context-engineering

Java面接＆バックエンド全般面接ガイド。コンピュータ基礎、データベース、分散処理、高並行性、システム設計、AIアプリケーション開発を網羅。

RAGFlowは、最先端のRAGとAgent機能を融合させ、LLMのための優れたコンテキストレイヤーを構築する主要なオープンソースのRetrieval-Augmented Generation (RAG) エンジンです。

LLMに到達する前に、ツールの出力、ログ、ファイル、RAGチャンクを圧縮します。コーディングエージェントではトークン数を20%削減、JSONでは60〜95%削減し、回答は同じです。ライブラリ、プロキシ、MCPサーバー。

AIコーディングアシスタントのための仕様駆動開発（SDD）。

vibe codingからagentic engineeringまで—実践がClaudeを完璧にする。

《深入理解 AI Agent：设计原理与工程实践》（李博杰 著）オープンソースメインリポジトリ：全書本文、コンパイル版PDF、および章ごとの対応コード。

📑 PageIndex: Vectorless、推論ベースのRAGのためのドキュメントインデックス

Cogneeはエージェント向けのオープンソースAIメモリプラットフォームです。セッションをまたいでAIエージェントに永続的な長期記憶を提供します。自己ホスト型のナレッジグラフエンジンを使用しています。

任意の技術書PDFをClaude Codeスキルに変換 — 学習、参照、作業中に利用する準備ができています。

AIコーディングエージェントおよび長時間実行タスクのための永続的なファイルベースのプランニング。クラッシュ耐性のあるマークダウンプラン、/clearおよびコンパクション後のセッション復元、コンテキストの劣化に対するターンごとの再注入、決定論的な完了ゲート。Manusスタイル。npm、Claude Codeプラグインマーケットプレイス、またはnpx skillsからインストール可能。Codex、Cursor、OpenCode、60以上のエージェントに対応。

コンテキストエンジニアリングされた本番環境対応のLLMアプリケーションを構築するためのオープンソースAIオーケストレーションフレームワーク。検索、ルーティング、メモリ、生成に対する明示的な制御により、モジュール化されたパイプラインとエージェントワークフローを設計できます。スケーラブルなエージェント、RAG、マルチモーダルアプリケーション、セマンティック検索、会話型システム向けに構築されています。

AIエージェント向けのGenBI (Generative BI)。オープンソースで、オープンコンテキストレイヤーを介したガバナンス付きのテキスト-to-SQL機能を提供し、BigQuery、Snowflake、PostgreSQL、ClickHouse、Amazon Redshift、Databricksなど20以上のデータソース全体で自然言語の質問を信頼できるダッシュボード、チャート、SQLに変換します。

長期ホライズンエージェントのためのインクリメンタルエンジン 🌟 気に入ったらスターを！

コンテキストとアカウンタブルなAIシステムのためのグラフネイティブなインフラストラクチャ

Java開発者向けのエージェンティックAIフレームワーク

Git. シップ。完了 - コア

エージェントが全体像を見失うことなく長期間自律的に作業することを可能にする、強力なメタプロンプティング、コンテキストエンジニアリング、仕様駆動型開発システム。

ステートフルエージェントを構築するためのメモリライブラリ

MineContextは、プロアクティブなコンテキスト認識AIパートナーです（Context-Engineering + ChatGPT Pulse）。

Claude Code、Cursor、Codex、Gemini、およびあらゆるコーディングエージェントをターボチャージ：より高速に、より安価に、コードベース固有の文脈理解を付与。

AI エージェントハーネスエンジニアリングに関する厳選リスト：ツール、パターン、評価、メモリ、MCP、権限、オブザーバビリティ、オーケストレーション。

メモリ層としてのエージェントスキル

AI が見られる内容を制御。LeanCTX (Lean Context) は AI エージェント向けのコンテキストインテリジェンスレイヤーであり、読み取る情報の決定、学習したことの記憶、アクセス対象の保護、保存内容の証明を行うローカルな Rust バイナリです。結果としてトークンを 60～90% 削減します。76 個の MCP ツール、30 以上のエージェント、ローカルファーストに対応。

エージェントパッケージマネージャー

🔥 コンテキストエンジニアリングに関する包括的な調査: プロンプトエンジニアリングから本番グレードの AI システムまで。LLM および AI エージェント向けの数百の論文、フレームワーク、実装ガイド。

Neo.mjs は自己進化するソフトウェア生命体です。Neural Link、Active Hybrid GraphRAG、DreamService、自己修復ループを介して、クロスモデルの群知能がライブアプリに常駐するプロフェッショナルなエンドツーエンドの AI エンジニアリングチームです。

VibeSkills は、ローカルスキルを自動的にルーティングし、ハーネスワークフローをインテリジェントにオーケストレーションする汎用スキルです。

📚 ハーネスエンジニアリングに関する2冊の本 — Claude Code と Codex の背後にある設計哲学：制約、クエリーループ、コンテキストガバナンス、マルチエージェント検証。harness-books.agentway.dev

Claude Code learns from your corrections: 50回以上のセッションを通じて蓄積される自己修正メモリ。コンテキストエンジニアリング、並行ワークツリー、エージェントチーム、17の実戦検証済みスキル。

QuantMindは、クオンツ金融向けの、エージェントネイティブな知識抽出・検索フレームワークです。