Скиллы по контекстной инженерии для агентов

Установка

/plugin marketplace add muratcankoylan/Agent-Skills-for-Context-Engineering
/plugin install context-engineering@context-engineering-marketplace

Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.

Что делает

Коллекция учит агента принципам, по которым строят надежные агентные системы. Базовые скиллы объясняют, из чего состоит контекст и как он деградирует при росте: потеря середины, отравление, отвлечение. Архитектурные разбирают мультиагентные схемы, промпты для долгих автономных задач, системы памяти, дизайн инструментов и хостинг фоновых агентов. Операционные посвящены сжатию и оптимизации контекста, оценке агентов и LLM-судьям, харнесам с откатом и циклам самоулучшения.

Для кого. Для разработчиков, которые строят собственных агентов и мультиагентные системы.

Пример запроса к агенту

Мой агент путается после сотни шагов, разбери, какой тип деградации контекста это может быть и как исправить

Ограничения

Скиллы описывают подходы и содержат примеры на псевдокоде Python, готового кода для продакшена нет. Часть тем, например обмен KV-кэшем между агентами, применима только при контроле над рантаймом модели.

Как отключить. Удалите плагин context-engineering через /plugin.

Проверка безопасности

• Скиллы состоят из инструкций и справочных материалов

Коротко о README

README определяет контекстную инженерию и объясняет, почему окно ограничено механикой внимания, а не числом токенов. Скиллы сгруппированы на базовые, архитектурные, операционные, методологию и когнитивную архитектуру с таблицей описаний. Описаны принципы дизайна: постепенная загрузка, независимость от платформы и примеры на псевдокоде. Установка через маркетплейс Claude Code, лицензия MIT.

SKILL.md

---
name: context-engineering-collection
description: "A comprehensive collection of Agent Skills for context engineering, harness engineering, multi-agent architectures, and production agent systems. Use when building, optimizing, evaluating, or debugging agent systems that require effective context management and reliable operating loops."
---

# Agent Skills for Context Engineering

This collection provides structured guidance for building production-grade AI agent systems through effective context engineering.

## When to Activate

Activate these skills when:
- Building new agent systems from scratch
- Optimizing existing agent performance
- Debugging context-related failures
- Designing multi-agent architectures
- Creating or evaluating tools for agents
- Implementing memory and persistence layers
- Designing autonomous research or evaluation harnesses

## Skill Map

### Foundational Context Engineering

**Understanding Context Fundamentals**
Context is not just prompt text—it is the complete state available to the language model at inference time, including system instructions, tool definitions, retrieved documents, message history, and tool outputs. Effective context engineering means understanding what information truly matters for the task at hand and curating that information for maximum signal-to-noise ratio.

**Recognizing Context Degradation**
Language models exhibit predictable degradation patterns as context grows: the "lost-in-middle" phenomenon where information in the center of context receives less attention; U-shaped attention curves that prioritize beginning and end; context poisoning when errors compound; and context distraction when irrelevant information overwhelms relevant content.

### Architectural Patterns

**Multi-Agent Coordination**
Production multi-agent systems converge on three dominant patterns: supervisor/orchestrator architectures with centralized control, peer-to-peer swarm architectures for flexible handoffs, and hierarchical structures for complex task decomposition. The critical insight is that sub-agents exist primarily to isolate context rather than to simulate organizational roles.

Похожие