context-fundamentals
Освойте контекстную инженерию для AI-агентов
Также доступно от: ChakshuGautam,muratcankoylan
Ограничения контекста приводят к непредсказуемому поведению AI и высоким затратам. Этот навык обучает проектированию, планированию бюджета и оптимизации контекста в агентских системах с использованием проверенных паттернов, таких как прогрессивное раскрытие и размещение с учётом внимания.
Скачать ZIP навыка
Загрузить в Claude
Перейдите в Settings → Capabilities → Skills → Upload skill
Включите и начните использовать
Протестировать
Использование «context-fundamentals». Как структурировать системный промпт для агента проверки кода?
Ожидаемый результат:
- Организуйте в отдельные разделы: BACKGROUND_INFORMATION, INSTRUCTIONS, TOOL_GUIDANCE, OUTPUT_DESCRIPTION
- Используйте чёткие XML-теги или заголовки markdown для границ разделов
- Откалибруйте уровень абстракции: предоставляйте чёткие эвристики, не хрупкие пошаговые или слишком расплывчатые руководства
- Размещайте наиболее критичные инструкции в первых 20% контекста, где внимание максимально
Использование «context-fundamentals». Мой агент игнорирует важные инструкции в длинных диалогах
Ожидаемый результат:
- Проверьте затухание внимания: критичные инструкции в середине длинных контекстов получают меньше внимания модели
- Используйте внедрение резюме через регулярные интервалы для сохранения ключевого контекста
- Рассмотрите триггеры уплотнения при утилизации 70-80% для предотвращения потери информации
- Периодически повторяйте важные ограничения, а не предполагайте, что однократной инструкции достаточно
Использование «context-fundamentals». Как решить, что включить в контекст, а что оставить в качестве внешних ссылок?
Ожидаемый результат:
- Применяйте принцип информативности, а не исчерпывающности: включайте то, что важно для принятия решения
- Храните подробные справочные материалы внешне и загружайте по требованию с прогрессивным раскрытием
- Используйте лёгкие идентификаторы для динамического контента, который часто меняется
- Предварительно загружайте стабильную информацию, такую как правила проекта и определения инструментов
Аудит безопасности
БезопасноThis is a pure documentation and educational skill focused on context engineering. All 108 static findings are FALSE_POSITIVES: code fence markers (```) were misidentified as shell backticks; MD5 usage is for content deduplication (non-crypto); cryptographic mentions are general concepts in documentation; and all other findings are scanner artifacts. No network calls, no credential access, no external command execution.
Факторы риска
📁 Доступ к файловой системе (1)
Оценка качества
Что вы можете построить
Проектирование архитектур агентов
Создание контекстных стратегий для новых агентских систем с использованием паттернов управления бюджетом и прогрессивного раскрытия.
Оптимизация использования токенов
Снижение затрат на токены и улучшение производительности модели путём оптимизации композиции и размещения контекста.
Отладка сбоев контекста
Диагностика и устранение непредсказуемого поведения агента, связанного с ограничениями контекста, паттернами внимания или потерей информации.
Попробуйте эти промпты
Help me design a system prompt for a [TYPE] agent. Include sections for background, instructions, tool guidance, and output format.
I have a context limit of [N] tokens. How should I allocate this budget across system prompt, tools, documents, and message history?
Show me how to implement progressive disclosure for loading large documentation sets efficiently into agent context.
How should I position critical information in a long context window to maximize model attention?
Лучшие практики
- Относитесь к контексту как к конечному бюджету с убывающей отдачей, а не как к неограниченному ресурсу
- Размещайте критичную информацию в позициях, благоприятных для внимания (в начале и конце контекста)
- Загружайте информацию прогрессивно, используя паттерны отложенной загрузки, чтобы оставаться в пределах лимитов токенов
Избегать
- Запихивание всей доступной информации в контекст без курирования или приоритизации
- Игнорирование затухания внимания и размещение ключевых инструкций в середине длинных контекстов
- Предположение, что более длинный контекст всегда улучшает производительность независимо от качества информации