Инженерия контекста против инженерии подсказок: В первые дни существования LLM создание умных подсказок было секретом успеха. Но если вы сегодня строите серьезные AI-агенты, одной инженерии подсказок будет недостаточно. Вам нужна инженерия контекста. Вот почему: - Подсказки касаются того, что вы говорите - Инженерия контекста касается того, что видит модель И то, что она видит, имеет большее значение, чем когда-либо. Каждый токен в контексте требует внимания. Чем больше контекст, тем больше вероятность, что модель отвлечется, забудет или замедлится. Как и люди, LLM могут терять концентрацию. Вот почему хорошие агенты не просто сбрасывают все в контекст. Они: 1️⃣ Отбирают то, что полезно 2️⃣ Суммируют то, что устарело 3️⃣ Извлекают то, что нужно (в нужный момент) 4️⃣ Пишут заметки для себя 5️⃣ Делегируют работу подагентам, когда это необходимо Это не теория, это то, как такие системы, как Claude Code, реальные агенты и эффективные инструменты памяти уже работают сегодня. Инженерия контекста становится основной компетенцией для всех, кто строит агенты с долгосрочной перспективой и многоэтапные....