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搜索上下文工程，共找到 11 条记录

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大模型上下文工程基础

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sickn33/antigravity-awesome-skills

本技能深入讲解了大型语言模型（LLMs）推理时可用的完整状态（上下文）。内容涵盖系统提示、工具定义、消息历史记录和检索文档等核心组件。掌握上下文工程是构建稳定、高效AI智能体的关键，它指导用户如何优化上下文内容，管理注意力预算，确保模型接收到最相关的“高信号”信息。

智能体系统评估框架

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该技能用于构建复杂的智能体系统评估框架。它解决了智能体系统非确定性和多路径决策的难题，指导用户进行系统性性能测试，用于验证上下文工程的选择，并衡量跨多个质量维度（如事实准确性、工具效率）的持续改进。

语境工程诊断顾问

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deanpeters/Product-Manager-Skills

帮助产品经理判断 AI 流程是堆填式上下文还是结构化语境工程，并指导界定边界、强化检索与结构化流程，减少噪声、稳定多步智能体的输出。

基于文件系统的上下文工程

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本技巧提出了一种文件系统作为外部长期记忆的机制，用于解决大型AI Agent在长对话中遇到的上下文窗口限制和信息膨胀问题。通过将工具输出、执行计划或多智能体发现的知识持久化到文件，系统能够实现按需、精准地检索信息，而不是将所有内容一次性加载到提示词中，从而大幅提高效率和稳定性。

人工智能工程工具包

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本工具包提供六个生产就绪的 AI 工程工作流，包括提示词评估、上下文预算规划、RAG 管道设计、代理安全审计、评估框架构建及产品策略指导。它将 AI 编程助手转化为高级工程合作伙伴，通过结构化方法和量化评分，确保 LLM 系统优化与安全的一致性结果。

大模型上下文退化模式

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本技能涵盖语言模型随上下文长度增加而出现的可预测性能退化模式，包括中间丢失效应、上下文中毒和干扰。它有助于通过理解注意力机制和上下文工程策略，诊断代理故障并设计生产环境中的弹性系统。

上下文工程基础

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本技能涵盖语言模型上下文工程的核心概念，包括系统提示、工具定义、检索文档、消息历史和工具输出。它解释了注意力机制、上下文窗口及渐进披露策略，旨在优化令牌使用并提升代理性能。

人工智能上下文管理专家

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本技能专注于高级人工智能上下文工程，管理动态信息流、向量数据库和知识图谱。它协助构建智能记忆系统，优化上下文窗口，并编排多智能体工作流。适用于需要连贯状态管理、RAG 实现和语义检索策略的企业级 AI 应用，以提升系统性能和可靠性。

智能体系统评估框架

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该技能用于构建复杂的智能体系统评估框架。它解决了智能体系统非确定性和多路径决策的难题，指导用户进行系统性性能测试，用于验证上下文工程的选择，并衡量跨多个质量维度（如事实准确性、工具效率）的持续改进。

文件系统上下文工程

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通过将数据卸载到文件实现 AI 代理上下文管理，按需加载相关信息。减少上下文窗口膨胀，支持草稿垫、计划持久化和子代理通信，优化长任务处理及信息检索效率，降低 Token 成本。

检索增强生成工程师

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精通构建检索增强生成（RAG）系统，擅长嵌入模型、向量数据库及分块策略。能够设计检索流程，实现混合搜索，优化上下文窗口，确保从检索文档中生成高质量内容，解决 LLM 应用中的检索优化问题。

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