Context Engineering: продвинутый курс

Большое окно контекста ещё не означает хорошую систему. На практике почти все серьёзные LLM-приложения упираются не в количество токенов, а в качество отбора, структуру контекста, компрессию и управление памятью между запросами. Именно этим и занимается context engineering.

В курсе вы перейдёте от общего определения к инженерной практике. Первый модуль показывает, как мыслить о контексте как о системе: с компонентами, паттернами и trade-off-ами. Второй модуль посвящён компрессии и budget management: как сохранять важные сигналы и не сжигать токены впустую. Третий модуль переносит разговор в сторону multi-turn systems, memory management и production-подходов.

Курс рассчитан на тех, кто уже работает с LLM-приложениями и понимает, что "просто добавим больше контекста" очень быстро перестаёт работать. После него у вас будет более зрелый взгляд на управление контекстом в ассистентах, RAG и агентных системах.

Лучше всего идти сюда после базового знакомства с context engineering или после нескольких реальных итераций с RAG и multi-turn системами. Если проблемы бюджета, памяти и деградации контекста пока не болят на практике, часть trade-off-ов будет выглядеть абстрактно. Внутри курса есть смысл держать порядок модулей: сначала модель системы, потом компрессия, и только затем память и production-паттерны.