🎉 「AIプログラミングの本質は、コンテキストを管理すること」 この文章は、AIアプリケーションの開発プロセスと将来のトレンドを説明するほど役に立ちます LLMがCPUの場合、コンテキストはメモリ、 メモリ容量は限られており、データの選択がモデル出力の品質の鍵となっています ❓ メモリのコンテキストには何が格納されますか? それらを最適化する方法は? 1️⃣ システムプロンプトワード 最適化は以前と同じプロンプトワードのセットであるため、優れたプロンプトのコア要素を配置する必要があります。 しかし、プロンプトエンジニアリングはもはや新しいものではなく、コンテキストエンジニアリングは人気があり、すべてのAIアプリケーションもそれに追随しています 2️⃣ツール一覧 当初、AIアプリケーションにはいくつかのコアツール(ファイルの読み取りと書き込み、コマンドの実行)しかありませんでしたが、後にMCPを通じて多くの外部ツールやサービスを拡張しました 3️⃣ ドキュメント (KB/RAG) 問題関連のドキュメントも重要であり、Cursor などの IDE は、現在開いているファイル、最近開いたファイル、問題関連ファイル、および取得されたキー コードをコンテキストに自動的に保存します さらに、コンテキストプロジェクトは、メモリクリーニング操作と同様に、メモリデータを自動的に管理し、不要なデータを置き換え、有用なデータを前に配置し、重量を増やすなどします ❓ これはすべて良さそうですが、なぜCCは再びサブエージェントをやったのですか? 会話が進むにつれて、文脈内の内容がどんどん増えて、破裂しそうになります。 質問に答えるために、LLM はツールを複数回呼び出す場合があり (ファイルの読み取りなど)、ツールは結果 + 読み込まれたファイルの内容を返し、常にコンテキストに追加します。 ...