خلاصه
مهندسی زمینه (Context Engineering) یعنی دادن اطلاعات دقیق و ساختارمند به هوش مصنوعی تا کد بهتری بنویسد. این مقاله روشهای ساده برای مدیریت کدهای قدیمی، محدودیت حافظه هوش مصنوعی و افزایش سرعت توسعه را با چند ترفند عملی آموزش میدهد.
چرا مهندسی زمینه اهمیت دارد؟
وقتی هوش مصنوعی کد میزند، فقط به متن شما نگاه نمیکند؛ به «زمینه» هم نیاز دارد. اطلاعات ناقص باعث خطا و دوبارهکاری میشود.
زمینهی خوب = کد سریعتر، تمیزتر، با باگ کمتر.
سه چالش بزرگ پیش روی هوش مصنوعی
۱. کدهای قدیمی و بدون مستندات
فایلهای پراکنده و نامفهوم، هوش مصنوعی را سردرگم میکند.
۲. اطلاعات اضافی یا ناقص
دادن دیتای بیربط مثل دادن نقشهی اشتباه به مسافر است.
۳. پنجره محدود حافظه
هر هوش مصنوعی فقط چند هزار کلمه را همزمان میفهمد؛ باید خلاصهاش کنیم.
سهمرحلهی طلایی مدیریت زمینه
۱. پژوهش
فایلهای کلیدی را پیدا کنید، مشکل را در یک جمله بنویسید.
۲. برنامهریزی
لیست تغییرات، تستها و خروجی مورد انتظار را مشخص کنید.
۳. اجرا
زمینه را زیر ۴۰٪ حافظه نگه دارید تا هوش مصنوعی تمرکزش را از دست ندهد.
چهار ترفند ساده برای عملی کردن
- فشردهسازی هوشمند: فقط اطلاعات ضروری را بفرستید.
- نماینده فرعی: بخشهای کوچک را به یک هوش کمکی بسپارید.
- بهروزرسانی مداوم: هر بار که هدف عوض شد، زمینه را تجدید کنید.
- اول مستند، بعد کد: قبل از شروع، مشخصات فنی را بنویسید تا تیم هماهنگ شود.
مثال واقعی: پروژهای با کد ۱۰ ساله
تیمی در تهران با کد قدیمی یک بانک مواجه بود.با همین روشها ۳۰٪ زمان ریفکتور کمتر شد و باگها نصف.
قبل | بعد |
---|---|
۸ هفته | ۵٫۵ هفته |
۴۲ باگ | ۱۹ باگ |
چند خط کلیدی برای شروع همین امروز
- فایل README کوتاه بنویسید: مشکل، هدف، مرزها.
- پوشهی test را از همین حالا جدا کنید.
- هر ۲۰۰ خط کد، یک خط توضیح فارسی اضافه کنید.
- قبل از ارسال به هوش مصنوعی، ۳۰ ثانیه چشمبسته فکر کنید: «چه چیزی واقعاً لازم است؟»
نتیجه
مهندسی زمینه یعتی کمک به هوش مصنوعی برای کمک به شما. هرچه زمینهی شما روشنتر باشد، کد بهتر و سریعتر تحویل میگیرید. همین حالا با یک فایل ۵ خطی شروع کنید و اولین گام را بردارید.
دیدگاهتان را بنویسید