القائمة
يُحدَّد Prompt الذي يراجع المصدر أولًا بشكل افتراضي. يمكنك التبديل إلى أمر مباشر أو تنزيل نسخة محلية.
اقرأ SKILL.md وأي ملفات مرافقة يعرضها SkillsMP قبل أن تقرر التثبيت.
التثبيت باستخدام Codex أو Claude انسخ هذا Prompt والصقه في Codex أو Claude أو مساعد آخر ليراجع صفحة Skill ويثبّتها لك.
يتجاوز الأمر المباشر Prompt المخصّص للمراجعة. افحص المصدر قبل تشغيله.
npx skills add https://github.com/ffsshhttiikk/opencode-agents-skills --skill fuzzy-logicيبقى الأمر في سطر واحد. مرّر أفقيًا لمراجعته كاملًا قبل النسخ.
تفضّل نسخة محلية؟ نزّل الملفات المتاحة حاليًا لدى SkillsMP.
استنادا إلى تصنيف SOC المهني
عرض SKILL.md
| name | fuzzy-logic |
| description | Fuzzy logic systems |
| license | MIT |
| compatibility | opencode |
| metadata | {"audience":"machine-learning-engineers","category":"artificial-intelligence"} |
Use me when:
Classical: Temperature > 30 → Hot (true/false)
Fuzzy: Temperature 28 → Hot (0.6), Warm (0.4)
import numpy as np
import skfuzzy as fuzz
from skfuzzy import control as ctrl
# Define universes
temperature = ctrl.Antecedent(np.arange(0, 41, 1), 'temperature')
fan_speed = ctrl.Consequent(np.arange(0, 101, 1), 'fan_speed')
# Membership functions
temperature['cold'] = fuzz.trimf(temperature.universe, [0, 0, 20])
temperature['cool'] = fuzz.trimf(temperature.universe, [10, 25, 30])
temperature['hot'] = fuzz.trimf(temperature.universe, [25, 40, 40])
fan_speed['low'] = fuzz.trimf(fan_speed.universe, [0, 0, 50])
fan_speed['medium'] = fuzz.trimf(fan_speed.universe, [25, 50, 75])
fan_speed['high'] = fuzz.trimf(fan_speed.universe, [50, 100, 100])
# Rules
rule1 = ctrl.Rule(temperature['cold'], fan_speed['low'])
rule2 = ctrl.Rule(temperature['cool'], fan_speed['medium'])
rule3 = ctrl.Rule(temperature['hot'], fan_speed['high'])
# Control system
fan_ctrl = ctrl.ControlSystem([rule1, rule2, rule3])
fan_sim = ctrl.ControlSystemSimulation(fan_ctrl)
# Input and compute
fan_sim.input['temperature'] = 28
fan_sim.compute()
print(fan_sim.output['fan_speed'])