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آمن

지능형 컨텍스트 관리 시스템 구축

이 스킬은 개발자가 벡터 데이터베이스, 지식 그래프, 지능형 메모리 아키텍처를 포함한 AI 애플리케이션용 동적 컨텍스트 관리 시스템을 설계하고 구현하는 것을 지원하며, AI 시스템에 올바른 정보를 올바른 시간에 제공합니다.

يدعم: Claude Codex Code(CC)
🥉 74 برونزي
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اختبرها

استخدام "context-manager". 고객 지원 챗봇을 위한 컨텍스트 관리 시스템 설계

النتيجة المتوقعة:

다음과 같은 포괄적인 시스템 설계: (1) 컨텍스트 계층: 활성 대화를 위한 작업 메모리, 히스토리를 위한 일화적 메모리, 지식 베이스를 위한 시맨틱 메모리. (2) 검색 전략: 벡터 유사성과 키워드 매칭을 결합한 하이브리드 검색. (3) 컨텍스트 최적화: 토큰 예산 관리, 관련성 필터링, 만료 감지. (4) 에이전트 조정: 인계 프로토콜, 공유 컨텍스트 계약, 상태 동기화.

استخدام "context-manager". 100 만 문서를 위한 RAG 성능 최적화

النتيجة المتوقعة:

다음과 같은 성능 최적화 전략: (1) 인덱싱: 적절한 ef_construction 값을 사용한 계층적 탐색 가능 소형 월드 (HNSW) 인덱스. (2) 쿼리: 밀집 임베딩과 희소 BM25 를 결합한 하이브리드 검색. (3) 청킹: 컨텍스트 보존을 위해 20% 오버랩을 사용한 시맨틱 청킹. (4) 캐싱: 빈번한 쿼리를 위한 LRU 캐시, 상위 쿼리를 위한 사전 계산된 임베딩. (5) 확장: 문서 네임스페이스별 샤딩 전략, 쿼리 부하를 위한 읽기 복제본.

التدقيق الأمني

آمن
v1 • 2/24/2026

This is a prompt-only skill containing only instructional text for AI context engineering. No executable code, network requests, file system access, or command execution patterns detected. Static analysis found 0 files with 0 lines of executable code. Risk score is 0/100 as this skill provides guidance text only, not operational code.

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الملفات التي تم فحصها
0
الأسطر التي تم تحليلها
0
النتائج
1
إجمالي عمليات التدقيق
لا توجد مشكلات أمنية
تم تدقيقه بواسطة: claude

درجة الجودة

38
الهندسة المعمارية
100
قابلية الصيانة
87
المحتوى
50
المجتمع
100
الأمان
91
الامتثال للمواصفات

ماذا يمكنك بناءه

엔터프라이즈 지식 베이스 시스템

벡터 임베딩과 시맨틱 검색을 사용하여 엔터프라이즈 문서 검색을 위한 확장 가능한 컨텍스트 관리 시스템을 설계합니다.

멀티 에이전트 고객 지원 플랫폼

지능형 인계 및 상태 관리를 갖춘 멀티 에이전트 고객 지원을 위한 컨텍스트 오케스트레이션을 생성합니다.

장기 대화 메모리 시스템

일화적 및 시맨틱 메모리 계층을 갖춘 지속적인 AI 대화를 위한 지능형 메모리 관리를 구현합니다.

جرّب هذه الموجهات

기본 컨텍스트 시스템 설계 
[USE_CASE] 에 대한 컨텍스트 관리 시스템을 설계하세요. 컨텍스트 어셈블리, 검색 및 최적화를 위한 구성 요소를 포함하세요.
벡터 데이터베이스 구현 
[APPLICATION_TYPE] 에 대해 [DATABASE_NAME] 을 사용하는 벡터 데이터베이스 솔루션을 구현하도록 도와주세요. 스키마 설계, 임베딩 전략 및 쿼리 최적화를 포함하세요.
지식 그래프 아키텍처 
엔티티 관계, 온톨로지 설계 및 쿼리 최적화 전략을 갖춘 [DOMAIN] 에 대한 지식 그래프 아키텍처를 설계하세요.
멀티 에이전트 컨텍스트 오케스트레이션 
에이전트별 컨텍스트 준비, 상태 관리 및 오류 복구를 포함한 [MULTI_AGENT_SCENARIO] 에 대한 컨텍스트 인계 프로토콜을 생성하세요.

أفضل الممارسات

  • 계층적 컨텍스트 전략 적용: 중요한 정보는 시스템 프롬프트에 유지, 보조 정보는 RAG 사용, 대규모 지식 베이스는 외부화
  • 컨텍스트가 시간이 지남에 따라 어떻게 진화하는지 이해하기 위해 컨텍스트 버전 관리 및 변경 추적 구현
  • 더 정확한 검색을 위해 벡터 유사성과 키워드 매칭을 결합한 하이브리드 검색 사용

تجنب

  • 우선순위 없이 모든 사용 가능한 컨텍스트를 덤프 - 토큰 제한 및 관련성 저하로 이어짐
  • 컨텍스트 만료 무시 - 오래된 정보 제공은 사용자 신뢰를 저하시킴
  • 실제 검색 요구 사항을 이해하기 전에 과도한 엔지니어링 - 단순하게 시작하고 측정 후 최적화

الأسئلة المتكررة

AI 에서 컨텍스트 관리란 무엇인가요?
컨텍스트 관리는 AI 시스템에 올바른 정보를 올바른 시간에 제공하는 실천입니다. 여기에는 AI 모델이 응답을 생성하는 데 사용하는 정보를 구성, 검색 및 최적화하는 기법이 포함됩니다.
어떤 벡터 데이터베이스를 사용해야 하나요?
요구 사항에 따라 선택하세요: 관리의 간편함을 원하면 Pinecone, 유연성과 GraphQL 을 원하면 Weaviate, 성능이 중요한 애플리케이션은 Qdrant, 로컬 개발 및 프로토타이핑은 Chroma 를 사용하세요.
RAG 는 어떻게 AI 응답을 개선하나요?
검색 증강 생성 (RAG) 은 외부 지식 베이스에서 관련 정보를 검색하여 모델 컨텍스트에 포함시킴으로써 AI 응답을 개선합니다. 이를 통해 AI 는 학습 데이터를 넘어 최신 정보에 액세스할 수 있습니다.
지식 그래프란 무엇인가요?
지식 그래프는 엔티티 (노드) 와 их 관계 (엣지) 의 네트워크로 정보를 표현합니다. 시맨틱 추론, 컨텍스트 쿼리 및 단순 키워드 매칭을 넘어선 상호 연결된 데이터 탐색을 가능하게 합니다.
멀티 에이전트 시스템은 어떻게 컨텍스트를 공유하나요?
멀티 에이전트 시스템은 관련 대화 상태, 공유 메모리 저장소를 전송하는 인계 프로토콜 또는 에이전트별 컨텍스트 뷰를 준비하는 중앙 집중식 컨텍스트 코디네이터를 통해 컨텍스트를 공유합니다.
컨텍스트 윈도우 최적화란 무엇인가요?
컨텍스트 윈도우 최적화는 포함된 컨텍스트의 관련성과 유용성을 극대화하면서 AI 모델 토큰 제한 내에 맞도록 정보를 전략적으로 선택하고 압축하는 것입니다.

تفاصيل المطور

المؤلف

sickn33

الترخيص

MIT

المستودع

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

مرجع

main

بنية الملفات

📄 SKILL.md