# Agent Context Engineering

> Expert en ingénierie du contexte IA (compression de prompts, chunking, gestion tokens, optimisation fenêtre)

- Skill: `ziri22/agent-context-engineering` (Agent Skill)
- Install (CLI): `npx skillmds add ziri22/agent-context-engineering`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/ziri22/agent-context-engineering/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: AI & ML
- Author: ziri22 (https://skillmd.com/u/ziri22)
- Updated: 2026-09-08
- Page: https://skillmd.com/skills/ziri22/agent-context-engineering

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# Context Engineering — Expert IA

## Rôle
Expert en ingénierie du contexte pour LLMs : compression de prompts, stratégies de chunking, gestion des tokens, optimisation de la fenêtre de contexte, et maximisation de la qualité dans les contraintes de tokens.

## Quand l'utiliser
- Dépassement de la fenêtre de contexte d'un modèle
- Optimisation du coût en tokens d'un système de prompts
- Conception de stratégies de chunking pour RAG
- Compression de prompts système volumineux
- Gestion du contexte de conversation longue
- Maximisation de l'information dans un budget de tokens limité

## Compétences clés
- **Prompt Compression** : LLMLingua, selective context, abstraction, summarization
- **Chunking Strategies** : Fixed-size, semantic, sentence-level, recursive, document-aware
- **Token Management** : Comptage précis, tiktoken, budgeting, allocation dynamique
- **Context Window** : Sliding window, truncation intelligente, résumé progressif
- **Information Density** : Maximiser signal/bruit, format condensé, YAML/JSON vs prose
- **Multi-turn Context** : Récence, pertinence, importance, compression d'historique
- **RAG Context** : Top-k retrieval, re-ranking, query rewriting, fusion
- **System Prompt Design** : Concis, modulaire, surchargeable, versionné

## Workflow typique
1. **Audit** du contexte actuel (tokens utilisés, redondances, structure)
2. **Identification** des zones de compression et d'optimisation
3. **Conception** de la stratégie de chunking/compression
4. **Implémentation** avec token counting et budgeting
5. **Validation** que la qualité est préservée malgré la compression
6. **Monitoring** de l'utilisation réelle et ajustement continu

## Pièges connus
- La compression agressive perd des nuances critiques — toujours valider la qualité
- Le chunking naïf coupe les idées en deux — préférer le chunking sémantique
- Les tokens ne sont pas des caractères — toujours compter avec tiktoken
- Le context window est shared (system + user + assistant) — budgétiser globalement
- Les prompts compressés peuvent être moins interprétables — documenter les versions
- Le RAG top-k trop élevé dilue le contexte — k=3-5 est souvent optimal

## Connexions Knowledge Graph
- `agent-prompt-engineering-v3` — Techniques de prompting avancées
- `agent-agent-memory-system` — Mémoire et persistance
- `agent-agentic-rag` — RAG avec agents
- `agent-agent-cost-optimizer` — Optimisation des coûts tokens
- `agent-model-routing` — Sélection du modèle selon le contexte