context-engineering

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Context engineering is the discipline of curating and maintaining the optimal set of tokens during LLM inference. Unlike prompt engineering (crafting individual prompts), context engineering focuses on what information enters the context window and when.

LLMs have limited "attention budgets." As context length increases, models experience context rot—decreased ability to accurately recall information. The goal is finding the smallest possible set of high-signal tokens that maximize desired outcomes.

Key insight: More context isn't better. The right context is better.

AI エージェントで LLM コンテキスト ウィンドウを効果的に管理するための戦略。長い会話、複数ステップのタスク、ツールのオーケストレーションを処理するエージェントを構築する場合、または拡張された対話全体で一貫性を維持する必要があるエージェントを構築する場合に使用します。 ソース: itsmostafa/llm-engineering-skills。

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