Agent処理とかThinking modelのの最初に、まずはタスク処理を計画する段階で取捨選択して読み込んだり、また実行Agentに指示として渡しやすいように「ルール/参照ファイルを分割（isolation）する」っていう話じゃないかな
小説家はプロンプトの書き方を学んだりしないのに、なぜプログラマは学ぶのだろうか。「誰にでもできる」作業だけがプログラミングではなかろう。全ての人がプロンプト書きになったとき、その分野は滅ぶと思うよ。
例の本と大体一緒
指示からお膳立てに
まあさいつよのメモリバンクや引き継ぎ資料や外部アクセス作る過渡期のチマチマした話ではあるのはそう...
コンテキストを外部出力、取捨選択、要約、分割によってLLMを集中させる…つくづく人間と同じですね
結局エージェントに指示出すのも人間に指示出すのも前提を決めて確度が高い情報を渡さないと成果が安定しないということなんでは
コンテキストエンジニアリングの考え方＝「LLMに適切な情報を渡すことで、限界に到達しないよう問題を解かせる」。LangChainが提案する「書き出し・選択・圧縮・分割」でコンテキストを整理する手法を解説。
この手の話題でエンジニアリングという単語が使われるたびに、「SEOエンジニア」という言葉を聞いた時と同じようなもにょる（死語）感じがしてしまう。
概念作るのはいいけどまだちょっとフワフワだな
わかるけど、自分知識や能力を超える成果物に対してレビューや説明をできないならマージできないので、ともすれば双方時間の浪費になるかも。
タスクを順番にこなすとか、あるタスクをしたらあるタスクをするといった、論理性が求められる部分はコンテキストをどういじっても、確実には実行できないので、ツール化するか、スクリプト化する必要がある
その前に細分化してでもいいから小さな成功体験を作りなよ。人は小難しい話に全く興味を示さないし、日本人のAI接触率が今一番クリティカルなのよね
これもいつまで続くんだろうな。コンテキストウィンドが無限に伸びて行ったり、効率的なメモリの方法ができてきたら、人間の記憶みたいにコンテキストすら覚えておいて対応してくれるようになるとは思う
コンテキストエンジニアリングがなぜ重要なのか
Agent処理とかThinking modelのの最初に、まずはタスク処理を計画する段階で取捨選択して読み込んだり、また実行Agentに指示として渡しやすいように「ルール/参照ファイルを分割（isolation）する」っていう話じゃないかな
小説家はプロンプトの書き方を学んだりしないのに、なぜプログラマは学ぶのだろうか。「誰にでもできる」作業だけがプログラミングではなかろう。全ての人がプロンプト書きになったとき、その分野は滅ぶと思うよ。
例の本と大体一緒
指示からお膳立てに
まあさいつよのメモリバンクや引き継ぎ資料や外部アクセス作る過渡期のチマチマした話ではあるのはそう...
コンテキストを外部出力、取捨選択、要約、分割によってLLMを集中させる…つくづく人間と同じですね
結局エージェントに指示出すのも人間に指示出すのも前提を決めて確度が高い情報を渡さないと成果が安定しないということなんでは
コンテキストエンジニアリングの考え方＝「LLMに適切な情報を渡すことで、限界に到達しないよう問題を解かせる」。LangChainが提案する「書き出し・選択・圧縮・分割」でコンテキストを整理する手法を解説。
この手の話題でエンジニアリングという単語が使われるたびに、「SEOエンジニア」という言葉を聞いた時と同じようなもにょる（死語）感じがしてしまう。
概念作るのはいいけどまだちょっとフワフワだな
わかるけど、自分知識や能力を超える成果物に対してレビューや説明をできないならマージできないので、ともすれば双方時間の浪費になるかも。
タスクを順番にこなすとか、あるタスクをしたらあるタスクをするといった、論理性が求められる部分はコンテキストをどういじっても、確実には実行できないので、ツール化するか、スクリプト化する必要がある
その前に細分化してでもいいから小さな成功体験を作りなよ。人は小難しい話に全く興味を示さないし、日本人のAI接触率が今一番クリティカルなのよね
これもいつまで続くんだろうな。コンテキストウィンドが無限に伸びて行ったり、効率的なメモリの方法ができてきたら、人間の記憶みたいにコンテキストすら覚えておいて対応してくれるようになるとは思う