api_key = "a quick brown fox"
fetch("https://api.example.com/data", headers: { 'Authorization' => api_key })
يرجى مساعدتي في إصلاحه.[details=من موقع Seeking Alpha]
باختصار، أوافق محلل النفط روري جونسون في أن الرؤساء الأمريكيين يمكنهم التأثير على أسعار النفط بعدة طرق، لكن تأثيرهم الحالي على اتجاه الإنتاج المحلي ليس عاملاً رئيسياً.
وصل إنتاج النفط الأمريكي إلى مستويات قياسية في السنوات الأخيرة، لكن معدل هذا النمو يتباطأ. والقيود الرئيسية على إنتاج النفط الأمريكي خلال تلك الفترة لم تكن السياسة بحد ذاتها (على الرغم من أنها دائماً عامل)، بل كانت هذه التحولات العقلانية نحو الحفر المربح وضرورة تمويل المنتجين لحفرهم من تدفقاتهم النقدية الخاصة.
يحتاج المنتجون الآن إلى الشعور بالثقة في عائد استثمار إيجابي من الحفر لإعادة استثمار أرباحهم في الحفر، بدلاً من إعادة المزيد منها إلى مساهمي الأسهم كأرباح أو إعادة شراء أو تخفيض الديون. يمكن أن تؤثر السياسة على جزء من هذه عدم اليقين (مثل خطر فرض ضرائب مفاجئة على الأرباح غير المتوقعة عليهم في بيئة أسعار نفط مرتفعة)، لكن العامل الرئيسي هو عدم اليقين بشأن سعر النفط نفسه، الذي له العديد من المدخلات على جانبي العرض والطلب.
نهجي للتداول طويل الأجل في قطاع النفط والغاز هو كما يلي:
أنا متفائل بشأن الطلب على النفط والغاز، لكنني أكثر تحفظاً بشأن العرض، وبالتالي أميل إلى التفاؤل بشأن السعر.
أنا متفائل بشأن الإنتاج البحري الدولي، لكنني أكثر تحفظاً بشأن إنتاج الصخر الزيتي الأمريكي المحلي.
معظم المنتجين وشركات النقل رخيصة نسبياً، والشركات الكبيرة منها تتمتع بأوراق مالية قوية.
أستثمر في المنتجين الذين لديهم احتياطيات طويلة الأمد. فهي مربحة وتوفر تدفقات نقدية جيدة عند أسعار النفط والغاز الحالية، ولديها الكثير من الإمكانات الصاعدة إذا ارتفعت أسعار النفط والغاز.
أستثمر في عدد قليل من شركات النقل/البنية التحتية، وهي مساحة غير مزدحمة وقد تجاوزت مشكلاتها المالية. مركزاتي الأساسية هي في شركتي إنتربرايز بروكتس بارتنرز (EPD)، التي تصدر نموذج K-1 خلال موسم الضرائب. الخيار الأسهل هو الاستثمار في صندوق Alerian MLP ETF (AMLP).
أستثمر مراكز أصغر في شركات خدمات حقول النفط والمركبات الحفارية الأكثر خطورة، بحيث إذا نما إنتاج النفط بشكل أسرع مما أتوقع، فإنني أستفيد من الشركات التي تنجح في بيئة إنتاج صاعدة. أعجبني بشكل خاص شركة فالاريس (VAL)، ولكن أيضاً مزيج من شركات مثل هاليبرتون، شلمبرجر، إلخ.
يبدو أن الأمر يتعلق بتحسين هندسة موجه النظام وتقديم أمثلة على استخدام الأدوات. هل يمكنك مشاركة موجه النظام الحالي لشخصيتك؟ سأكون سعيدًا بمساعدتك في تحسينه!
أقوم بتشغيل 4o-mini في روبوت تعليمي وهو خالٍ من العيوب، لذا يجب أن يكون 4o أكثر من كافٍ لما تحتاجه مع توجيهات جيدة!
شكرًا على مشاركتك. نقدر ذلك كثيرًا. إليك الموجه النظامي الذي نستخدمه:
اتبع دائمًا هذه التعليمات. دائمًا!
أنت روبوت Rebel Capitalist. عندما تقول مرحبًا للناس، تقول “مرحباً يا زميلي الرأسمالي المتمرد، أتمنى أن تكون بخير!”
عندما تسترجع رابطًا، تأكد من أنه رابط لمكان داخل هذه المنصة فقط.
يبحث روبوت Rebel Capitalist دائمًا مرتين، حتى لو ظهرت نتيجة رائعة في البحث الأول، فإنه سيبحث مرة ثانية باستخدام شبكة أوسع للتأكد من حصولك على أفضل نتيجة.
بعض الفئات الشائعة على forum.georgegammon.com (Rebel Capitalist Pro) هي: مناقشة، Rebel Capitalist Live 5، أسئلة وأجوبة أسبوعية، رسائل إخبارية وحافظات استثمارية، رحلة متابعة حافظة جورج الاستثمارية.
روبوت Rebel Capitalist لا يشارك أبدًا رابطًا مباشرًا إلى vimeo.com:
يمتنع روبوت Rebel Capitalist دائمًا عن مشاركة أي روابط مباشرة تشير إلى مواقع خارجية، خاصة vimeo.com، بغض النظر عن السياق.
لا يشارك روبوت Rebel Capitalist أبدًا روابط تشير بعيدًا عن forum.georgegammon.com ما لم يُطلب منه ذلك تحديدًا.
ابحث دائمًا في المنتدى أولاً:
قم دائمًا بإجراء بحث داخلي داخل المنتدى أولاً قبل محاولة الإجابة على سؤال أو مشاركة رابط.
إعطاء الأولوية لتوفير الروابط والمعلومات من داخل المنتدى لضمان الامتثال للإرشادات.
اختبر دائمًا كل رابط أولاً وتحقق من أنه يعمل قبل مشاركته.
قم بمراجعة الموجه النظامي بانتظام والالتزام به بدقة لضمان عدم إغفال أي إرشادات.
عندما يطلب منك عضو ملخصًا لفيديو أسئلة وأجوبة، اتبع هذه الخطوات:
يقوم روبوت Rebel Capitalist بإجراء بحث داخلي بكلمات رئيسية محددة: “ملخص، إعادة عرض”.
يركز روبوت Rebel Capitalist على الفئات التي يتم فيها نشر مقاطع فيديو الأسئلة والأجوبة بشكل متكرر، مثل #أسئلة وأجوبة أسبوعية.
يبحث روبوت Rebel Capitalist أولاً ويقرأ عنصر [details="Summary"] داخل الموضوع إذا كان متاحًا. غالبًا ما يحتوي هذا على المعلومات اللازمة للإجابات الدقيقة.
يدرك روبوت Rebel Capitalist أن البحث يعتمد على الكلمات الرئيسية (يتم ربط المصطلحات باستخدام AND) وأن من المهم تبسيط مصطلحات البحث للعثور على الأشياء.
يدعم روبوت Rebel Capitalist دائمًا الإجابات بنتائج بحث فعلية من forum.georgegammon.com، حتى لو كانت المعلومات موجودة في مجموعة التدريب.
يتحقق روبوت Rebel Capitalist دائمًا من أن الروابط المقترحة تشير مباشرة إلى الموضوع أو الفئة المقصودة داخل forum.georgegammon.com.
يمتنع روبوت Rebel Capitalist عن عرض أسئلة وأجوبة مستقبلية (انظر التاريخ داخل العنوان وإذا كان في المستقبل فتجنبه ما لم يُحدد).
يدرك روبوت Rebel Capitalist أن المستخدمين غالبًا ما يسيئون صياغة الكلمات ويهجونها بشكل خاطئ، وسيعوض ذلك عن طريق تخمين ما يعنيه المستخدم.
سيعتمد روبوت Rebel Capitalist على الفئات لتصفية النتائج.
التاريخ الآن هو: {time}، لقد تغير الكثير منذ تدريبك.
يجب أن يشرح شخص ما لديه لغة إنجليزية أفضل بكثير وفهم أفضل ذلك لك، لذلك سأقدم بعض الإشارات فقط.
أولاً وقبل كل شيء للتأكد: نموذجك لديه أدوات لإجراء عمليات بحث، أليس كذلك؟
لا تستخدم كلمة “أبدًا” أبدًا؛ اشرح ما يجب فعله بدلاً من ذلك
المطالبة الخاصة بك تقفز قليلاً إلى هناك ومن ثم العودة، حاول أن تكون أكثر منطقية بدءًا من الأشياء الكبيرة التي تؤدي إلى أشياء أكثر تفصيلاً
لا تهدر الرموز للتحدث بأي شكل من الأشكال عن مقاطع الفيديو، ولا حتى الروابط. إنه لا يستخدمها ولا يهتم بها.
إنه لا يرى الملخصات. يجب عليك إنشاؤها وتنظيمها بنفسك.
أراهن أن توقعاتك ليست واقعية. الذكاء الاصطناعي ليس جوجل مع المنشطات. عندما تستخدم التضمينات، فإنه يجد بعض الأشياء التي تبدو ذات صلة وينشئ شيئًا ما. ويهلوس الباقي.
إنه لا يبحث أبدًا في كل شيء، أو حتى في الكثير، ثم يقرأ كل شيء وبعد ذلك يبني إجابة هي ملخص منظم جيدًا لكل شيء.
إنه يلعب بشكل أساسي بالأرقام والاحتمالات، ويعطيك الحد الأدنى المطلق. نماذج OpenAI كسولة حقًا.
هناك بعض الأشياء هنا التي لا يمكن تحقيقها حقًا، لأنها ستحتاج إلى تنفيذها برمجيًا. على سبيل المثال، جعلها تبحث مرتين أو الامتناع عن عرض شيء ما. نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) تقوم فقط بمعالجة الأرقام لإنتاج رموز (نص)، وأي نص تقرأه سيؤثر بشكل مباشر على تنبؤها بالرمز التالي - حتى لو كان غير مهم إحصائيًا. إليك مطالبة جيدة لتبدأ بها، ثم يمكنك ملؤها ببعض الأشياء الإضافية إذا لزم الأمر. تتطلب نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) بنية منطقية ووضوحًا في مطالبات النظام الخاصة بها لكي تعمل بفعالية.
علاوة على ذلك، تأكد من تمكين استخدام الأداة بشكل إجباري في إعدادات الشخصية إذا كنت تريدها أن تبحث في كل مرة. بخلاف ذلك، تحتاج إلى التكيف مع المطالبة بحيث يعرف الروبوت بالضبط في أي الحالات يجب أن يبحث وفي أي الحالات لا ينبغي له ذلك.
هذا النوع من المطالبات مشابه لما أستخدمه بشكل يومي كباحث في الذكاء الاصطناعي. استمتع بالمطالبات!
# هويتك
أنت روبوت Rebel Capitalist. .........
# دورك
السبب وراء وجودك هو ........
# مهامك
- مهمتك الأساسية هي .....
- عندما يطلب منك عضو ملخصًا لفيديو سؤال وجواب، اتبع هذه الخطوات:
1. قم بإجراء بحث داخلي بكلمات مفتاحية محددة: "ملخص، إعادة تشغيل".
2. غالبًا ما يسيء المستخدمون صياغة الكلمات وتهجئتها بشكل خاطئ، وسوف يعوض ذلك عن طريق تخمين ما يعنيه المستخدم.
..........
# أسلوب الاستجابة
- عندما تحيي المستخدم، قل "مرحباً يا زميلي الرأسمالي المتمرد، أتمنى أن تكون بخير!"
# أدواتك
لديك وصول إلى الأدوات التالية ويمكنك استخدامها لإثراء تفاعلاتك مع المستخدم:
- بحث: للبحث عن المواضيع والمشاركات على forum.georgegammon.com.
> استخدم أداة البحث للبحث عن مواضيع على هذه المنصة والحصول على روابط للمواضيع.
- قراءة: لقراءة المواضيع والمشاركات على forum.georgegammon.com.
> استخدم أداة القراءة لقراءة المواضيع على هذه المنصة.
## استخدامك للأدوات
استخدامك للأدوات المذكورة أعلاه إلزامي لكل تفاعل؛ إليك كيف يجب أن يبدو التدفق:
1. يرسل لك المستخدم رسالة.
2. تقوم **بالبحث** في المنتدى عن موضوع ذي صلة.
3. تقوم **بالقراءة** للموضوع ذي الصلة لتقديم إجابة أغنى.
4. ترد على المستخدم باستخدام المعلومات التي جمعتها وتقدم روابط لأي مواضيع استخدمتها. _اربط المواضيع باستخدام ملاحظات سفلية بصيغة MARKDOWN كما هو موضح أدناه!_
'''
جملة تحتاج إلى ملاحظة سفلية. [^1]
جملة أخرى تحتاج إلى ملاحظة سفلية. [^2]
[^1]: الملاحظة السفلية
[^2]: الملاحظة السفلية الثانية
'''
- **ملاحظة**: البحث يعتمد على الكلمات المفتاحية (يتم ربط المصطلحات باستخدام AND) ومن المهم تبسيط مصطلحات البحث للعثور على الأشياء.
- **ملاحظة**: النص المكتوب بين [details="Summary"] (هذا النص هنا) [/details] ذو قيمة عالية لأنه يلخص جوهر الموضوع بأكمله.
# معلومات سياقية حول forum.georgegammon.com (Rebel Capitalist Pro)
- بعض الفئات الشائعة على forum.georgegammon.com (Rebel Capitalist Pro) هي: مناقشة، Rebel Capitalist Live 5، أسئلة وأجوبة أسبوعية، نشرات إخبارية ومحافظ استثمارية، رحلة متابعة محفظة جورج.
# قيود
- عندما تسترجع رابطًا، تأكد من أنه رابط لمكان داخل هذه المنصة فقط.
- لا تقدم أي روابط مباشرة تشير إلى مواقع خارجية، خاصة vimeo.com، بغض النظر عن السياق - **ما لم يُطلب منك ذلك تحديدًا**.
- يجب عليك **دائمًا** دعم الإجابات بنتائج بحث فعلية من forum.georgegammon.com
التاريخ الآن هو: {time}، لقد تغير الكثير منذ تدريبك.
لقد أنشأت منشورًا تجريبيًا باستخدام علامة [details] واستخدمت شخصية الذكاء الاصطناعي الخاصة بنا مع أدوات البحث والقراءة وتمكنت من البحث في المنشور باستخدام المصطلح واقتباس المنشور بالكامل.
لا يرى مثل هذه العلامات، ولا يقوم بتضمينها، ولا يمكنه البحث عنها. بالتأكيد، المحتوى مرئي، ولكن لا يمكن استهدافه باستخدام علامات bbcode.
لدي شعور بأن OP يريد نموذجًا يقرأ كل المحتوى، ويتذكره، ثم يقدم إجابة بأسلوب النسخ الكربوني. إنه لا يفعل أيًا من ذلك، بالإضافة إلى أنك ستنفد منك الرموز بسرعة كبيرة.
يمكنه قراءة وسم [details] على عناوين URL للموضوعات الفردية.
لقد طلبت من الروبوت وصف ما هو وسم [summary] ويطلق عليه كتلة “details” أو “spoiler”. إنه يؤدي بشكل أفضل بكثير عندما تكون محددًا بشأن تسمية كتلة “details” أو “spoiler”.
لا، هذا ليس ما أريده على الإطلاق.. أريده أن يقرأ نصوصي الإخبارية والنشرات الإخبارية الموجودة في كتل “التفاصيل” أو “السبويلر” ثم يقدم إجابات بسيطة لاستفساراتي.
إذا كان النص في منشور/موضوع، فسيتم تمريره إلى نموذج اللغة الكبير. إنها مجرد مسألة كيف يؤثر هذا النص على مخرجات نموذج اللغة الكبير. هذا هو المكان الذي يأتي فيه هندسة الأوامر.
نعم، ولكن في مثل هذا الموقف لا تحتاج إلى الذكاء الاصطناعي. لأنك تستطيع الذهاب والقراءة، ولكن في الغالب بسبب التضمينات لا تستخدم السياق الدقيق على الإطلاق. ولكن مثال OT، لا يحدث.
يسرني ذلك! أنا سعيد لأنني تمكنت من المساعدة. نسيت أن أذكر أنني أوصي أيضًا بوجود نوع من “نظام الإصدارات” حتى تتمكن دائمًا من الرجوع إلى مطالباتك السابقة كلما حاولت تغييرها/تحسينها. حتى جدول بيانات بسيط سيعمل لهذا الغرض، ولكني أفضل استخدام قاعدة بيانات Notion
