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 |

AI エージェント システムのコンテキスト エンジニアリングをマスターします。エージェント アーキテクチャの設計、コンテキスト障害のデバッグ、トークン使用の最適化、メモリ システムの実装、マルチ エージェント調整の構築、エージェント パフォーマンスの評価、または LLM を利用したパイプラインの開発を行うときに使用します。コンテキストの基礎、劣化パターン、最適化手法 (圧縮、マスキング、キャッシュ)、圧縮戦略、メモリ アーキテクチャ、マルチエージェント パターン、LLM-as-Judge 評価、ツール設計、およびプロジェクト開発をカバーします。 ソース: duonglx/chanmayfoods。

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