このプロジェクトについて

Context Engineeringは、オープンソースの教育リポジトリであり、コンキストエンジニアリングを理解し実践するための包括的なハンドブックとして機能します。コンテキストエンジニアリングとは、推論時に大規模言語モデルに提供される完全な情報ペイロードを設計、オーケストレーション、最適化する学問です。Andrej Karpathyの定義とGrant Sanderson(3Blue1Brown)の第一原理アプローチに触発され、このリポジトリはプロンプトエンジニアリングを超え、単一のプロンプトを取り巻く例、メモリ、検索、ツール、状態、制御フローというより広範なエコシステムに対処します。 リポジトリは、いくつかのディレクトリに編成された段階的な学習パスとして構成されています: 1. **00_foundations/** — 数学的基礎、コンテキスト構成要素、処理モデルを扱う理論と中核概念。このセクションでは、トークン予算の最適化、少数ショット学習、メモリシステム、検索拡張、制御フロー、コンキストの剪定、メトリクス評価を含む、コンテキストエンジニアリングの理論的基盤を確立します。 2. **10_guides_zero_to_hero/** — 最小限のプロンプトから高度なコンテキスト管理システムまでの概念を示す、実行可能なPythonコード(Jupyter Notebook形式)を用いた実践的なウォークスルー。 3. **20_templates/** — プロジェクトに直接統合できるコピー&ペースト可能なYAMLおよび構成テンプレート。最小限のコンテキスト構成や構造化プロンプトテンプレートを含みます。 4. **30_examples/** — おもちゃのチャットボットから始まり、コンキスト管理を備えたマルチエージェントシステムへと拡張する、複雑さが段階的に増す実世界のプロジェクト実装。 5. **40_reference/** — 上級実践者向けの深掘り、評価クックブック、参考資料。 6. **50_contrib/** — コミュニティの貢献と拡張。 リポジトリは、ICML、IBM Zurich、NeurIPS、その他の会議からの最近の研究を参照しています: - **MEM1(Singapore-MIT、2025年6月)**:推論駆動型のメモリ統合が、終わりのないコンテキストを蓄積するのではなく、相互作用をコンパクトな内部状態に圧縮することで、効率的な長期的エージェントを可能にする仕組みを示します。 - **Cognitive Tools(IBM Zurich、2025年6月)**:構造化プロンプトテンプレートを「ツール呼び出し」として用いることで、追加のトレーニングなしにGPT-4.1のAIME2024での性能を26.7%から43.3%に引き上げ、o1-previewの性能に近づくことを示します。 - **Emergent Symbolic Mechanisms(ICML Princeton、2025年6月)**:LLMにおける抽象的推論を支える三段階アーキテクチャ(シンボル抽象化ヘッド、シンボリック帰納ヘッド、検索ヘッド)を特定し、MarkdownやJSONのような構造化フォーマットがより解析しやすい理由を説明します。 - **Context Engineering Survey(2025年7月)**:1,400以上の研究論文を体系的にレビューし、コンテキストエンジニアリングを推論時にLLMに提供される完全な情報ペイロードとして定義します。 リポジトリはまた、エージェントコマンドを通じてClaude Code、OpenCode、Amp、Kiro、Codex、Gemini CLIを含む複数のAIコーディングツールをサポートします。ASCII図、Mermaidグラフ、象徴的表現を用いた可視化を特徴とし、生物学的メタファー(原子 → 分子 → 細胞 → 器官 → 神経系 → 神経・意味場理論)や四段階の習熟フレームワーク(基本的なコンテキストエンジニアリング → 場の理論 → プロトコルシステム → メタ再帰)などの概念を図解します。 扱われる主要な概念には、トークン予算の最適化、少数ショット学習、メモリシステム、検索拡張、制御フロー、コンキストの剪定、メトリクスと評価、認知ツールとプロンプトプログラミング、ニューラル場理論、象徴的メカニズム、量子意味論が含まれます。リポジトリは「すべてを測定し、容赦なく削除する」という哲学を強調し、すべての概念に実行可能なコードセルと可視化を備えています。 このプロジェクトはMITライセンスの下で提供され、コミュニティの貢献を迎します。また、建設中の包括的なコース、DeepWiki統合、DeepGraph可視化、議論用のDiscordコミュニティを含む補足リソースへのリンクも提供しています。