context-fundamentals
AI エージェントのためのコンテキストエンジニアリングの基礎をマスターする
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AI エージェントはコンテキスト管理に苦戦し、パフォーマンスの低下とトークンの浪費を招きます。このスキルでは、アテンションバジェット、プログレッシブ・ディスクロージャー、トークン最適化など、コンテキストエンジニアリングの核心原理を教えます。
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Utilisation de "context-fundamentals". カスタマーサポートエージェントのためにシステムプロンプトをどのように整理すべきですか？
Résultat attendu:
- XML セクションを使用して明確な境界を作成します：
- BACKGROUND_INFORMATION：会社の詳細、製品情報、サポートティア
- INSTRUCTIONS：応答のトーン、エスカレーション基準、パーソナライゼーションルール
- TOOL_GUIDANCE：ナレッジベースを検索する時とチケットを作成する時の判断
- OUTPUT_DESCRIPTION：応答フォーマット、必須フィールド、フォローアップ質問
Utilisation de "context-fundamentals". 私のエージェントは長い会話で指示を忘れてしまいます。どうすれば修正できますか？
Résultat attendu:
- これはアテンションバジェットの枯渇によるコンテキスト劣化です。解決策：
- 1. 重要な指示をコンテキストの最初に移動する
- 2. コンテキスト利用率が 70% で履歴の圧縮を実装する
- 3. 定期的な要約を使用して、重要な状態をより少ないトークンで保存する
- 4. コンテキストが大きくなったときにコア指示を再ロードするトリガーを設計する
Audit de sécurité
SûrStatic analysis flagged 34 patterns but all are false positives. The file contains only educational markdown documentation about context engineering with no executable code. External command patterns are markdown code examples, the URL is a source reference in metadata, and cryptographic patterns are false matches on words like attention and token.
Score de qualité
Ce que vous pouvez construire
エージェントアーキテクチャ設計
最初から効率的なコンテキスト管理を確立するために、新しい AI エージェントシステムを設計する際にこれらの基礎を活用してください
エージェントの動作のデバッグ
コンテキストの過負荷や情報の配置不良が原因の予期せぬエージェント応答を診断するために、コンテキスト原理を適用してください
チームオンボーディング
新しいチームメンバーがエージェント開発に取り組む前に、コンテキストエンジニアリングの概念について研修を行います
Essayez ces prompts
バックグラウンド情報、指示、ツールガイダンス、出力の説明のための XML セクションを使用して、コーディングアシスタント用のシステムプロンプトを作成してください。エージェントは、タイプヒント付きで PEP 8 に準拠した Python コードを書くべきです。
ファイルパスとメタデータから始まり、ユーザーが特定のトピックについて尋ねた場合にのみ完全なコンテンツを読み込む、ドキュメンテーションアシスタント用のコンテキストローディング戦略を設計してください。
このエージェント会話ログを分析し、オブザベーションマスキング、履歴の圧縮、選択的なツール結果の保持を通じて、タスクパフォーマンスを維持しながらコンテキスト使用量を削減する機会を特定してください。
最も重要な指示をアテンションが好む位置（最初と最後）に配置し、参照資料を中間セクションに移動させることで、この 5000 トークンのコンテキストを再構成してください。
Bonnes pratiques
- トークン数の増加に伴い収穫逓減する有限リソースとしてコンテキストを扱う
- コンテキストの最初と最後というアテンションが好む位置に重要な情報を配置する
- 劣化が発生する前に、コンテキスト利用率の 70-80% でコンパクション・トリガーを実装する
Éviter
- プログレッシブ・ディスクロージャーを使用する代わりに、利用可能なすべてのドキュメントを事前にロードする
- アテンションの劣化を考慮せずに、より大きなコンテキストウィンドウがメモリ問題を解決すると想定する
- アテンションが最も弱くなる長いコンテキストの中間部分に重要な指示を配置する