Prompt Contract が強くても、AIエージェントに見せる情報が古い、足りない、重すぎる、混ざっているのいずれかなら、作業は途中で壊れる。Context Engineering の仕事は、AIエージェントに渡す判断材料を分解し、優先順位と鮮度を設計することである。

この Part の役割

この Part が扱うのは主に忘却である。repo 全体の前提、今回の task の仕様、前セッションの progress、再利用したい workflow を区別しなければ、AIエージェントは前提を落とし、summary drift を起こし、同じ説明を別 artifact に重複させる。

Context Engineering では次の順に積み上げる。

1. context の種類と budget を分ける
2. repo context で永続コンテキストの入口を作る
3. task brief と Session Memory で今回の作業と現在位置を固定する
4. skill と context pack で再利用可能な作業単位にする

この Part で増える artifact

この Part を読み終えると、少なくとも次の artifact が増える。

• context model
• repo-map
• architecture / coding standards
• task brief
• Progress Note
• context pack
• SKILL.md

ここで重要なのは、情報を増やすことではない。source of truth を守りながら、壊れた context を残さないことだ。

章の見取り図

• CH05: Prompt と Context の境界を定義する
• CH06: repo 全体の永続コンテキストを設計する
• CH07: issue を task brief と Session Memory に変換する
• CH08: skill と context pack を再利用する

この Part は、単に docs を増やす Part ではない。Prompt Engineering で定義した契約を、途中で壊さずに持ち運ぶ Part である。

読み終わりの到達点

この Part を終えた時点で、読者は「何を見せれば AIエージェントが壊れにくくなるか」を repo、task、session の単位で設計できるようになる。次の Part では、その前提をもとに、verify、retry、review、handoff を閉じる Harness Engineering を扱う。