Exemple concret
Avant de répondre, l'agent récupère les règles du projet, les fichiers utiles et les exemples de sortie attendue.
Pourquoi ça compte
Un bon contexte réduit les erreurs, augmente la cohérence et rend les agents plus prévisibles.
Tu le vois dans les agents, les RAG, les fichiers d'instructions et les workflows qui sélectionnent le contexte avant de répondre.
À ne pas confondre
System prompt : Le system prompt est l'instruction de niveau supérieur qui cadre le comportement du modèle pendant la conversation.
RAG : Le RAG permet à une IA de répondre en s'appuyant sur des documents récupérés au moment de la question.
Erreurs fréquentes
- Tout mettre dans le prompt au lieu de sélectionner.
- Donner des règles contradictoires.
- Oublier de retirer les informations devenues fausses.
Mini-checklist
- Je vérifie d'abord si le mot désigne un concept, un outil, un risque ou une métrique.
- Je le relie à un cas concret : Avant de répondre, l'agent récupère les règles du projet, les fichiers utiles et les exemples de sortie attendue.
- Je garde en tête le piège principal : Tout mettre dans le prompt au lieu de sélectionner.
Questions rapides
C'est quoi Context engineering en IA ?
Le context engineering consiste à fournir au modèle les bons documents, règles, exemples et outils au bon moment. On le retrouve dans les agents, les RAG et les fichiers d'instructions qui sélectionnent le contexte avant de répondre.
Où vais-je croiser Context engineering ?
Tu le vois dans les agents, les RAG, les fichiers d'instructions et les workflows qui sélectionnent le contexte avant de répondre.
Quel mot lire après Context engineering ?
Commence par System prompt, RAG, AGENTS.md.