প্রকল্প সম্পর্কে

Context Engineering Protocol (CEP) হলো পোর্টেবল AI কোডিং-এজেন্ট স্কিলের একটি ফ্রেমওয়ার্ক যা কোনো জেনারেশন টাস্ক শুরু হওয়ার আগে গ্রাউন্ড-ট্রুথ প্রসঙ্গ প্রস্তুত করে, এড-হক রিপো স্ক্যানের পরিবর্তে একটি কাঠামোবদ্ধ প্রোডিউস-কনজিউম পাইপলাইন প্রতিষ্ঠা করে। মূল যান্ত্রিকতা: ult-context-generate চারটি উৎস বিভাগ — কোড গ্রাফ, প্রয়োজনীয়তা, সংগঠনের নিয়ম ও বাহ্যিক স্পেস — এর ওপর একটি স্পষ্ট ফাঁক → সংঘাত → পুরনোভাব স্টেট মেশিন চালিয়ে একটি প্রসঙ্গ প্যাকেজ তৈরি করে, যা একটি মানব-অনুমোদন ধাপের ওপর গেট করে। প্রতিটি দাবি উৎস-সূচিত এবং কন্টেন্ট-হ্যাশযুক্ত। অমীমাংসিত সংঘাত অনুমোদন ব্লক করে; পুরনোভাব সতর্কতা উপস্থাপিত হয় কিন্তু ব্লকিং নয়। রিপোজিটরির মূল স্কিলসমূহ: - ult-context-generate: ফাঁক/সংঘাত/পুরনোভাব চেকের মাধ্যমে প্রসঙ্গ প্যাকেজ তৈরি করে, যা ডাউনস্ট্রিম স্কিলের জন্য খাওয়া যায় এমন উৎস-সূচিত আউটপুট উৎপাদন করে। - ult-codegraph: কোডবেস জ্ঞান গ্রাফ তৈরি করে, কোড স্পর্শ করার আগে ক্রস-ফাইল সম্পর্ক কুয়েরির জন্য। - compiling-project-guidelines: ছড়িয়ে থাকা গাইডলাইন উৎসগুলোকে একটি একক স্কোপ-সচেতন COMPILED-GUIDELINES.md-এ সংকলন করে। - ult-repo-layout: .layout-slots.yaml মার্কারের মাধ্যমে পথ স্লট নিবন্ধন ও বৈধতা যাচাই করে, যাতে পুনরায় স্থানান্তরিত করতে SKILL.md সম্পাদনা প্রয়োজন না হয়। - ult-institutional-memory-distill: PR, ডিজাইন ডকুমেন্ট ও পোস্টমর্টেম থেকে একটি স্থায়ী সিদ্ধান্ত লেজার তৈরি করে এবং প্যাকেজ অনুমোদন বন্ধ হওয়ার আগে পূর্ব-অবমোদিত পথগুলো মানুষের সামনে উপস্থাপন করে। - ult-cep-retrofit: বিদ্যমান থার্ড-পার্টি স্কিল লাইব্রেরিকে এই প্রোটোকলের আওতায় আনে, লাইব্রেরি নির্দেশনা পুনরায় লেখা ছাড়াই আইডেমপোটেন্ট পয়েন্টার সন্নিবেশ করে। - ult-autoscaffold-content: পথ সমাধানের পর What-L2/How-L2 স্তরের জন্য বাস্তব স্টার্টার কন্টেন্ট তৈরি করে, যা RESUMABLE CONTEXT.md জেনারেশন এবং বড় রিপোজিটরির জন্য CEP-INDEX.md রাউটার সমর্থন করে। - ult-cep-wizard: ব্রাউজার-ভিত্তিক ওয়ার্ড যা গাইডেড রিপো সেটআপ, লেআউট আবিষ্কার ও স্কিল লাইব্রেরি রিট্রফিট ওয়ার্কফ্লো প্রদান করে। - demo-consume-context / demo-write-user-stories: প্রোডিউস/কনজিউম/ট্যাগ লুপের এন্ড-টু-এন্ড প্রদর্শনের রেফারেন্স ইমপ্লিমেন্টেশন। রানটাইম সমর্থন: Claude Code-এ নেটিভ SKILL.md এক্সিকিউশন, মার্কেটপ্লেস থেকে ওয়ান-ক্লিক প্লাগইন ইনস্টল। GitHub Copilot-এ .prompt.md ওয়াপারের মাধ্যমে প্রবেশাধিকার, যা SKILL.md ফ্রন্টম্যাটার থেকে তৈরি। Cursor রুল .cursor/rules/*.mdc ফাইলে রপ্তানি, এজেন্ট-অনুরোধকৃত সক্রিয়করণ সহ। OpenAI Codex-এর সাথে ইন্টিগ্রেশন একটি রুট AGENTS.md ইনডেক্স টেবিলের মাধ্যমে। কেস স্টাডি থেকে পরিমাপকৃত ফলাফল: Open5GS, FastAPI ও Textual-সহ বাস্তব রিপোজিটরিতে প্রতি কুয়েরিতে ৫.৬x থেকে ৩৬.৮x কম টোকেন রিট্রিভাল খরচ দেখা গেছে। একটি টেলিকম প্রোটোকল ক্লজ লুকআপে ৮,৫০০-লাইনের RFC পড়ার পরিবর্তে প্রায় ৭৯৭x টোকেন হ্রাস দেখা গেছে। হ্যালুসিনেশন-সাপ্রেশন ফলাফলে ডুয়াল-কোডবেস রানে শূন্য invented কনসেপ্ট দেখা গেছে, যেখানে একটি আনগ্রাউন্ডেড অ্যাসিস্ট্যান্ট আগে দুটি ভিন্ন রিপোজিটরিতে একই হ্যালুসিনেটেড কনসেপ্ট দুইবার invented করেছিল। ইনস্টলেশন: রিপোজিটরি ক্লোন করুন এবং একটি টার্গেট প্রজেক্ট পথ ও ঐচ্ছিক --init-project ফ্ল্যাগ সহ install.sh বা install.ps1 চালান, যা একটি স্টার্টার context-config.yaml স্ক্যাফোল্ড করে। --runtime দিয়ে রানটাইম স্কোপিং নিয়ন্ত্রণ করুন: claude, copilot, cursor, codex, অথবা উভয়। python catalog/export_adapters.py --check চালিয়ে জেনারেটেড ফাইল যাচাই করুন এবং সম্পাদনার পর --write দিয়ে পুনরায় তৈরি করুন।