Чому Context Engineering краще за велике контекстне вікно?

У цьому відео розбираємося, як працюють контекстні вікна у сучасних LLM, чому «більше токенів ≠ краще» і де насправді проходить межа між декларованим і ефективним контекстом. Також говоримо про Context Engineering — новий підхід, який стає критичним при роботі з моделями, агентами та AI-інструментами. 📌 Основні тези: – Чому великі вікна погано працюють на великих обсягах контенту – Чому моделі добре тримають початок і кінець, але «гублять середину» – Чому вартість і швидкість — не менш важливі, ніж розмір вікна – Що таке «ефективне контекстне вікно» – Чому треба оптимізувати контекст, а не збільшувати його Розділи 0:00 – Вступ 0:18 – Що таке контекстне вікно і чому воно обмежене 1:15 – Як порахувати токени у власному проєкті 2:00 – Чому «більше токенів» не означає «краще» 3:02 – Розрив між декларованим і реальним контекстом моделей 4:04 – Needle-in-a-haystack: чому моделі втрачають інформацію 5:34 – Проблема №2: вартість великих запитів 7:00 – Проблема №3: швидкість і затримки 8:45 – Отже: що робити? Контекст-інженіринг 10:20 – AI IDE як змагання за якість контексту 12:00 – Чому важлива мінімальність і структурованість 14:00 – Архітектура проєкту vs «треба щоб ШІ розумів все» 16:00 – Чому складні ООП-моделі заважають не тільки AI, а і людям 18:20 – Підсумок: менше «більше контексту», більше «краще контексту» #contextengineering #context #agents #ai #LLM #cursor #windsurf #claudecode Телеграмчик мій тут, окремим постом докину в нього додаткового контенту по темі