awesome-context-engineering

给 AI Agent 配好上下文，让模型少犯错、少烧钱

这是一个围绕「上下文工程」（Context Engineering）主题的精选资源合集，面向 AI Agent 与大语言模型开发者。它系统整理了论文、工具、最佳实践与案例，帮助解决提示词工程之外更复杂的问题：如何为模型动态组装、裁剪、检索和排序上下文，让 Agent 在多轮任务中保持信息有效、成本可控、结果稳定。项目覆盖 Claude、Claude Code、Manus 等实际产品经验，也涉及上下文压缩、记忆管理、检索增强等方向，适合作为入门索引与持续跟踪的清单。

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项目数据

分类搜索知识

开发团队yzfly

所属国家

官网地址

GitHubhttps://github.com/yzfly/awesome-context-engineering

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访问状态

是否开源是

开源协议CC0-1.0

主要语言

技术栈/模型awesome-context,awesome-context-engineering,claude,claude-code,context-engineering,manus,prompt-engineering,prompt-engineering-techniques

GitHub 星标★ 143

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2025-07-28 00:00:00

最近更新2026-09-17 00:00:00

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中文支持

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综合评分

收录时间2026-09-15

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使用教程

核心亮点

按主题聚合论文、工具与实践，省去零散搜索时间
覆盖 Claude、Manus 等真实产品上下文处理经验
聚焦上下文工程这一新兴细分方向，定位清晰

不足之处

项目早期，星标仅 142，内容深度与更新频率待观察
以链接清单为主，缺少可直接运行的代码或模板

适用场景

搭建多轮对话 Agent 时查找上下文压缩与记忆方案
团队内部做 LLM 应用技术调研与分享
跟踪上下文工程领域最新论文和工具动态

替代项目

awesome-llm、awesome-prompt-engineering

项目介绍

awesome-context-engineering 是一个搜索知识领域的开源项目，官方简介：A curated collection of resources, papers, tools, and best practices for Context Engineering in AI agents and Large Language Models (LLMs).。项目使用未知开发，在 GitHub 上获得 142 星标。

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