[Open Source] Context Engineering 來了，快把握時間學習！

讓你的 AI 助手更聰明：Context Engineering 實戰指南 (給台灣初學者的入門)

嘿，大家好！今天要來聊聊一個能讓你的 AI 助手（例如 ChatGPT、Claude 等）變得更厲害的關鍵技術：Context Engineering。 聽起來好像很複雜，但別擔心，我會用最簡單的方式，一步一步帶你了解，讓你也能輕鬆上手，打造出更聰明的 AI 應用！

什麼是 Context Engineering？ 為什麼它很重要？

想像一下，你和 AI 助手聊天，就像你跟朋友聊天一樣。 你希望朋友能理解你的所有背景知識、你過去的對話，以及你現在想解決的問題。 AI 助手也是一樣，它需要「上下文」（Context）才能理解你的指令，並給出正確的回應。

Context Engineering 就是在處理 AI 助手的「上下文視窗」。 你可能聽過「Prompt Engineering」，那是著重在如何寫出更好的指令，讓 AI 了解你的需求。 而 Context Engineering 則更進一步，它關心的是：

1. 餵給 AI 的所有資訊： 包含了系統提示（System Prompt，像是告訴 AI 它的角色）、工具定義（Tool Definitions，讓 AI 知道可以用哪些工具）、過去的對話紀錄（Message History）、以及工具的輸出（Tool Outputs）。
2. 在有限的「注意力」預算內，提供最有價值的資訊： AI 模型的「上下文視窗」是有大小限制的，就像你的短期記憶一樣。 如果塞太多沒用的資訊，AI 反而會搞不清楚重點，或是像「失落在中間」（Lost-in-the-Middle）一樣，重要的資訊被忽略。

簡單來說，Context Engineering 就像是幫 AI 助手「整理筆記」，讓它能快速找到重要的資訊，進而給出更準確、更有用的回應。

Context Engineering 的核心挑戰： 有限的上下文視窗

目前的 AI 模型，像是 GPT-4、Claude 等，雖然上下文視窗越來越大，但還是有限制的。 即使能容納的 Token 數量增加了，但 AI 的「注意力」是有限的。 就像你讀很長的文章，到後面很容易忘記前面的內容一樣。

Context Engineering 最大的挑戰，就是要用最精簡的方式，提供給 AI 關鍵的資訊。 如果資訊太多，會出現以下問題：

• Lost-in-the-Middle（失落在中間）： 重要的資訊被淹沒在長長的上下文裡，AI 沒注意到。
• Poisoning（資訊污染）： 不正確或誤導性的資訊，影響 AI 的判斷。
• Distraction（注意力分散）： 太多不相關的資訊，讓 AI 難以集中注意力。
• Clash（資訊衝突）： 不同資訊之間互相矛盾，讓 AI 無法做出正確的判斷。

所以，好的 Context Engineering 要做的，就是找到最少的、但最有價值的資訊，最大化 AI 產生理想結果的可能性。

Context Engineering 的實用技巧 (給初學者的入門)

看完上面的概念，你可能會想：「Context Engineering 聽起來很酷，但要怎麼開始呢？」 別擔心，這裡提供幾個給初學者的實用技巧，讓你也能開始動手試試看：

1. 善用 System Prompt (系統提示)：
   • 定義角色和任務： 告訴 AI 它的角色，例如：「你是一個專業的 AI 寫作助手」，以及要完成的任務，例如：「幫我寫一篇關於台灣美食的文章」。 這能讓 AI 更有方向性。
   • 提供背景知識： 如果你需要 AI 處理特定的主題，可以在 System Prompt 中提供相關的背景知識。 例如：「台灣的夜市文化非常豐富，有很多特色小吃，例如珍珠奶茶、臭豆腐、蚵仔煎…」
   • 設定輸出格式： 清楚地告訴 AI 你希望的輸出格式，例如：「請用條列式的方式呈現，並附上每個項目的說明。」
2. 精簡 Message History (對話紀錄)：
   • 摘要或關鍵字： 如果對話很長，可以將之前的對話摘要，或提取關鍵字，再提供給 AI。 避免提供冗長的對話內容。
   • 只保留相關訊息： 刪除不相關的對話內容，只保留對目前任務有用的訊息。
3. 善用 Tool Definitions (工具定義)：
   • 明確定義工具功能： 告訴 AI 可以使用哪些工具，以及每個工具的功能。 例如：「你可以使用 Google Search 搜尋最新的資訊」
   • 限制工具的使用範圍： 避免 AI 過度使用工具，造成資訊過載。
4. 分階段測試和調整：
   • 小範圍測試： 先用小量的資料和簡單的指令測試，確認效果。
   • 逐步優化： 根據測試結果，逐步調整 System Prompt、Message History 和 Tool Definitions，直到達到滿意的效果。
   • 監測輸出： 仔細觀察 AI 的輸出，看是否符合你的預期。

進階應用： 深入了解 Agent Skills

如果你想更深入地了解 Context Engineering，可以參考這個很棒的資源： Agent Skills for Context Engineering。 這個 GitHub 專案，提供了很多 Context Engineering 的技巧和實例，讓你更容易學習和應用。

這個專案，將 Context Engineering 的知識，整理成不同的「Skill」（技能），你可以把它想像成 AI 助手的「工具箱」。 這些 Skills 涵蓋了各種層面的知識，從基礎到進階，非常適合想要深入研究的人。

重點 Skill 介紹 (給台灣讀者的推薦)

• context-fundamentals (上下文基礎)： 讓你了解什麼是上下文，為什麼它很重要，以及在 AI 助手系統中，上下文的組成。
• context-degradation (上下文退化)： 幫助你辨識上下文失效的模式，例如 “lost-in-middle” (失落在中間) 的問題。
• context-compression (上下文壓縮)： 學習如何設計和評估長篇對話的壓縮策略。 這對於處理長篇內容非常重要，例如：摘要、整理。
• multi-agent-patterns (多代理模式)： 學習如何設計多代理系統，這在複雜的任務中非常有用，可以讓多個 AI 助手協同工作。
• tool-design (工具設計)： 學習如何設計 AI 助手可以有效使用的工具。
• project-development (專案開發)： 教你如何從頭到尾設計和建構 LLM 專案。

如何使用 Agent Skills？ (給 Claude Code 使用者的簡易指南)

這個專案很棒的地方，是它針對 Claude Code (以及其他支援 Skill 或自定義指令的平台) 提供了完整的教學，讓你更容易上手。

步驟 1：新增 Marketplace

在 Claude Code 中執行以下指令，將這個專案註冊為你的插件來源：

/plugin marketplace add muratcankoylan/Agent-Skills-for-Context-Engineering

步驟 2：瀏覽並安裝

方法一：透過介面瀏覽和安裝

1. 選擇 Browse and install plugins (瀏覽並安裝插件)
2. 選擇 context-engineering-marketplace (上下文工程 Marketplace)
3. 選擇一個插件 (例如: context-engineering-fundamentals, agent-architecture)
4. 選擇 Install now (立即安裝)

方法二：直接透過指令安裝

/plugin install context-engineering-fundamentals@context-engineering-marketplace
/plugin install agent-architecture@context-engineering-marketplace
/plugin install agent-evaluation@context-engineering-marketplace
/plugin install agent-development@context-engineering-marketplace
/plugin install cognitive-architecture@context-engineering-marketplace

Skill 觸發機制： 這些 Skills 會根據你的任務上下文，自動被 Claude 發現和啟動。 例如，當你輸入「了解上下文」、「解釋上下文視窗」、「設計 AI 架構」等指令時，context-fundamentals Skill 就會被觸發。

我的實作心得： 從小處著手，逐步進階

我個人也嘗試過使用 Context Engineering 來改善 AI 助手的表現。 我的經驗是，從小地方開始，逐步進階，會比較容易上手。

例如，我試著用 context-compression 的技巧，讓 AI 助手幫我整理大量的研究報告。 我先讓它摘要每篇報告，然後再將摘要組合起來，產生更全面的總結。 效果非常好，大大節省了我閱讀的時間！

另外，我也試著使用 tool-design 的技巧，讓 AI 助手能使用 Google Search 搜尋最新的資訊，並將搜尋結果整合到它的回答中。 這讓 AI 助手能提供更及時、更準確的答案。

錯誤排除指南： 常見問題與解決方法

在實作 Context Engineering 的過程中，你可能會遇到一些問題。 以下是一些常見問題，以及我的解決方法：

• AI 回答不準確：
  • 檢查 System Prompt： 確保 System Prompt 提供了足夠的背景知識，並且定義了清楚的任務。
  • 簡化 Message History： 移除不相關的對話內容，只保留關鍵訊息。
  • 重新調整 Tool Definitions： 確保 AI 使用正確的工具，並且工具的功能定義清楚。
• AI 回答過於冗長：
  • 限制 Token 數量： 在 System Prompt 中設定最大 Token 數量，避免 AI 產生過長的回答。
  • 調整 Prompt 設計： 使用更精確的 Prompt，引導 AI 產生更簡潔的回答。
• AI 無法使用工具：
  • 檢查工具的 API 設定： 確保工具的 API 設定正確。
  • 測試工具是否正常運作： 使用簡單的指令測試工具，確認它是否能正常運作。

結論： Context Engineering 的未來

Context Engineering 是一個持續發展的領域，它將會是讓 AI 助手變得更聰明、更有用的關鍵。 希望這篇文章能讓你對 Context Engineering 有初步的了解，並鼓勵你開始嘗試。 只要你掌握了核心概念，並且不斷嘗試和調整，就能讓你的 AI 助手，在你的日常生活中發揮更大的作用！

如果你有任何問題，或是在實作過程中遇到困難，都歡迎在下面留言，一起交流學習喔！ 讓我們一起讓 AI 變得更聰明，幫助我們解決生活中的各種問題吧！

參考閱讀

https://github.com/muratcankoylan/Agent-Skills-for-Context-Engineering