#context-engineering
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コンテキストエンジニアリング完全ガイド
LLMに渡すコンテキスト全体を設計・最適化する技術「コンテキストエンジニアリング」を体系的に解説。4つの基本戦略、Context Rot問題、エージェント時代の実践テクニックを網羅します。
RAGアーキテクチャ入門 — 検索拡張生成の設計と最適化
RAG（検索拡張生成）のアーキテクチャ設計パターン、ハイブリッド検索、リランキングの実装戦略を具体例とともに解説します。
CLAUDE.md / AGENTS.md 設計パターン集
AIエージェントの記憶ファイル（CLAUDE.md / AGENTS.md）を効果的に設計するためのパターンとアンチパターンを解説する
ナレッジベース設計 — 何をどう入れるべきか
LLM向けナレッジベースの設計戦略、チャンキング手法、メタデータ設計、RAG方式とダイレクト方式の使い分けを実践的に解説します。
Skillsファイル設計 — 段階的知識開示の実践
Claude Code Skillsのファイル構造と段階的知識開示（Progressive Disclosure）アーキテクチャを解説し、トークン効率を最大化する設計手法を示す
テキストコンテキストの最適化 — 情報密度を最大化する
LLMに渡すテキストの情報密度を高め、トークン効率を最大化するための圧縮・整形・構造化テクニックを実践的に解説します。
画像コンテキストの扱い方 — マルチモーダルLLMへの最適な入力
マルチモーダルLLMに画像を渡す際の解像度設定、トークン消費、テキスト化との使い分け、最新のビジョントークン圧縮技術を解説します。
メモリシステム設計 — 短期・長期・エピソード記憶の使い分け
LLMエージェントのメモリシステムを、短期記憶・長期記憶・エピソード記憶・手続き記憶の4層で設計する方法を実践的に解説します。
MCPサーバー選定と最適化 — CLI代替との使い分け
MCP（Model Context Protocol）サーバーとCLIツールのトークンコスト・信頼性を比較し、ハイブリッド戦略による最適な使い分けを解説する
Context Rot徹底解説 — なぜ長いコンテキストで性能が落ちるのか
Chromaの研究論文を基に、Context Rot（コンテキスト腐敗）の原因、18モデルの比較データ、3つの劣化メカニズム、実践的な対策を解説します。
サブエージェント設計パターン — コンテキストファイアウォール
サブエージェントによるコンテキスト分離（ファイアウォール）パターンを解説し、マルチエージェント構成でのトークン効率と品質向上を実現する手法を示す
コンテキスト圧縮テクニック — サマリー・トリミング・蒸留
LLMのコンテキストウィンドウを効率的に活用するための圧縮テクニック（サマリー・トリミング・蒸留）を体系的に解説し、実装パターンとツールを紹介します。
ツールコンテキスト設計 — Function CallingとMCPの最適化
LLMのFunction CallingとModel Context Protocol（MCP）におけるツール定義の最適化手法を解説。スキーマ設計、説明文の書き方、トークン効率化の実践パターンを紹介します。
長時間実行エージェントのセッション管理
数時間にわたるAIエージェントのセッションを安定運用するための設計パターン。コンテキスト管理、三層エージェント構成、メモリ永続化の実践手法を解説します。
マルチエージェントのコンテキスト分離パターン
複数のLLMエージェントが協調動作する際のコンテキスト分離・共有パターンを解説。Handoffパターン、階層型オーケストレーション、メモリ共有の設計指針を実例とともに紹介します。
埋め込みとベクトル検索 — セマンティック検索の実践
テキスト埋め込み（Embedding）とベクトル検索の仕組みから、RAGにおけるハイブリッド検索・リランキングまで、セマンティック検索の実践的な実装パターンを解説します。
コンテキストウィンドウ管理 — トークン予算と配分戦略
LLMのコンテキストウィンドウをトークン予算として管理する手法を解説。入力・出力の配分戦略、Context Rot対策、コスト最適化の実践パターンを紹介します。
コンテキスト品質の評価と計測
RAGシステムやLLMアプリケーションにおけるコンテキスト品質の評価手法を体系的に解説。Faithfulness、Context Precision、Relevancyなどの主要指標とRAGAS・DeepEvalの実践的な使い方を紹介します。