AIエンジニア必修
Context Engineering
Prompt Engineeringは「どう指示するか」を問い、Context Engineeringは「モデルに何を見せるか」を問う――信頼性の高いAIエージェント構築への重要な跳躍
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Prompt Engineering vs Context Engineering
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Context Engineeringの4大要素
システムプロンプトと指示
AIの役割、規範、行動境界を定義。Claude CodeのCLAUDE.mdはプロジェクトレベルのシステムプロンプト
ツールとMCP統合
AIが「必要に応じて取得」できるようにする――コードベース、ドキュメント、DB、API呼び出し
メモリと会話履歴
コンテキストウィンドウの制限内で最も関連性の高い情報を保持するよう会話履歴を管理・削減
RAGドキュメント検索
すべての知識をプロンプトに詰め込む代わりに、AIが最も関連性の高いドキュメントを動的に検索
Claude CodeにおけるContext Engineering実践
1
CLAUDE.md：プロジェクトメモリと規約のコアコンテキストファイル
2
MCPプロトコル：ツールと外部データコンテキストを動的提供
3
Hooks：エージェントアクションの前後にコンテキストと制約を注入
4
200Kトークンコンテキストウィンドウ：大規模コードベース処理の基盤
究極のContext Engineering環境を体験
Context Engineeringには大量のトークンが必要。QCodeはClaudeの完全な200Kトークンコンテキストウィンドウをサポートし、切り捨てなしで大きなコンテキストを安定伝送します。