AI CORTEX ACADEMYAI CORTEX ACADEMYПромпт — это что ты говоришь модели. Контекст-инженерия — что модель видит целиком в момент ответа: документы, память, инструменты. Именно от этого зависит, точен ответ или AI «тупит».
Модель отвечает по твоим данным, а не выдумывает
Память, сжатие истории и RAG под контролем
Эпоха «идеального промпта» закончилась. Теперь решает то, что модель видит в окне контекста. Этому и учит курс.
Дал инструкцию 40 сообщений назад — она уже не влияет на ответ.
Важный факт лежит в середине — и теряется среди мусора.
В контексте 10 документов — берёт факт не из того или придумывает.
Тащишь в каждый запрос гигантский промпт и платишь за лишние токены.
Функция build_context, которая на каждый запрос собирает минимально достаточное окно.
Чанкинг, гибридный поиск, порог и реранк — ответы строго по документам.
Короткая (сжатие истории) и долгая (файл по chat_id) — без «забыл» и «утечек».
Тест-набор и метрики: точность, отсутствие галлюцинаций, бюджет токенов.
5 слоёв, которые видит модель, и правда о том, что она «не помнит» диалог.
Токены, окно, «потерянное в середине». Куда класть важное и как считать бюджет.
Короткая vs долгая память, сжатие истории, файлы-заметки, изоляция по chat_id.
RAG, релевантность и чанкинг, каталог tools, реранк и защита от мусора.
Единый build_context под токен-лимитом и честные метрики качества. Финальный проект.
Никаких «оператор ответит в течение дня». Задаёшь вопрос по уроку — получаешь ответ за минуту, в любое время.
Базовое понимание кода поможет, но весь код по заданиям пишет Claude Code — ты описываешь задачу словами и запускаешь готовое. Главное в курсе — принципы контекста, а не синтаксис.
Промптинг — про формулировку одного сообщения. Контекст-инженерия — про то, что модель видит целиком: окно, память, данные, инструменты. Это уровень, на котором работают агенты и RAG в реальных продуктах.
Да, работаем на твоём собственном API-ключе — платишь только за свои запросы, это копейки. В Модуле 0 всё настраиваем с нуля и прячем ключ в .env.
Переносимый навык и рабочий контекст-пайплайн под свой кейс: RAG, память, единый build_context и замеренное метриками качество.
Оплата картой, Apple Pay, USDT