LLM News
モデル・基盤AI駆動開発技術・実装エージェントビジネス・活用
📅 今日のまとめ♡☆

LLM News

LLM・VibeCoding・AI駆動開発に関する最新記事をキュレーションしてお届けします。

𝕏RSS

ナビゲーション

  • トップ
  • タグ一覧
  • 検索
  • About
  • プライバシーポリシー

人気タグ

#LLM#Claude#VibeCoding#AI駆動開発#RAG#エージェント#プロンプトエンジニアリング#GPT-4

© 2026 LLM News

← トップへ

#コンテキストエンジニアリング

11件の記事

関連タグ

#AI駆動開発#プロンプトエンジニアリング#LLM#Claude#Claude Code#RAG#エージェント#ハーネスエンジニアリング#VibeCoding#評価駆動開発
✍️
Zenn4月10日· 2分で読める中級🔥 注目

実践プロンプトエンジニアリング:評価駆動で本番LLMアプリのプロンプトを継続改善する

プロンプトエンジニアリングは「指示文の工夫」から「コンテキスト環境の設計」へ進化しています。本記事は、Promptfoo・Braintrustを用いた評価駆動のプロンプト開発サイクルを実装する方法を解説します。コンテキストの3層構造(指示・知識・ツール)の設計パターンから、CI/CD統合、A/Bテスト、本番運用までの一貫したワークフローを、実装コード付きで学べます。評価ループ自動化により開発効率が約50%向上する事例も紹介されています。

#プロンプトエンジニアリング#コンテキストエンジニアリング#AI駆動開発
記事を読む →
⚡
Qiita4月5日· 2分で読める中級🔥 注目

単体テストを書かせるのにチャットは要らなかった

チャットを使わずPythonスクリプトで単体テストを大量生成した実例です。重要なのは「どのモデルが優秀か」ではなく「コンテキストの質をいかに設計するか」という視点転換です。二フェーズアプローチでTODOリスト作成と処理を分離し、Conductorロールで指示を委譲することでコンテキスト膨張を制御。Gemini flashで80~120Kトークンに収めながら複数PRを自動化した実装記録です。

#AI駆動開発#コンテキストエンジニアリング#プロンプトエンジニアリング
記事を読む →
⚡
Zenn4月5日· 2分で読める中級🔥 注目

依存性注入(DI)はAIコーディングに優しくない——TypeScript × Clean Architecture の再考

Clean ArchitectureとDIはエンジニアには最適でも、AIコーディングツールには相性が悪いという矛盾を「Navigation Paradox」と定式化した記事です。DI コンテナがビジネス語彙を失うため、LLMのRAG検索から漏れてコンテキスト断片化が起きます。EMNLP 2024の研究では、モジュール化コードはLLMの成功率が10~14ポイント低下。DI廃棄ではなく「外部インフラ境界のみに限定する」使い分けと、AGENTS.mdによるコンテキスト明示という実践的な対策を提案しています。

#AI駆動開発#TypeScript#Clean Architecture
記事を読む →
✍️
Qiita4月4日· 1分で読める中級🔥 注目

システムプロンプトとは何か——広く信じられている幻想を解体する

システムプロンプトはAPIパラメータに過ぎず、モデルから見ればコンテキストウィンドウの先頭に置いたトークン列に変わりありません。Geminiが別設計を採用したことが、この真実を露出させています。補助輪と認識せず依存を深めるエコシステムが、ユーザーをモデルの本質から遠ざける現実に直面できる内容です。

#プロンプトエンジニアリング#LLM#Claude
記事を読む →
✍️
Zenn4月3日· 1分で読める中級🔥 注目

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

プロンプトの質だけでは不十分です。LLMのコンテキストウィンドウ全体を戦略的に設計する「コンテキスト・エンジニアリング」が本当の課題です。システムプロンプト・ツール定義・RAG・会話履歴まで含めた5層の情報環境を、外部化・選別・圧縮・分割の4つのテクニックで最適化する方法を、具体例付きで解説しています。トークン上限を意識した設計の考え方が身につきます。

#プロンプトエンジニアリング#コンテキストエンジニアリング#RAG
記事を読む →
✍️
Qiita3月26日· 2分で読める中級🔥 注目

コンテキストエンジニアリング入門 2026 — 9,649回の実験が証明した「プロンプト術の次」

9,649回の実験から導かれた衝撃の結論:プロンプト術では限界があり、「何で囲むか」という情報設計が精度を左右します。100万トークン時代に求められるのは、データ形式・取得戦略・ファイル構造を工夫するコンテキストエンジニアリング。モデル選択が最大のレバレッジで、ファイルベース取得はフロンティアモデルで+2.7%向上する一方、オープンソースでは-7.7%低下—ベストプラクティスはモデルに依存することが判明しました。

#プロンプトエンジニアリング#RAG#LLM
記事を読む →
🕵️
Qiita3月18日· 2分で読める中級🔥 注目

ハーネスエンジニアリングとは?——AIエージェントを「手綱」で導く設計思想

AIエージェントを安全かつ効果的に動かすための「ハーネスエンジニアリング」という設計思想を解説します。馬具の「手綱」に例え、LLMに何をさせて何をさせないかを決める足場として、コンテキスト・ガード・ツール・監視の4つの柱が必要です。開発者は暴走防止の設計を、利用者はコンテキストエンジニアリングを軸に考えることが、Claude CodeやCursorなどを使いこなす鍵になります。

#エージェント#AIエージェント#ハーネスエンジニアリング
記事を読む →
⚡
Qiita3月15日· 2分で読める中級🔥 注目

Claude Codeの中身を読んだら、自分のCLAUDE.mdが恥ずかしくなった — cli.js解析で分かったコンテキスト設計の実際

Claude Codeの中身であるcli.jsを逆解析し、Anthropicが実装したコンテキストエンジニアリング手法を解説しています。CLAUDE.mdが実はシステムプロンプトではなく、各ターンのメタメッセージとして注入される仕組みや、プロンプトキャッシュの最適配置、recency biasを活かした情報順序設計など、モデル内部特性を知るからこそできる設計判断が明かされます。実装レベルでClaudeを使いこなすためのベストプラクティスが詰まった内容です。

#Claude Code#AI駆動開発#コンテキストエンジニアリング
記事を読む →
⚡
Zenn3月13日· 2分で読める中級🔥 注目

大規模リポジトリでAIが迷子になる問題を解決するコンテキストエンジニアリング

大規模リポジトリでAIが文脈を失う問題に、コンテキストエンジニアリング×仕様駆動開発で対処する実践ガイドです。全体コード読み込みではなく必要箇所のみ厳選提供し、実装ドラフトで設計を完成させることで、開発期間を25日から6日に短縮(約76%削減)した実績があります。.claudeディレクトリ構成やドキュメント配置の具体例を交えて、AIとの効率的な協働パターンを解説しています。

#AI駆動開発#Claude#プロンプトエンジニアリング
記事を読む →
✍️
Zenn3月9日· 2分で読める中級🔥 注目

その「神プロンプト」、もう型落ちです

プロンプトエンジニアリングの時代は終わり、コンテキストエンジニアリング、そしてハーネスエンジニアリングへと主戦場が移動しています。2026年、OpenAIやAnthropicが示すのは、単なる「良いプロンプト」ではなく、エージェントが継続的に仕事を遂行できる実行環境の設計が本質だということです。手書きコード0行でアプリを完成させ、テスト・評価・検証まで自動化する段階に達した今、人間の役割は「書く」ことから「意図を仕様化し、フィードバックループを設計すること」へ転換しています。

#プロンプトエンジニアリング#コンテキストエンジニアリング#ハーネスエンジニアリング
記事を読む →
⚡
Zenn3月6日· 2分で読める中級🔥 注目

改善しようとして悪化させる — AI駆動開発とVerschlimmbesserung

AI駆動開発で「ツール導入が認知負荷を増やす」Verschlimmbesserung現象が起きています。Claude Code・Cursor・SDDツールの進化速度が人間の学習を超え、ツール習得自体が仕事になってしまう状態です。本質は「AIへの適切なコンテキスト供給」にあり、CLAUDE.mdやADRなどMarkdownで解決可能。ボトルネックを特定してから最小限の手段で対処する、普遍的なエンジニアリング原則を改めて問い直す内容です。

#AI駆動開発#Claude Code#Cursor
記事を読む →