Context Engineering上下文工程中文版

🎯 为什么学习上下文工程？ ​

上下文工程超越了传统的提示工程，它关注的是：

• 🧩 信息组合: 如何选择和组织上下文中的信息
• 🔄 动态调整: 如何根据任务需求动态构建上下文
• 🏗️ 系统架构: 如何设计完整的上下文管理系统
• 🧠 认知模型: 如何构建类人的推理和记忆系统

📊 核心特色 ​

🏆 学术验证 ​

📚 内容全面 ​

• 123个文件 完整翻译
• 750K+ 中文字符 专业内容
• 12周课程 系统学习
• 127个代码文件 可执行示例

🎓 学习路径 ​

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:::: tab 🌱 初学者 适合: 零基础学习者、产品经理

学习路径:

1. 阅读 基础理论
2. 学习 NOCODE方案
3. 完成前4周课程

时间: 2-4周 ::::

:::: tab 🔬 研究者 适合: AI研究人员、学术研究者

学习路径:

1. 深入 数学基础
2. 研究 神经场论
3. 阅读 学术参考

时间: 4-8周 ::::

:::: tab 🏗️ 工程师 适合: 软件工程师、AI工程师

学习路径:

1. 学习 RAG系统
2. 实践 实验室项目
3. 使用 模板和工具

时间: 持续应用 ::::

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🚀 快速开始 ​

选择你的学习方式：

1. 系统学习: 从 课程体系 开始 12周完整学习
2. 理论深入: 从 基础理论 理解核心概念
3. 快速实践: 从 NOCODE方案 立即开始应用
4. 工具使用: 从 模板库 获取即用资源

💬 社区与支持 ​

• 📖 GitHub Issues - 报告问题
• 💡 GitHub Discussions - 交流讨论
• ⭐ Star项目 - 支持我们

📜 许可证 ​

本项目采用 MIT 许可证