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context-fundamentals

Sûr

AI 에이전트를 위한 컨텍스트 엔지니어링 기본 원리 마스터하기

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AI 에이전트는 컨텍스트 관리에 어려움을 겪어 성능 저하와 토큰 낭비를 초래합니다. 이 스킬은 어텐션 버짓, 점진적 공개, 토큰 최적화를 포함한 컨텍스트 엔지니어링의 핵심 원리를 가르칩니다.

Prend en charge: Claude Codex Code(CC)
🥉 74 Bronze
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Utilisation de "context-fundamentals". 고객 지원 에이전트용 시스템 프롬프트를 어떻게 구성해야 하나요?

Résultat attendu:

  • XML 섹션을 사용하여 명확한 경계를 생성하세요:
  • BACKGROUND_INFORMATION: 회사 세부 정보, 제품 정보, 지원 티어
  • INSTRUCTIONS: 응답 톤, 에스컬레이션 기준, 개인화 규칙
  • TOOL_GUIDANCE: 지식 창고 검색 대 티켓 생성 시기
  • OUTPUT_DESCRIPTION: 응답 형식, 필수 필드, 후속 질문

Utilisation de "context-fundamentals". 긴 대화에서 에이전트가 지침을 잊어버립니다. 어떻게 해결할 수 있나요?

Résultat attendu:

  • 이는 어텐션 버짓 고갈로 인한 컨텍스트 저하입니다. 해결책:
  • 1. 중요한 지침을 컨텍스트의 맨 앞으로 이동
  • 2. 컨텍스트 사용률 70% 에서 히스토리 압축 구현
  • 3. 주기적 요약을 통해 핵심 상태를 더 적은 토큰으로 보존
  • 4. 컨텍스트가 커질 때 핵심 지침을 다시 로드하는 트리거 설계

Audit de sécurité

Sûr
v1 • 2/24/2026

Static 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.

1
Fichiers analysés
193
Lignes analysées
0
résultats
1
Total des audits
Aucun problème de sécurité trouvé
Audité par: claude

Score de qualité

38
Architecture
100
Maintenabilité
87
Contenu
50
Communauté
100
Sécurité
91
Conformité aux spécifications

Ce que vous pouvez construire

에이전트 아키텍처 설계

새로운 AI 에이전트 시스템을 설계할 때 이러한 기본 원리를 사용하여 처음부터 효율적인 컨텍스트 관리 구축

에이전트 행동 디버깅

컨텍스트 과부하 또는 잘못된 정보 배치로 인한 예상치 못한 에이전트 응답을 진단하기 위해 컨텍스트 원리 적용

팀 온보딩

에이전트 개발 작업을 시작하기 전에 새 팀원들에게 컨텍스트 엔지니어링 개념 교육

Essayez ces prompts

기본 시스템 프롬프트 구성 
배경 정보, 지침, 툴 가이드, 출력 설명을 위한 XML 섹션을 사용하여 코딩 어시스턴트용 시스템 프롬프트를 생성하세요. 에이전트는 타입 힌트를 포함한 PEP 8 을 준수하는 Python 코드를 작성해야 합니다.
점진적 공개 구현 
파일 경로와 메타데이터로 시작하여 사용자가 특정 주제에 대해 질문할 때만 전체 콘텐츠를 로드하는 문서 어시스턴트용 컨텍스트 로딩 전략을 설계하세요.
컨텍스트 버짓 최적화 
이 에이전트 대화 로그를 분석하여 관찰 마스킹, 히스토리 압축, 선택적 툴 결과 보관을 통해 작업 성능을 유지하면서 컨텍스트 사용을 줄일 수 있는 기회를 식별하세요.
어텐션 포지션 전략 
참조 자료는 중간 섹션으로 이동하면서 가장 중요한 지침을 어텐션이 선호하는 포지션 (시작과 끝) 에 배치하도록 이 5000 토큰 컨텍스트를 재구성하세요.

Bonnes pratiques

  • 토큰 수 증가에 따라 수익이 감소하는 유한한 자원으로 컨텍스트를 취급하세요
  • 컨텍스트의 시작과 끝부분인 어텐션이 선호하는 포지션에 중요한 정보를 배치하세요
  • 성능 저하 발생 전에 70-80% 컨텍스트 사용률에서 압축 트리거를 구현하세요

Éviter

  • 점진적 공개를 사용하지 않고 모든 사용 가능한 문서를 사전에 로드
  • 어텐션 저하를 고려하지 않고 컨텍스트 윈도우가 더 크면 메모리 문제가 해결된다고 가정
  • 어텐션이 가장 약한 긴 컨텍스트의 중간 부분에 중요한 지침 배치

Foire aux questions

언어 모델의 어텐션 버짓이란 무엇인가요?
어텐션 버짓은 모델이 토큰 관계를 처리하는 데 갖는 유한한 계산 용량을 의미합니다. 컨텍스트 길이가 증가함에 따라 모델은 더 많은 토큰 쌍에 걸쳐 어텐션을 분산해야 하므로 단일 관계에 대한 정밀도가 감소하고 복잡한 추론 작업에서 성능이 저하됩니다.
언제 컨텍스트 압축을 구현해야 하는지 어떻게 알 수 있나요?
개발 중 컨텍스트 사용량을 모니터링하고 모델 유효 컨텍스트 제한의 70-80% 에서 압축 트리거를 설정하세요. 이는 성능 저하가 에이전트 행동에 영향을 미치기 전에 안전 마진을 제공합니다. 컨텍스트가 증가함에 따라 지침 준수 및 작업 완료율과 같은 지표를 추적하세요.
점진적 공개란 무엇이며 언제 사용해야 하나요?
점진적 공개는 모든 것을 사전 로드하는 대신 필요할 때만 정보를 로드합니다. 파일 경로나 요약과 같은 경량 참조로 시작한 다음 작업이 필요로 할 때 동적으로 전체 콘텐츠를 로드하세요. 이는 초기 컨텍스트를 작게 유지하면서도 필요 시 세부 정보에 대한 접근을 유지합니다.
200K 컨텍스트 윈도우란 모든 것을 컨텍스트에 넣을 수 있다는 의미인가요?
아닙니다. 모델이 기술적으로 큰 윈도우를 지원하지만, 제한에 도달하기 훨씬 전에 성능이 크게 저하됩니다. 연구에 따르면 긴 컨텍스트에서 정보 검색 및 추론에 대한 정밀도가 감소합니다. 토큰 수를 최대화하는 것보다 컨텍스트의 품질과 관련성에 집중하세요.
컨텍스트의 5 가지 구성 요소는 무엇인가요?
시스템 프롬프트는 에이전트アイ덴티티와 제약 조건을 정의합니다. 툴 정의는 사용 가능한 작업을 지정합니다. 검색된 문서는 도메인 지식을 제공합니다. 메시지 히스토리는 대화를 포함합니다. 툴 출력은 에이전트 작업의 결과입니다. 각 구성 요소는 서로 다른 특성과 최적화 전략을 가집니다.
에이전트 성능을 유지하면서 토큰 비용을 줄이려면 어떻게 해야 하나요?
관찰 마스킹을 사용하여 관련 없는 툴 출력을 숨기고, 요약을 통해 대화 히스토리를 압축하며, 관련 결과만 보관하는 선택적 보존을 구현하고, 불필요한 정보 로딩을 방지하기 위해 점진적 공개를 적용하세요. 포괄성보다 정보성에 집중하세요.

Détails du développeur

Auteur

sickn33

Licence

MIT

Dépôt

https://github.com/sickn33/antigravity-awesome-skills/tree/main/skills/context-fundamentals

Réf

main

Structure de fichiers

📄 SKILL.md