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第 2 章 · 上下文工程

上下文決定能力上限：KV Cache、提示工程、Agent Skills、上下文壓縮

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如何閱讀實驗

正文用短小的機制 skeleton 說明控制流；實驗目錄放完整的 SDK 適配、日誌、測試與驗收證據，不需要逐行讀完每個檔案。

• Starter: 先讀目標、最小指令與驗收條件；可從 context-compression;
• Builder: 沿著入口、核心迴圈、狀態／訊息 schema、工具與驗證器閱讀。
• Maintainer: 最後再看測試、證據 manifest、失敗處理、回滾路徑與 provider adapter。

第一次閱讀可先跳過憑證載入、展示層和 provider 相容層；要重現數字時再回來查看。

配套專案

編號	專案	型別	一句話說明
2-1	local_llm_serving	✅	跨平台本地 LLM 部署，自動選 vLLM/Ollama 後端，展示 0.6B 小模型也能有出色工具呼叫
2-2, 2-8	attention_visualization	✅	視覺化 LLM 完整 token 序列與注意力權重分佈，理解模型如何處理上下文、推理與呼叫工具
2-3	kv-cache	✅	探索不同上下文管理模式對 KV Cache 的影響，示範錯誤模式如何破壞快取效率
2-4	prompt-engineering	✅	擴充 Tau-Bench，量化語氣風格、指令組織、工具描述等因素對任務完成率的影響
2-5	prompt-injection	✅	3 種攻擊場景 × 4 種防禦設定的對照實驗，直觀展示逐層疊加防禦後注入成功率下降
2-6	agent-skills-ppt	✅	復現 Agent Skills「漸進式揭露」，按需載入完整流程後用 python-pptx 產生真實 .pptx
2-7	正文實驗	🚧	從個人範文建立「去 AI 味」寫作 Skill；練習觸發條件、規則、示例、作用域與迭代維護，不依賴獨立程式專案
2-9	system-hint	✅	研究系統提示對 Agent 行為的影響，探索如何透過最佳化系統提示提升效能
2-10	context-compression	✅	實作並對比摘要、關鍵資訊擷取、語意壓縮等多種策略，保持能力的同時減少 token

專案型別說明

圖示	型別	含義
✅	可獨立執行	本倉庫自帶完整程式碼，設定好 API Key 即可執行
📖	復現指南	依賴需自行 git clone 的外部倉庫（訓練框架、評測基準等）
🚧	設計文件	僅包含架構與實作方案，可執行程式碼仍在完善中