コンテキストエンジニアリングについて。 特に人々のレベルを把握できると思う2つの質問があり、私はXXビジネスシナリオでread_file write_fileをどう設計するか彼に尋ねました。 もし本当に特定の文書だけを読んで書くなら、ここで終わりにしても構いません。

人間的というのは理論と実践の橋渡しです スキル送信時に提案された方法は、プロンプト階層的読み込み/多重化、コード実行および連結API/mcp(manusはこれをコンテキストオフロードと呼びます)です。 一昨日、これら2つの手法を推論APIレベルに修正しました。ツールの発見や怠慢な読み込みを解決するTool Search Toolと、コード実行ツールを実装するためのProgrammatic Tool Callingです。 私は、Anthropic APIプロトコル😂が将来的にOpenAIに取って代わる大きな可能性を持っていると感じています

Claude Skillsがあまり見られていない点の1つは、情報階層設計です。 まず、完全な情報をメタ情報に置き換え、現在のタスクから離れるほど、表示される詳細が少なくなります。 2つ目は、マークダウン+grepに基づくオンデマンド読み込みで、シンプルだが非常に便利なオンデマンド読み込みレイヤーを構築します。 本当にとてもエレガントです。