context-engineering

SKILL.md

Context engineering curates the smallest high-signal token set for LLM tasks. The goal: maximize reasoning quality while minimizing token usage.

| Fundamentals | Understanding context anatomy, attention mechanics | context-fundamentals.md | | Degradation | Debugging failures, lost-in-middle, poisoning | context-degradation.md | | Optimization | Compaction, masking, caching, partitioning | context-optimization.md | | Compression | Long sessions, summarization strategies | context-compression.md |

| Memory | Cross-session persistence, knowledge graphs | memory-systems.md | | Multi-Agent | Coordination patterns, context isolation | multi-agent-patterns.md | | Evaluation | Testing agents, LLM-as-Judge, metrics | evaluation.md | | Tool Design | Tool consolidation, description engineering | tool-design.md |

Master-Context-Engineering für KI-Agentensysteme. Verwenden Sie es beim Entwerfen von Agentenarchitekturen, beim Debuggen von Kontextfehlern, beim Optimieren der Token-Nutzung, beim Implementieren von Speichersystemen, beim Aufbau einer Multi-Agenten-Koordination, beim Bewerten der Agentenleistung oder beim Entwickeln von LLM-gestützten Pipelines. Behandelt Kontextgrundlagen, Verschlechterungsmuster, Optimierungstechniken (Komprimierung, Maskierung, Caching), Komprimierungsstrategien, Speicherarchitekturen, Multi-Agent-Muster, LLM-as-Judge-Bewertung, Tool-Design und Projektentwicklung. Quelle: duonglx/chanmayfoods.

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