وسم

Context Engineering

ذكاء اصطناعي

دراسة بـ 5,625 تجربة: مكان ملفات المثال يحدد ما يتبعه الـ coding agent أكثر من عددها

المغزى: الـ coding agent لا يقرأ المستودع كله بوزن واحد، فالكود القريب من الملف المعدّل يوجّهه أكثر من أي شيء آخر، والقاعدة المكتوبة صراحة هي ما يغلب النمط القديم.

ذكاء اصطناعي

ورقة بحثية: أقرب كود لسؤال الـ coding agent قد يكون كودًا معطلًا في بيئة التشغيل

المغزى: الاسترجاع بالتشابه أو بالأحدث لا يعرف ما يعمل فعلًا في بيئة الفريق، فالكود المعطل خلف feature flag يبدو للـ agent توجيهًا صالحًا ما لم تكن الإعدادات مكتوبة داخل المستودع.

AI AgentsFeature FlagsarXiv
ذكاء اصطناعي

Drew Breunig يصنّف ستة أعطال للسياق في الـ agents وستة إصلاحات تضيف نحو 16 سطرًا

المغزى: زيادة السياق لكي يفهم الـ agent أكثر تبلغ نقطة يبدأ عندها في شراء المشكلة التي يحاول حلّها، والعلاج في الغالب فلترة قبل الطلب لا نموذج أكبر.

ذكاء اصطناعي

ورقة بحثية: الـ coding agents تتبع ملف التعليمات القديم بدل الكود في 90.1% من القرارات

المغزى: ملف التعليمات المنسي في المستودع ليس ورقة إرشادات محايدة، بل الصوت الذي يسمعه الـ agent أكثر من الكود نفسه، حتى حين ينبّه بنفسه إلى التعارض.

ذكاء اصطناعي

إصدار Claude Code 2.1.304 يصلح خللًا جعل إعداد 200k لنافذة الضغط يعمل بنصف قيمته دون تحذير

المغزى: الإعداد الذي لا يؤكد قيمته لا يعني أنه طُبّق كما كُتب، وخطأ صامت في حرف واحد كان يضاعف عدد مرات تلخيص السياق، وكل تلخيص طلب إضافي يُدفع ثمنه.

ذكاء اصطناعي

مقال Kevin Liao: إضافات الـ memory في أدوات الـ agents هي RAG بأسماء مختلفة، والبديل ملف توثيق

الذاكرة المسترجعة تعامل محادثات الماضي كأنها حقيقة ثابتة بينما يتغير الكود يوميًا، وملف التوثيق داخل المستودع يمر بالمراجعة ويراه الإنسان كما يراه الـ agent.

ذكاء اصطناعي

Context engineering يحل محل prompt engineering في بناء وكلاء الذكاء الاصطناعي

الوكلاء يفشلون في الغالب لأن المعلومات المعروضة على النموذج ناقصة أو مزدحمة أو قديمة، لا لأن صياغة الطلب سيئة، فانتقلت المهارة من الصياغة إلى إدارة المعلومات.