Cel mai bun șanț în etapa de pre-însămânțare este viteza

cred în somETHing

Imaginați-vă dacă benzinăriile nu v-ar spune câți galoane primiți. Stația ți-a construit mașina, dar nu poți să te uiți sub capotă. Aceasta este dilema de deducție a abonamentului într-o imagine și realitatea vânzării de mărfuri pe modele de abonament. 🧵

Ingineria contextului este cea mai importantă piesă pentru a face agenții AI să lucreze pentru tine, dar pierderea contextului în mod repetat este frustrantă. Probleme: Folosind IDE-uri AI precum Cursor sau ClaudeCode, vă informați cu atenție proiectul, dar a doua zi, sesiunea începe de la zero și trebuie să reexplicați totul. În cadrul echipei, interacțiunile anterioare și lecțiile precum cele mai bune practici și remedierile de erori rămân izolate. Agenții colegilor repetă greșelile, deoarece aceste cunoștințe nu sunt împărtășite. Regulile fixe, cum ar fi regulile cursorului sau a nu sunt suficiente pentru bazele de cod mari. Trecerea de la un IDE (Cursor) la altul (ClaudeCode, Gemini CLI) înseamnă pierderea întregului context.

Agenții AI cu o notă umană sunt mult mai buni decât sistemele agentice generale care încearcă să automatizeze totul. Atingerea umană are loc în faze precum proiectarea promptă, ingineria contextului, arhitectura agentului și, mai important, evaluarea. Expertiza în domeniu contează atât de mult.

Sunt încântat să lansez în sfârșit acest lucru. Serverul meu MCP oferă acum știri bursiere în timp real. Instrumente disponibile: • Obțineți știri • Obțineți prețurile acțiunilor • Obțineți valori cheie • Obțineți situații financiare A durat aproximativ o lună pentru a obține serverul MCP corect, dar funcționează bine acum. Mai multe instrumente financiare în curând.

MCP devine atât de bun!

Ce este ingineria❓ contextului Și de ce toată lumea vorbește despre asta... 👇 Ingineria contextului devine rapid o abilitate crucială pentru inginerii AI. Nu mai este vorba doar de îndemnuri inteligente; este vorba despre orchestrarea sistematică a contextului. 🔷 Problema: Majoritatea agenților AI eșuează nu pentru că modelele sunt proaste, ci pentru că le lipsește contextul potrivit pentru a reuși. Gândiți-vă la asta: LLM-urile nu citesc gândurile. Ei pot lucra doar cu ceea ce le oferi. Ingineria contextului implică crearea de sisteme dinamice care oferă: - Informațiile corecte - Instrumentele potrivite - În formatul potrivit Acest lucru asigură că LLM poate finaliza eficient sarcina. 🔶 De ce ingineria tradițională promptă nu este suficientă: La început, ne-am concentrat pe "cuvinte magice" pentru a obține răspunsuri mai bune. Dar, pe măsură ce aplicațiile AI devin complexe, contextul complet și structurat contează mult mai mult decât formularea inteligentă. 🔷 4 componente cheie ale unui sistem de inginerie a contextului: 1️⃣ Flux dinamic de informații Contextul provine din mai multe surse: utilizatori, interacțiuni anterioare, date externe, apeluri de instrumente. Sistemul tău trebuie să le unească pe toate în mod inteligent. 2️⃣ Acces inteligent la instrumente Dacă AI are nevoie de informații sau acțiuni externe, oferă-i instrumentele potrivite. Formatați ieșirile astfel încât să fie digerabile la maximum. 3️⃣ Managementul memoriei - Pe termen scurt: rezumați conversațiile lungi - Pe termen lung: Amintiți-vă preferințele utilizatorului în toate sesiunile 4️⃣ Optimizarea formatului Un mesaj de eroare scurt și descriptiv bate de fiecare dată un blob JSON masiv. 🔷 Concluzia Ingineria contextului devine noua abilitate de bază, deoarece abordează adevăratul blocaj: nu capacitatea modelului, ci arhitectura informației. Pe măsură ce modelele se îmbunătățesc, calitatea contextului devine factorul limitativ. Voi împărtăși mai multe pe măsură ce lucrurile evoluează și devin mai concrete! Rămâneți pe fază!! 🙌 ____ Dacă ți s-a părut util, redistribui cu rețeaua ta. Găsește-mă → @akshay_pachaar ✔️ Pentru mai multe informații și tutoriale despre LLM-uri, agenți AI și învățare automată!

Dacă îmi dai codul, pot executa ceea ce înseamnă că valoarea în execuție este protejată de cod dar AI face codificarea mai ușoară Deci specificațiile devin șanțul pentru că dacă cineva are specificații, poate produce codul și poate executa

Agenții care completează cu ușurință captcha-urile sunt discrete și hilare