컨텍스트 엔지니어링과 생산 등급 AI 에이전트 시스템 구축을 위한 활용 엔지니어링 원리에 중점을 둔 포괄적이고 개방형 에이전트 기술 모음입니다. 이 기술들은 컨텍스트 큐레이션, 에이전트 운영 루프 설계, 에이전트 행동 평가의 예술과 과학을 가르칩니다.

컨텍스트 엔지니어링이란 무엇인가?

컨텍스트 엔지니어링은 언어 모델의 컨텍스트 창을 관리하는 학문 분야입니다. 효과적인 지시를 만드는 데 중점을 둔 프롬프트 엔지니어링과 달리, 컨텍스트 엔지니어링은 모델의 제한된 주의 예산에 들어오는 모든 정보를 총체적으로 큐레이션하는 데 중점을 둡니다: 시스템 프롬프트, 도구 정의, 검색된 문서, 메시지 이력, 도구 출력 등입니다.

근본적인 도전은 컨텍스트 윈도우가 원시 토큰 용량이 아니라 주의력 메커니즘에 의해 제약된다는 점입니다. 컨텍스트 길이가 길어질수록 모델은 예측 가능한 저하 패턴을 보입니다: ‘중간에 로스팅’ 현상, U자형 주의 곡선, 주의력 부족. 효과적인 컨텍스트 엔지니어링은 원하는 결과를 최대화하는 가장 작은 고신호 토큰 집합을 찾는 것을 의미합니다.

인정

Agent Skills for Context Engineering

A comprehensive, open collection of Agent Skills focused on context engineering and harness engineering principles for building production-grade AI agent systems. These skills teach the art and science of curating context, designing agent operating loops, and evaluating agent behavior across any agent platform.

What is Context Engineering?

Context engineering is the discipline of managing the language model’s context window. Unlike prompt engineering, which focuses on crafting effective instructions, context engineering addresses the holistic curation of all information that enters the model’s limited attention budget: system prompts, tool definitions, retrieved documents, message history, and tool outputs.

The fundamental challenge is that context windows are constrained not by raw token capacity but by attention mechanics. As context length increases, models exhibit predictable degradation patterns: the “lost-in-the-middle” phenomenon, U-shaped attention curves, and attention scarcity. Effective context engineering means finding the smallest possible set of high-signal tokens that maximize the likelihood of desired outcomes.

Recognition

This repository is cited in academic research as foundational work on static skill architecture:

“While static skills are well-recognized [Anthropic, 2025b; Muratcan Koylan, 2025], MCE is among the first to dynamically evolve them, bridging manual skill engineering and autonomous self-improvement.”

1. Meta Context Engineering via Agentic Skill Evolution, Peking University State Key Laboratory of General Artificial Intelligence (2025)
2. Agent Harness Engineering: A Survey, CMU, Yale, JHU, NEU, Tulane, UAB, OSU, Virginia Tech, and Amazon (2026)

Skills Overview

Foundational Skills

These skills establish the foundational understanding required for all subsequent context engineering work.

Architectural Skills

These skills cover the patterns and structures for building effective agent systems.