【Agent-Skills-for-Context-Engineering】让AI代理真正“记住重点”的上下文工程技能库

这是一个面向AI代理开发者的开源技能集合，专注于解决大模型在实际应用中因上下文窗口限制而导致的“记不住、想不全、越长越错”等核心问题——它不教你怎么写提示词，而是系统性地教你如何科学地筛选、组织、压缩和调度所有进入模型的信息，从而让代理更可靠、更高效、更可解释。

项目的主要功能与特性包括：

• 分层技能体系：涵盖五大维度——基础原理（如上下文退化识别）、架构设计（多智能体模式、内存系统）、运行优化（上下文压缩与缓存）、开发方法论（LLM项目全周期设计）、认知建模（BDI心智状态形式化）；
• 平台无关设计：所有技能以概念+示例为主，不绑定特定框架，适配 Claude Code、Cursor 等支持技能机制的IDE，也可手动集成到自研代理系统；
• 渐进式加载机制：每个技能仅在被触发时才加载完整内容，显著降低初始上下文开销；
• 即插即用的插件化交付：已打包为 Claude Code 插件市场中的多个功能模块（如 context-engineering-fundamentals、agent-architecture），支持一键安装；
• 真实场景驱动的示例系统：提供 4 个完整可运行案例，包括个人数字大脑、X平台自动出书系统、LLM-as-Judge评估工具链、作者风格微调流水线，每个都明确标注所用技能及设计依据。

安装与使用非常简单，尤其在 Claude Code 中：
第一步，注册插件市场源：

/plugin marketplace add muratcankoylan/Agent-Skills-for-Context-Engineering

第二步，任选一个插件直接安装，例如：

/plugin install context-engineering-fundamentals@context-engineering-marketplace

你也可以通过 IDE 的图形界面浏览并安装。对于 Cursor 或其他支持 .rules 的环境，只需将技能内容复制进对应目录即可生效。

这个项目最适合以下场景和用户：
– 正在构建生产级 AI 代理（如客服助手、自动化研究员、代码协作者）的工程师，需要系统性提升上下文利用率；
– 希望摆脱“堆token”式粗放开发、转向精细化上下文治理的技术负责人或架构师；
– 教学与研究者，用于讲授或验证上下文工程这一新兴子领域（如“丢失在中间”现象、U型注意力曲线、BDI认知建模）；
– 使用 Claude Code、Cursor 等智能IDE的开发者，希望获得深度集成的上下文优化能力，而非零散技巧。

总结：这是一份少见的、成体系、重实践、有学术支撑的上下文工程知识图谱。它没有炫技式的黑盒方案，而是把“如何让AI有效利用有限注意力”这件事拆解为可学、可练、可验证的一组技能。如果你已经越过提示词入门阶段，正卡在代理变复杂后效果骤降的瓶颈上，那么这套技能库就是一份及时、扎实、值得深入的指南。建议访问其主页获取更详细信息。