context-engineering-protocol

Context Engineering Protocol（CEP）は、ポータブルなAIコーディングエージェント向けスキルのフレームワークであり、生成タスクが始まる前にグラウンドトゥルースとなるコンテキストを整備し、場当たり的なリポジトリ探索を構造化されたプロデュース／コンシュームのパイプラインに置き換える。 中核メカニズム： ult-context-generateは、コードグラフ、要件、組織規約、外部仕様という4つのソースカテゴリに対して、ギャップ、矛盾、陳腐化という明示的な状態機械を実行し、組み立てられたパッケージを人間の承認ステップでゲートする。すべての主張には出典が付与され、内容はハッシュ化される。未解決の矛盾は承認をブロックする。陳腐化の警告は提示されるが、ブロッキングではない。 リポジトリの主要スキル： - ult-context-generate: ギャップ／矛盾／陳腐化のチェックを通じてコンテキストパッケージを組み立て、下流のスキルが利用できる出典付きの出力を生成する。 - ult-codegraph: コードに触れる前に、graphifyを用いてコードベースの知識グラフを構築し、ファイル横断の関係クエリを可能にする。 - compiling-project-guidelines: 散在するガイドラインのソースを、スコープを認識する単一のCOMPILED-GUIDELINES.mdにコンパイルする。 - ult-repo-layout: .layout-slots.yamlマーカーを介してパススロットを登録・検証し、再配置時にSKILL.mdの編集を不要にする。 - ult-institutional-memory-distill: PR、設計ドキュメント、ポストモーテムを永続的な意思決定台帳に蒸留し、過去に却下された経路をパッケージ承認が完了する前に人間に提示するトリップワイヤ層。 - ult-cep-retrofit: ライブラリの指示を書き換えることなく冪等なポインタを挿入することで、既存のサードパーティ製スキルライブラリを本プロトコルの下に置く。 - ult-autoscaffold-content: パスが解決された後、What-L2／How-L2層向けの実際のスターターコンテンツを生成し、再開可能なCONTEXT.md生成と、大規模リポジトリ向けのCEP-INDEX.mdルーターを備える。 - ult-cep-wizard: ガイド付きのリポジトリセットアップ、レイアウト探索、スキルライブラリのレトロフィットワークフロー向けのブラウザベースのウィザード。 - demo-consume-context / demo-write-user-stories: プロデュース／コンシューム／タグのループをエンドツーエンドで示す参照実装。 ランタイムサポート： Claude CodeではSKILL.mdをネイティブに実行し、マーケットプレイスからワンクリックでプラグインをインストールできる。GitHub CopilotにはSKILL.mdのfrontmatterから生成された.prompt.mdラッパーを介してアクセスする。Cursorのルールはエージェント要求時に有効化される.cursor/rules/*.mdcファイルとしてエクスポートされる。OpenAI Codexとの統合はルートのAGENTS.mdインックステーブルを通じて行う。 ケーススタディで測定された成果： Open5GS、FastAPI、Textualを含む実在のリポジトリにおいて、検索コストはクエリあたりのトークン数が5.6倍から36.8倍削減された。通信プロトコルの条項検索では、8,500行のRFCを読む代わりに約797倍のトークン削減が示された。ハルシネーション抑制の結果では、根拠のないアシスタントが無関係なリポジトリで同一のハルシネーション概念を2回捏造していたデュアルコードベース実行において、捏造された概念はゼロであった。 インストール： リポジトリをクローンし、対象プロジェクトのパスを指定してinstall.shまたはinstall.ps1を実行する。任意の--init-projectフラグを付けると、スターターのcontext-config.yamlをscaffoldする。--runtimeによるランタイムのスコープ設定で、インストールされるアダプタファイルを制御する：claude、copilot、cursor、codex、またはboth。python catalog/export_adapters.py --checkを実行して生成ファイルを検証し、編集後は--writeで再生成する。