context-engineering-advisor
AIワークフローが肥大化していたり、不安定だったり、信頼性を持って制御しにくい場合に使用します。コンテキスト詰め込みと文脈エンジニアリングを区別することで、これらの問題を診断できます。
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Diagnose context stuffing vs. context engineering. Use when an AI workflow feels bloated, brittle, or hard to steer reliably.
SKILL.md 本文
Purpose
プロダクトマネージャーが コンテキスト詰め込み (意図のないボリュームの詰め込み) と 文脈設計 (注意のために構造を形成すること) のどちらを実施しているかを診断するように支援します。これを使用してコンテキスト境界を特定し、「コンテキスト・ホーディング症候群」を修正し、境界付きドメイン、エピソード的取得、Research→Plan→Reset→Implement サイクルなどの戦術的実践を実装します。
主要な区別: コンテキスト詰め込みはボリュームが品質に等しいと仮定します (「PRD 全体をペーストする」)。文脈設計は AI の注意を希少リソースとして扱い、意図的に割り当てます。
これはプロンプト作成についてではなく、AI を現実に基づかせながら、ノイズで圧倒することなく、情報アーキテクチャを設計する ことについてです。
Key Concepts
パラダイムシフト: パラメトリック → コンテキスト知能
根本的な問題:
- LLM には パラメトリック知識 (学習中にエンコードされた) = 静的、古い、属性不可能
- 専有データ、リアルタイム情報、またはユーザー設定について質問された場合 → 幻覚するか無知を認めることを強制される
- 文脈設計 は静的なトレーニングとダイナミ
...
詳細情報
- 作者
- deanpeters
- ライセンス
- NOASSERTION
- 最終更新
- 不明
Source: https://github.com/deanpeters/product-manager-skills / ライセンス: NOASSERTION
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