Неделю назад я был на эфире у Влада про Context Engineering. Наконец у меня дошли руки выписать несколько мини-тейков, чтобы не смотреть все два часа (некоторые достаточно противоречивые, как мы любим):

* Контекст-инжиниринг – часть промпт-инжиниринга. Просто теперь все важнее не только правильно собирать слова в инструкции, но и подтягивать релевантные данные извне.

Примеры:
* Дамп дневника → понимает личный контекст → лучше ответы на вопросы про отношения или зоны личностного роста, ошибки мышления
* Информация с созвонов компании → точнее ответы на бизнес вопросы
* Выгрузка тг канала → перенимает стиль текста и зоны фокуса при анализе инфы
* Документация → корректное использование библиотек (кстати, context7 MCP, кто еще не)

* Можно легко перегрузить контекстом. Аналогия – когда на разработчика вывалили весь контекст, который был в голове у менеджера, и теперь разработчик парализован, потому что постоянно вылетает в мысли про смежные зоны и ограничения.

На техническом уровне это объясняется слабым навыком моделей фильтровать неважную часть контекста – "если в условиях это зачем-то дано, значит, мне нужно это как-то использовать"

* Отсюда берется полезный паттерн: отдельно чат – "менеджер", где много контекста, и идет основное размышление и планирование, а отдельно чаты – "исполнители", которые занимаются узкой задачей, владея только нужным для конкретной задачи контекстом

* Другой полезный паттерн – стараться решить задачу в один-два запроса вместо того, чтобы бесконечно корректировать в режиме долгого диалога. То есть, если не получается, то менять исходный запрос, а не писать новые сообщения-корректировки.

Спекулятивное объяснение: в режиме диалога каждая фраза юзера – отдельная инструкция и модели сложно собрать их в одну непротиворечивую, да еще и не зацикливаться на подтверждении своих прошлых ответов.

* Модели хуже обращают внимание на контекст в середине. Одно из решений – просить модель повторить релевантный блок, прежде, чем генерировать финальный ответ. Так, она сама поместит его в конец своей "оперативной памяти", где внимание не проседает

* Просите модель собрать для вас инструменты для сбора данных. На эфире мы попробовали два способа, актуальных для неразработчиков (не требуют деплоя):
1. Самодостаточный html файл, который открывается в любом браузере
2. JS код, который вставляем в браузерную консоль.

* Есть еще варианты всяких агентов, где деплой уже настроен (Lovable, Perplexity Labs, Manus, Google Apps) или вообще ChatGPT Interpreter, который сам напишет код, сам его запустит.