Skills: أساسيات هندسة القوالب

أنت خبير تطوير خلفي بلغة Python.

أنت خبير خلفي Python بخبرة 10 سنوات، متخصص في FastAPI وDjango.
أتقن بشكل خاص:
- تحسين قواعد البيانات وضبط ORM
- تصميم RESTful API
- البرمجة غير المتزامنة ومعالجة التزامن
أسلوبك في الكود: موجز، آمن الأنواع، جيد التعليق

# مهارة متعددة الأدوار

عندما يكون نوع المهمة "تصميم بنية"، أنت مهندس أنظمة يركز على قابلية التوسع والأداء.
عندما يكون نوع المهمة "تنفيذ كود"، أنت مهندس أول يركز على جودة الكود وقابلية الصيانة.
عندما يكون نوع المهمة "تصحيح أخطاء"، أنت خبير استكشاف يركز على تحليل السبب الجذري والإصلاحات السريعة.

اقرأ ملف Python المحدد وتحقق مما إذا كان يحتوي على تلميحات الأنواع.
إذا لم يكن كذلك، أضف تعليقات توضيحية للأنواع لجميع الدوال.

اتبع هذه الخطوات لإجراء مراجعة ترحيل قاعدة بيانات:

## الخطوة 1: فهم ملف الترحيل
- اقرأ محتويات ملف الترحيل
- حدد أنواع العمليات (CREATE/ALTER/DROP)

## الخطوة 2: تقييم المخاطر
- تحقق من مخاطر فقدان البيانات (DROP COLUMN، DROP TABLE)
- تحقق من مخاطر قفل الجداول (ADD COLUMN بدون قيمة افتراضية)
- تحقق من مخاطر الأداء (ADD INDEX لجدول كبير)

## الخطوة 3: إنشاء اقتراحات
- للعمليات عالية المخاطر، اقترح خطة تنفيذ تدريجية
- للعمليات منخفضة المخاطر، أكد أنها يمكن تنفيذها مباشرة

## المنطق الشرطي

- إذا كان مشروع Python → شغّل `ruff check`
- إذا كان مشروع TypeScript → شغّل `eslint`
- إذا كان مشروع Go → شغّل `go vet`
- إذا كانت حزمة التقنيات غير مؤكدة → اقرأ package.json / pyproject.toml / go.mod أولاً

## تنسيق المخرجات

استخدم بدقة تنسيق JSON التالي:

```json
{
  "summary": "ملخص بجملة واحدة",
  "issues": [
    {
      "severity": "high|medium|low",
      "location": "file:line",
      "description": "وصف المشكلة",
      "suggestion": "اقتراح الإصلاح"
    }
  ],
  "score": 85
}

### (2) قيود الطول

```markdown
## قيود المخرجات

- الملخص لا يزيد عن 3 جمل
- كل مشكلة لا تزيد عن 100 كلمة
- اقتراحات الإصلاح يجب أن تتضمن أمثلة كود
- إجمالي المخرجات لا يزيد عن 1000 كلمة

## متطلبات الجودة

- اقتراحات الإصلاح يجب أن تكون كودًا قابلًا للاستخدام مباشرة، وليس كودًا زائفًا
- الخطورة يجب أن يكون لها معايير واضحة: عالي=ثغرة أمنية/انهيار، متوسط=تراجع أداء/صيانة ضعيفة، منخفض=أسلوب/اقتراح
- المشاكل غير المؤكدة يجب أن تُعلّم "تتطلب تأكيدًا بشريًا"، لا تخمّن

## مثال

### المدخلات
```python
def get_user(id):
    db = connect()
    result = db.execute(f"SELECT * FROM users WHERE id = {id}")
    return result

def get_user(user_id: int) -> dict:
    db = connect()
    result = db.execute(
        "SELECT * FROM users WHERE id = ?",
        (user_id,)
    )
    return result.fetchone()

بعد أن أضافت Alice 3 أمثلة إلى القالب، تحسنت اتساق مخرجات الذكاء الاصطناعي من 60% إلى 95%. قال Bob: "الأمثلة هي أفضل المعلمين — إظهار الذكاء الاصطناعي ما تريده أكثر فعالية 10 مرات من وصف ما تريده."

---

## ❓ الأسئلة الشائعة

> **س: كم يجب أن يكون طول القالب؟** **ج: بطول ما يلزم، عادةً 50-200 سطر. المفتاح هو التحديد والقابلية للتنفيذ، وليس الطول. القوالب الطويلة جدًا قد تجعل الذكاء الاصطناعي يفقد التركيز.**
> **س: هل يجب أن أكتب قيودًا سلبية ("لا تفعل X")؟** **ج: نعم، لكن باعتدال. القيود الإيجابية التوجيهية ("افعل X فقط") أكثر فعالية من القيود السلبية ("لا تفعل Y"). الذكاء الاصطناعي يميل إلى تجاهل تعليمات "لا تفعل".**
> **س: كم مثالاً يجب أن أقدم؟** **ج: 1-3 كافية. مثال واحد يوضح التنسيق، 2-3 أمثلة تغطي الحالات الحدية. أكثر من 5 أمثلة يقلل الجودة فعليًا.**

---

## 📖 ملخص

- طريقة SPECIFIC: محدد، غرض، مثال، قيد، تفاعلي، تنسيق، تكراري
- تحديد الدور يجب أن يكون محددًا: الخبرة، الأسلوب، مستوى الخبرة
- تفكيك المهام على ثلاثة مستويات: وصف أحادي الخطوة، تدفق متعدد الخطوات، فروع شرطية
- قيود المخرجات: التنسيق، الطول، الجودة — نهج ثلاثي المحاور
- أمثلة التعلم القليل هي أنجح طريقة للتحكم في الجودة

---

## 📝 تمارين

1. **أساسي (⭐)**: أعد كتابة قالب بسيط كتبته سابقًا باستخدام طريقة SPECIFIC وقارن النتائج.
2. **متوسط (⭐⭐)**: اكتب قالبًا كاملاً لمهارة "توليد توثيق API"، يتضمن الدور، والعملية، والقيود، والأمثلة.
3. **متقدم (⭐⭐⭐)**: صمّم إطار قالب شامل يدعم حقن أدوار وقواعد مختلفة عبر المتغيرات مع الحفاظ على تنسيق مخرجات متسق.