برای رفع چالشهای رایج در استفاده از مدلهای زبان بزرگ (LLM) مانند Claude در پروژههای پیچیده کدنویسی، یک تمپلیت متن-باز در گیتهاب با عنوان SireJeff/claude-context-engineering-template ارائه شده است. این پروژه با بهکارگیری روشی نوین به نام "مهندسی کانتکست" (Context Engineering)، به دنبال تبدیل دستیارهای هوش مصنوعی از یک ابزار پرسش و پاسخ ساده به یک همکار برنامهنویس هوشمند و آگاه است.
بسیاری از توسعهدهندگان هنگام کار با دستیارهای هوش مصنوعی با چالشهایی نظیر محدودیت پنجره کانتکست (Context Window) مواجه شدهاند. این محدودیت باعث میشود مدل، اطلاعات کلیدی پروژه مانند ساختار فایلها یا منطق توابع را پس از مدتی فراموش کند. در نتیجه، توسعهدهنده ناچار به تکرار مداوم اطلاعات، یادآوری مسیرها و توضیح مجدد کدها میشود که این فرآیند منجر به افزایش مصرف توکن، اتلاف زمان و کاهش بهرهوری میگردد. این چرخه تکراری، پتانسیل واقعی این ابزارهای قدرتمند را محدود میسازد.
مهندسی کانتکست رویکردی است که در آن، اطلاعات پروژه پیش از ارائه به مدل زبان، به صورت هوشمند ساختاربندی و بهینهسازی میشود. این فرآیند را میتوان به مرتبسازی یک میز کار شلوغ تشبیه کرد. به جای ارائه پراکنده فایلها و قطعه کدها، یک سیستم سازمانیافته ایجاد میشود که اطلاعات دستهبندی شده را در لحظه مناسب در اختیار مدل قرار میدهد. هدف این است که مدل به جای "جستجوی" اطلاعات، نسبت به ساختار پروژه "آگاهی" پیدا کند.
پروژه claude-context-engineering-template حاصل پیادهسازی این ایده در قالب یک راهکار عملی و قابل استفاده برای همگان است. این تمپلیت تنها مجموعهای از فایلها نیست، بلکه یک متدولوژی ساختاریافته برای تغییر رویکرد همکاری با دستیارهای هوش مصنوعی است.
مزایای کلیدی این تمپلیت:
کاهش چشمگیر جستجوهای تکراری: به لطف ساختار ایندکسشده، مدل دقیقاً میداند هر جزء از پروژه در کجا قرار دارد و نیازی به راهنماییهای مکرر نیست.
بهینهسازی هزینهها: با مدیریت هوشمند کانتکست، مصرف توکن تا ۴۰٪ کاهش مییابد که به صرفهجویی در زمان و هزینه منجر میشود.
افزایش سرعت کدنویسی: فرآیندهایی مانند ریشهیابی خطا (Debugging) که ممکن است ساعتها زمان ببرد، به چند دقیقه کاهش مییابد.
مستندسازی پویا و همگام با کد: این سیستم دارای مکانیزمی داخلی است که تضمین میکند مستندات پروژه همواره با آخرین تغییرات کد منبع، بهروز باقی بماند.
قلب این سیستم یک معماری ایندکسسازی سهلایه است که عملکردی مشابه یک نقشه هوشمند دارد:
لایه اول (نقشه کلی): مشخص میکند که مسئله مورد نظر به کدام بخش اصلی پروژه (مانند workflows یا database) مرتبط است.
لایه دوم (نقشه منطقهای): کاربر را به یک ماژول یا حوزه خاص در آن بخش (مانند user-authentication-workflow) هدایت میکند.
لایه سوم (آدرس دقیق): مستندات کامل و خطبهخط کد مربوط به آن ماژول خاص را بارگذاری میکند.
این رویکرد تضمین میکند که در هر لحظه، تنها اطلاعات ضروری و مرتبط در کانتکست مدل بارگذاری شود.
پیادهسازی این سیستم در هر پروژهای به سادگی امکانپذیر است:
۱. کپی فایلهای الگو:
codeBash
cp -r /path/to/template_claude/.claude ./.claude cp /path/to/template_claude/CLAUDE.md ./CLAUDE.md
۲. اجرای عامل مهندسی کانتکست:
codeCode
@context-engineer "Initialize context engineering for this repository"
پس از اجرای این دستور، یک عامل هوشمند پروژه را اسکن کرده، معماری آن را تحلیل نموده و تمامی ایندکسها و مستندات اولیه را به صورت خودکار ایجاد میکند.
این پروژه به عنوان یک ابزار زنده و پویا توسط یک توسعهدهنده برای جامعه توسعهدهندگان ساخته شده است و قدرت اصلی آن در مشارکت جمعی نهفته است. از شما دعوت میشود تا با روشهای زیر بخشی از این حرکت باشید:
استفاده از تمپلیت: بهترین راه برای درک قابلیتهای آن، بهکارگیری عملی در پروژههایتان است.
ستاره دادن در گیتهاب: حمایت شما با یک ستاره ⭐، انگیزه بزرگی برای توسعه و بهبود پروژه خواهد بود.
ارائه بازخورد و مشارکت: ایدهها، پیشنهادات و گزارشهای خود را در بخش Issues پروژه مطرح کنید.
امید است این ابزار به شما کمک کند تا تعامل خود با دستیارهای هوش مصنوعی را به سطح جدیدی از بهرهوری و همکاری هوشمند ارتقا دهید.
