpenAI | MiniMax | Markdown | |--------|--------|--------|--------|---------|----------| | التنسيق | ZIP + YAML | tar.gz | ZIP + Vector | ZIP + Knowledge | ZIP | | الرفع | ✅ API | ✅ API | ✅ API | ✅ API | ❌ يدوي | | التعزيز | ✅ Sonnet 4 | ✅ 2.0 Flash | ✅ GPT-4o | ✅ M3 | ❌ لا يوجد | | جميع أوضاع المهارات | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | --- ## أمثلة الاستخدام ### استخراج التوثيق ```bash # استخراج موقع توثيق skill-seekers create --config configs/react.json # استخراج سريع (بدون إعداد) skill-seekers create https://react.dev --name react # الوضع غير المتزامن (أسرع 3 مرات) skill-seekers create --config configs/godot.json --async --workers 8 # استخدام وكيل ذكاء اصطناعي محدد للتعزيز skill-seekers create --config configs/react.json --agent kimi ``` ### استخراج PDF ```bash # استخراج PDF أساسي skill-seekers create --pdf docs/manual.pdf --name myskill # ميزات متقدمة skill-seekers create --pdf docs/manual.pdf --name myskill \ --extract-tables \ # استخراج الجداول --parallel \ # معالجة متوازية سريعة --workers 8 # استخدام 8 أنوية CPU # ملفات PDF الممسوحة ضوئيًا (يتطلب: pip install pytesseract Pillow) skill-seekers create --pdf docs/scanned.pdf --name myskill --ocr ``` ### استخراج الفيديو ```bash # تثبيت دعم الفيديو pip install skill-seekers[video] # النصوص + البيانات الوصفية pip install skill-seekers[video-full] # + نسخ Whisper + استخراج الإطارات المرئية # اكتشاف GPU تلقائي وتثبيت المكونات المرئية (PyTorch + easyocr) skill-seekers create --setup # الاستخراج من فيديو YouTube skill-seekers create --video-url https://www.youtube.com/watch?v=dQw4w9WgXcQ --name mytutorial # الاستخراج من قائمة تشغيل YouTube skill-seekers create --video-playlist https://www.youtube.com/playlist?list=... --name myplaylist # الاستخراج من ملف فيديو محلي skill-seekers create --video-file recording.mp4 --name myrecording # الاستخراج مع تحليل الإطارات المرئية (يتطلب مكونات video-full) skill-seekers create --video-url https://www.youtube.com/watch?v=... --name mytutorial --visual # مع تعزيز الذكاء الاصطناعي (تنظيف OCR + توليد SKILL.md مصقول) skill-seekers create --video-url https://www.youtube.com/watch?v=... --visual --enhance-level 2 # قص مقطع محدد من الفيديو (يدعم الثواني وMM:SS وHH:MM:SS) skill-seekers create --video-url https://www.youtube.com/watch?v=... --start-time 1:30 --end-time 5:00 # استخدام Vision API لإطارات OCR منخفضة الثقة (يتطلب ANTHROPIC_API_KEY) skill-seekers create --video-url https://www.youtube.com/watch?v=... --visual --vision-ocr # إعادة بناء المهارة من بيانات مستخرجة سابقًا (تخطي التنزيل) skill-seekers create --from-json output/mytutorial/video_data/extracted_data.json --name mytutorial ``` > **الدليل الكامل:** انظر [docs/VIDEO_GUIDE.md](docs/VIDEO_GUIDE.md) لمرجع CLI الكامل > وتفاصيل خط الأنابيب المرئي وخيارات تعزيز الذكاء الاصطناعي واستكشاف الأخطاء. ### تحليل مستودعات GitHub ```bash # استخراج المستودع الأساسي skill-seekers create facebook/react # مع المصادقة (حدود معدل أعلى) export GITHUB_TOKEN=ghp_your_token_here skill-seekers create facebook/react # تخصيص ما يتم تضمينه skill-seekers create django/django \ --include-issues \ # استخراج GitHub Issues --max-issues 100 \ # تحديد عدد المشكلات --include-changelog # استخراج CHANGELOG.md ``` ### الاستخراج الموحد متعدد المصادر **دمج التوثيق + GitHub + PDF في مهارة موحدة واحدة مع اكتشاف التعارضات:** ```bash # استخدام الإعدادات الموحدة الموجودة skill-seekers create --config configs/react_unified.json skill-seekers create --config configs/django_unified.json # أو إنشاء إعداد موحد cat > configs/myframework_unified.json << 'EOF' { "name": "myframework", "merge_mode": "rule-based", "sources": [ { "type": "documentation", "base_url": "https://docs.myframework.com/", "max_pages": 200 }, { "type": "github", "repo": "owner/myframework", "code_analysis_depth": "surface" } ] } EOF skill-seekers create --config configs/myframework_unified.json ``` **اكتشاف التعارضات يجد تلقائيًا:** - 🔴 **مفقود في الكود** (عالي): موثق ولكن غير منفّذ - 🟡 **مفقود في التوثيق** (متوسط): منفّذ ولكن غير موثق - ⚠️ **عدم تطابق التوقيع**: معاملات/أنواع مختلفة - ℹ️ **عدم تطابق الوصف**: شروحات مختلفة **الدليل الكامل:** انظر [docs/features/UNIFIED_SCRAPING.md](docs/features/UNIFIED_SCRAPING.md). ### مستودعات الإعدادات الخاصة **مشاركة الإعدادات المخصصة عبر الفرق باستخدام مستودعات Git خاصة:** ```bash # الخيار 1: استخدام أدوات MCP (موصى به) # تسجيل مستودع الفريق الخاص add_config_source( name="team", git_url="https://github.com/mycompany/skill-configs.git", token_env="GITHUB_TOKEN" ) # جلب الإعداد من مستودع الفريق fetch_config(source="team", config_name="internal-api") ``` **المنصات المدعومة:** - GitHub (`GITHUB_TOKEN`) وGitLab (`GITLAB_TOKEN`) وGitea (`GITEA_TOKEN`) وBitbucket (`BITBUCKET_TOKEN`) **الدليل الكامل:** انظر [docs/reference/GIT_CONFIG_SOURCES.md](docs/reference/GIT_CONFIG_SOURCES.md). ## كيف يعمل ```mermaid graph LR A[موقع التوثيق] --> B[Skill Seekers] B --> C[المُستخرج] B --> D[تعزيز الذكاء الاصطناعي] B --> E[المُعبئ] C --> F[مراجع منظمة] D --> F F --> E E --> G[مهارة ذكاء اصطناعي .zip] G --> H[الرفع إلى منصة الذكاء الاصطناعي] ``` 0. **اكتشاف llms.txt** - التحقق أولاً من llms-full.txt وllms.txt وllms-small.txt (جزء من الاكتشاف الذكي لمواقع SPA) 1. **الاستخراج**: سحب جميع الصفحات من التوثيق 2. **التصنيف**: تنظيم المحتوى حسب المواضيع (API وأدلة ودروس وغيرها) 3. **التعزيز**: يحلل الذكاء الاصطناعي التوثيق وينشئ SKILL.md شاملاً مع أمثلة (يدعم وكلاء متعددين عبر `--agent`) 4. **التعبئة**: تجميع كل شيء في ملف `.zip` جاهز للمنصة ## البنية المعمارية يتكون النظام من **8 وحدات أساسية** و**5 وحدات مساعدة** (حوالي 200 صنف إجمالاً):  | الوحدة | الغرض | الأصناف الرئيسية | |--------|-------|-----------------| | **CLICore** | مُوزّع أوامر بأسلوب Git | `CLIDispatcher` و`SourceDetector` و`CreateCommand` | | **Scrapers** | مستخرجات 18 نوعًا من المصادر | `DocToSkillConverter` و`DocumentSkillBuilder` (طبقة بناء مشتركة) و`UnifiedScraper` | | **Adaptors** | أكثر من 20 تنسيق منصة إخراج | `SkillAdaptor` (ABC) و`ClaudeAdaptor` و`LangChainAdaptor` | | **Analysis** | خط أنابيب تحليل قاعدة الكود C3.x | `UnifiedCodebaseAnalyzer` و`PatternRecognizer` و10 كاشفات GoF | | **Enhancement** | تحسين المهارات بالذكاء الاصطناعي عبر `AgentClient` | `AgentClient` و`AIEnhancer` و`UnifiedEnhancer` و`WorkflowEngine` | | **Packaging** | تعبئة المهارات ورفعها وتثبيتها | `PackageSkill` و`InstallAgent` | | **MCP** | خادم FastMCP (40 أداة) | `SkillSeekerMCPServer` و10 وحدات أدوات | | **Sync** | اكتشاف تغييرات التوثيق | `ChangeDetector` و`SyncMonitor` و`Notifier` | الوحدات المساعدة: **Parsers** (28 مُحلل CLI) و**Storage** (S3/GCS/Azure) و**Embedding** (متجهات متعددة المزودين) و**Benchmark** (الأداء) و**Utilities** (16 مساعدًا مشتركًا). مخططات UML الكاملة: **[docs/UML_ARCHITECTURE.md](docs/UML_ARCHITECTURE.md)** | مشروع StarUML: `docs/UML/skill_seekers.mdj` | مرجع HTML API: `docs/UML/html/` ## 📋 المتطلبات المسبقة **قبل البدء، تأكد من توفر:** 1. **Python 3.10 أو أحدث** - [تنزيل](https://www.python.org/downloads/) | التحقق: `python3 --version` 2. **Git** - [تنزيل](https://git-scm.com/) | التحقق: `git --version` 3. **15–30 دقيقة** للإعداد الأولي **مستخدم جديد؟** → **[ابدأ من هنا: دليل البدء السريع المُحكم](BULLETPROOF_QUICKSTART.md)** 🎯 --- ## 📤 رفع المهارات إلى Claude بعد تعبئة المهارة، تحتاج إلى رفعها إلى Claude: ### الخيار 1: الرفع التلقائي (عبر API) ```bash # تعيين API Key (مرة واحدة) export ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-... # التعبئة والرفع تلقائيًا skill-seekers package output/react/ --upload # أو رفع ملف .zip موجود skill-seekers upload output/react.zip ``` ### الخيار 2: الرفع اليدوي (بدون API Key) ```bash # تعبئة المهارة skill-seekers package output/react/ # → ينشئ output/react.zip # ثم ارفع يدويًا: # - اذهب إلى https://claude.ai/skills # - انقر "رفع المهارة" # - اختر output/react.zip ``` ### الخيار 3: MCP (Claude Code) ``` في Claude Code، اطلب ببساطة: "عبّئ وارفع مهارة React" ``` --- ## 🤖 التثبيت في وكلاء الذكاء الاصطناعي يمكن لـ Skill Seekers تثبيت المهارات تلقائيًا في 19 وكيل برمجة بالذكاء الاصطناعي. ```bash # التثبيت في وكيل محدد skill-seekers install-agent output/react/ --agent cursor # التثبيت في IBM Bob (محلي على مستوى المشروع .bob/skills/) skill-seekers install-agent output/react/ --agent bob # التثبيت في جميع الوكلاء دفعة واحدة skill-seekers install-agent output/react/ --agent all # المعاينة بدون تثبيت skill-seekers install-agent output/react/ --agent cursor --dry-run ``` ### الوكلاء المدعومون | الوكيل | المسار | النوع | |--------|--------|-------| | **Claude Code** | `~/.claude/skills/` | عام | | **Cursor** | `.cursor/skills/` | مشروع | | **VS Code / Copilot** | `.github/skills/` | مشروع | | **Amp** | `~/.amp/skills/` | عام | | **Goose** | `~/.config/goose/skills/` | عام | | **OpenCode** | `~/.opencode/skills/` | عام | | **Windsurf** | `~/.windsurf/skills/` | عام | | **Roo Code** | `.roo/skills/` | مشروع | | **Cline** | `.cline/skills/` | مشروع | | **Aider** | `~/.aider/skills/` | عام | | **Bolt** | `.bolt/skills/` | مشروع | | **Kilo Code** | `.kilo/skills/` | مشروع | | **Continue** | `~/.continue/skills/` | عام | | **Kimi Code** | `~/.kimi/skills/` | عام | | **IBM Bob** | `.bob/skills/` | مشروع | --- ## 🔌 تكامل MCP (40 أداة) يأتي Skill Seekers مع خادم MCP للاستخدام من Claude Code وCursor وWindsurf وVS Code + Cline أو IntelliJ IDEA. ```bash # وضع stdio (Claude Code وVS Code + Cline) python -m skill_seekers.mcp.server_fastmcp # وضع HTTP (Cursor وWindsurf وIntelliJ) python -m skill_seekers.mcp.server_fastmcp --transport http --port 8765 # إعداد تلقائي لجميع الوكلاء دفعة واحدة ./setup_mcp.sh ``` **جميع الأدوات الأربعين المتاحة:** - **أساسية (9):** `list_configs` و`generate_config` و`validate_config` و`estimate_pages` و`scrape_docs` و`package_skill` و`upload_skill` و`enhance_skill` و`install_skill` - **موسعة (10):** `scrape_github` و`scrape_pdf` و`unified_scrape` و`merge_sources` و`detect_conflicts` و`add_config_source` و`fetch_config` و`list_config_sources` و`remove_config_source` و`split_config` - **قواعد بيانات المتجهات (4):** `export_to_chroma` و`export_to_weaviate` و`export_to_faiss` و`export_to_qdrant` - **السحابة (3):** `cloud_upload` و`cloud_download` و`cloud_list` **الدليل الكامل:** [docs/guides/MCP_SETUP.md](docs/guides/MCP_SETUP.md) --- ## ⚙️ الإعدادات ### الإعدادات المسبقة المتاحة (أكثر من 24) ```bash # عرض جميع الإعدادات المسبقة # skill-seekers list-configs # غير متاح في v3.7.0 ``` | الفئة | الإعدادات المسبقة | |-------|-----------------| | **أطر الويب** | `react` و`vue` و`angular` و`svelte` و`nextjs` | | **Python** | `django` و`flask` و`fastapi` و`sqlalchemy` و`pytest` | | **تطوير الألعاب** | `godot` و`pygame` و`unity` | | **الأدوات وDevOps** | `docker` و`kubernetes` و`terraform` و`ansible` | | **موحدة (توثيق + GitHub)** | `react-unified` و`vue-unified` و`nextjs-unified` والمزيد | ### إنشاء إعدادك الخاص ```bash # الخيار 1: تفاعلي skill-seekers create --interactive # الخيار 2: نسخ وتعديل إعداد مسبق cp configs/react.json configs/myframework.json nano configs/myframework.json skill-seekers create --config configs/myframework.json ``` ### بنية ملف الإعداد ```json { "name": "myframework", "description": "متى تستخدم هذه المهارة", "base_url": "https://docs.myframework.com/", "selectors": { "main_content": "article", "title": "h1", "code_blocks": "pre code" }, "url_patterns": { "include": ["/docs", "/guide"], "exclude": ["/blog", "/about"] }, "categories": { "getting_started": ["intro", "quickstart"], "api": ["api", "reference"] }, "rate_limit": 0.5, "max_pages": 500 } ``` ### مكان تخزين الإعدادات تبحث الأداة بالترتيب التالي: 1. المسار الدقيق المُقدّم 2. `./configs/` (المجلد الحالي) 3. `~/.config/skill-seekers/configs/` (مجلد إعدادات المستخدم) 4. واجهة SkillSeekersWeb.com (الإعدادات المسبقة) --- ## 📊 ما يتم إنشاؤه ``` output/ ├── godot_data/ # البيانات الخام المستخرجة │ ├── pages/ # ملفات JSON (واحد لكل صفحة) │ └── summary.json # نظرة عامة │ └── godot/ # المهارة ├── SKILL.md # معزز بأمثلة حقيقية ├── references/ # توثيق مُصنّف │ ├── index.md │ ├── getting_started.md │ ├── scripting.md │ └── ... ├── scripts/ # فارغ (أضف نصوصك البرمجية) └── assets/ # فارغ (أضف مواردك) ``` --- ## 🐛 استكشاف الأخطاء وإصلاحها ### لم يتم استخراج أي محتوى؟ - تحقق من مُحدد `main_content` - جرّب: `article` أو `main` أو `div[role="main"]` ### البيانات موجودة لكن لا تُستخدم؟ ```bash # فرض إعادة الاستخراج rm -rf output/myframework_data/ skill-seekers create --config configs/myframework.json ``` ### التصنيفات غير جيدة؟ عدّل قسم `categories` في الإعداد بكلمات مفتاحية أفضل. ### تريد تحديث التوثيق؟ ```bash # حذف البيانات القديمة وإعادة الاستخراج rm -rf output/godot_data/ skill-seekers create --config configs/godot.json ``` ### التعزيز لا يعمل؟ ```bash # التحقق من تعيين API Key echo $ANTHROPIC_API_KEY # جرّب الوضع المحلي (يستخدم Claude Code Max، لا يحتاج API Key) skill-seekers enhance output/react/ --mode LOCAL # مراقبة حالة التعزيز في الخلفية skill-seekers enhance-status output/react/ --watch ``` ### مشاكل حدود معدل GitHub؟ ```bash # تعيين GitHub Token (5000 طلب/ساعة مقابل 60 طلب/ساعة بدون مصادقة) export GITHUB_TOKEN=ghp_your_token_here # أو إعداد ملفات تعريف متعددة skill-seekers config --github ``` --- ## 📈 الأداء | المهمة | الوقت | ملاحظات | |--------|-------|---------| | الاستخراج (متزامن) | 15–45 دقيقة | المرة الأولى فقط، قائم على الخيوط | | الاستخراج (غير متزامن) | 5–15 دقيقة | أسرع 2–3 مرات مع علامة `--async` | | البناء | 1–3 دقائق | إعادة بناء سريعة من التخزين المؤقت | | إعادة البناء | أقل من دقيقة | مع `--skip-scrape` | | التعزيز (محلي) | 30–60 ثانية | يستخدم Claude Code Max | | التعزيز (API) | 20–40 ثانية | يتطلب API Key | | الفيديو (النصوص) | 1–3 دقائق | YouTube/محلي، النصوص فقط | | الفيديو (مرئي) | 5–15 دقيقة | + استخراج إطارات OCR | | التعبئة | 5–10 ثوانٍ | إنشاء ملف .zip النهائي | --- ## 🆕 الجديد في v3.6.0 ### الإعدادات المسبقة لسير العمل تحكم في عمق التحليل باستخدام `--preset`: ```bash skill-seekers create https://docs.react.dev/ --preset quick # سريع، سطحي skill-seekers create https://docs.react.dev/ --preset standard # متوازن (الافتراضي) skill-seekers create https://docs.react.dev/ --preset comprehensive # عميق وشامل ``` ### أعلام دورة الحياة ```bash skill-seekers create https://docs.react.dev/ --dry-run # معاينة بدون استخراج skill-seekers create https://docs.react.dev/ --fresh # تجاهل ذاكرة التخزين المؤقت، إعادة استخراج كاملة skill-seekers create https://docs.react.dev/ --resume # استئناف المهمة المقاطعة skill-seekers create https://docs.react.dev/ --skip-scrape # إعادة تعبئة الناتج الموجود ``` ### فحص الصحة والأدوات المساعدة ```bash skill-seekers doctor # تشخيص التثبيت والبيئة skill-seekers sync-config # كشف انحراف التكوين skill-seekers stream # الاستهلاك المتدفق للمستندات الكبيرة skill-seekers update output/react/ # التحديث التزايدي skill-seekers multilang # إنشاء مهارات متعددة اللغات skill-seekers quality output/react/ # تقرير الجودة (أضف --threshold 7 لفرض حد أدنى: رمز خروج غير صفري عند أقل من 7/10) ``` ### خيارات تقسيم RAG (التعبئة) ```bash skill-seekers package output/react/ --chunk-for-rag --chunk-tokens 512 --chunk-overlap-tokens 50 ``` ### النشر في السوق ```bash skill-seekers package output/react/ --marketplace --marketplace-category frontend ``` ### تبعيات اختيارية إضافية | الإضافة | التثبيت | الغرض | |---------|---------|-------| | `browser` | `pip install "skill-seekers[browser]"` | Playwright بدون واجهة لمواقع SPA | | `embedding` | `pip install "skill-seekers[embedding]"` | دعم خادم التضمينات | | `s3` / `gcs` / `azure` | `pip install "skill-seekers[s3]"` وغيرها | الرفع إلى التخزين السحابي | | `rag-upload` | `pip install "skill-seekers[rag-upload]"` | تبعيات الرفع المجمعة لقواعد بيانات المتجهات | --- ## 📚 التوثيق ### أدلة البدء - **[BULLETPROOF_QUICKSTART.md](BULLETPROOF_QUICKSTART.md)** - 🎯 **ابدأ من هنا إذا كنت جديدًا!** - **[QUICKSTART.md](docs/archive/legacy/QUICKSTART.md)** - بدء سريع للمستخدمين ذوي الخبرة - **[TROUBLESHOOTING.md](TROUBLESHOOTING.md)** - المشاكل الشائعة وحلولها - **[docs/archive/legacy/QUICK_REFERENCE.md](docs/archive/legacy/QUICK_REFERENCE.md)** - ورقة مرجعية سريعة ### البنية المعمارية - **[docs/UML_ARCHITECTURE.md](docs/UML_ARCHITECTURE.md)** - نظرة عامة على بنية UML مع 14 مخططًا - **[docs/UML/exports/](docs/UML/exports/)** - تصديرات مخططات PNG (نظرة عامة على الحزم + 13 مخطط أصناف) - **[docs/UML/html/](docs/UML/html/index.html/index.html)** - مرجع HTML API كامل (جميع الأصناف والعمليات والسمات) - **[docs/UML/skill_seekers.mdj](docs/UML/skill_seekers.mdj)** - ملف مشروع StarUML (افتحه باستخدام [StarUML](https://staruml.io/)) ### الأدلة - **[docs/reference/LARGE_DOCUMENTATION.md](docs/reference/LARGE_DOCUMENTATION.md)** - معالجة أكثر من 10 آلاف–40 ألف صفحة - **[docs/features/ENHANCEMENT_MODES.md](docs/features/ENHANCEMENT_MODES.md)** - دليل أوضاع التعزيز بالذكاء الاصطناعي - **[docs/guides/MCP_SETUP.md](docs/guides/MCP_SETUP.md)** - إعداد تكامل MCP - **[docs/features/UNIFIED_SCRAPING.md](docs/features/UNIFIED_SCRAPING.md)** - الاستخراج متعدد المصادر - **[docs/VIDEO_GUIDE.md](docs/VIDEO_GUIDE.md)** - الدليل الكامل لاستخراج الفيديو ### أدلة التكامل - **[docs/integrations/LANGCHAIN.md](docs/integrations/LANGCHAIN.md)** - LangChain RAG - **[docs/integrations/CURSOR.md](docs/integrations/CURSOR.md)** - Cursor IDE - **[docs/integrations/WINDSURF.md](docs/integrations/WINDSURF.md)** - Windsurf IDE - **[docs/integrations/CLINE.md](docs/integrations/CLINE.md)** - Cline (VS Code) - **[docs/integrations/RAG_PIPELINES.md](docs/integrations/RAG_PIPELINES.md)** - جميع خطوط أنابيب RAG --- ## 📝 الرخصة رخصة MIT - انظر ملف [LICENSE](LICENSE) للتفاصيل --- بناء مهارات سعيد! 🚀 --- ## 🔒 الأمان [](https://mseep.ai/app/yusufkaraaslan-skill-seekers) --- ## 💛 الرعاة

[Atlas Cloud](https://www.atlascloud.ai/?utm_source=github&utm_medium=link&utm_campaign=skill_seekers) — منصة استدلال ذكاء اصطناعي كاملة الوسائط ومتوافقة مع OpenAI. يدعمها Skill Seekers كهدف للتعبئة/التعزيز عبر `--target atlas` مع `ATLAS_API_KEY`.