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 |

Maîtrisez l'ingénierie contextuelle pour les systèmes d'agents d'IA. À utiliser lors de la conception d'architectures d'agents, du débogage des échecs de contexte, de l'optimisation de l'utilisation des jetons, de la mise en œuvre de systèmes de mémoire, de la création d'une coordination multi-agents, de l'évaluation des performances des agents ou du développement de pipelines alimentés par LLM. Couvre les principes fondamentaux du contexte, les modèles de dégradation, les techniques d'optimisation (compaction, masquage, mise en cache), les stratégies de compression, les architectures de mémoire, les modèles multi-agents, l'évaluation LLM-as-Judge, la conception d'outils et le développement de projets. Source : duonglx/chanmayfoods.

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