コンテキスト・エンジニアリング入門 — AIへの情報設計を体系的に学ぶ
AI要約
プロンプトが機能しない原因は文面ではなく「情報環境全体」にあります。コンテキスト・エンジニアリングは、AIに渡すすべての情報(システムプロンプト・ツール定義・RAG情報・会話履歴)を戦略的に設計する技術です。外部化・選別・圧縮・分割の4つのコアテクニックを習得することで、トークン上限の中で最適な出力を引き出せます。実装例豊富で即座に実践可能な内容です。
AI要約
プロンプトが機能しない原因は文面ではなく「情報環境全体」にあります。コンテキスト・エンジニアリングは、AIに渡すすべての情報(システムプロンプト・ツール定義・RAG情報・会話履歴)を戦略的に設計する技術です。外部化・選別・圧縮・分割の4つのコアテクニックを習得することで、トークン上限の中で最適な出力を引き出せます。実装例豊富で即座に実践可能な内容です。
Anthropicが発表したAdvisor Toolは、SonnetやHaikuといった低コスト高速モデルをExecutorとして駆動させ、必要な局面でだけOpusに戦略指示を求める仕組みです。SWE-benchで+2.7pp改善、コスト-11.9%を実現。1つのAPIリクエストで完結し、既存コードに数行追加するだけで導入できる実装パターンを詳解しています。



OpenClaw 2026.4.9の本質は「AIが夢を見る」というロマンティックな演出ではなく、記憶の監査性が飛躍的に向上したことです。MEMORY.md、DREAMS.md、memory/YYYY-MM-DD.mdで可視化された記憶を、過去ログから再投入・リセット・ロールバック可能にする「grounded REM backfill」機能により、AIの意思決定の根拠を人間がレビューできるようになりました。セキュリティ強化も同時実装され、実行型エージェント時代に必須の品質基準が整いつつあります。個人開発でも業務でも、持続する記憶の管理設計が次の競争軸になります。