ວິສະວະກຳສະພາບແວດລ້ອມ
Context Engineering ແມ່ນສາຂາວິຊາການທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການອອກແບບ ແລະ ປັບປຸງ context ທີ່ມອບໃຫ້ແກ່ AI model ຢ່າງເປັນລະບົບ — ລວມທັງໂຄງສ້າງຂອງ codebase, ປະຫວັດ commit, ເຈດຕະນາດ້ານການອອກແບບ, ແລະ ຄວາມຮູ້ສະເພາະໂດເມນ.
ຖ້າ Prompt Engineering ແມ່ນເຕັກນິກຂອງ "ວິທີຂຽນຄຳຖາມໜຶ່ງຄັ້ງໃຫ້ດີ", ແລ້ວ Context Engineering ຢູ່ໃນລະດັບທີ່ສູງກວ່ານັ້ນອີກຂັ້ນໜຶ່ງ. ມັນແມ່ນວຽກຂອງການອອກແບບວ່າ "ຈະໃຫ້ AI ເຫັນຫຍັງ, ດ້ວຍລຳດັບໃດ, ແລະຫຼາຍສໍ່າໃດ".
ໃນລາຍງານປີ 2026 ຂອງ Anthropic, ມີການນຳສະເໜີແນວຄິດທີ່ເອີ້ນວ່າ "Repository Intelligence". ນີ້ແມ່ນຄວາມສາມາດຂອງ AI agent ໃນການເຮັດວຽກໂດຍເຂົ້າໃຈຄວາມສຳພັນແລະເຈດຕະນາຂອງ repository ທັງໝົດ, ແທນທີ່ຈະເບິ່ງທີ່ລະດັບແຖວຂອງ code. ເພື່ອໃຫ້ສຳເລັດສິ່ງນີ້ໄດ້, ຄຸນນະພາບແລະໂຄງສ້າງຂອງ context ທີ່ສົ່ງໃຫ້ agent ຈຶ່ງມີຄວາມສຳຄັນຢ່າງຍິ່ງ.
ໂດຍສະເພາະ, ການຕັດສິນໃຈດ້ານການອອກແບບປະກອບມີດັ່ງຕໍ່ໄປນີ້:
- ຈະລວມໄຟລ໌ໃດໄວ້ໃນ context ແລະຈະຍົກເວັ້ນໄຟລ໌ໃດ
- ວິທີຖ່າຍທອດກົດລະບຽບຂອງໂຄງການ (ລະບຽບການຂຽນ code, ນະໂຍບາຍ architecture)
- ວິທີຄັດກອງສ່ວນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບວຽກປັດຈຸບັນຈາກປະຫວັດການປ່ຽນແປງທີ່ຜ່ານມາ
- ວິທີບີບອັດຂໍ້ມູນເພື່ອເພີ່ມປະລິມານຂໍ້ມູນໃຫ້ສູງສຸດພາຍໃນຂໍ້ຈຳກັດຂອງ context window
CLAUDE.md ແລະ Rules ໄຟລ໌ຂອງ Claude Code, ລວມທັງຟັງຊັນຄວາມຈຳໄລຍະຍາວຂອງ OpenClaw, ລ້ວນແລ້ວແຕ່ເປັນຕົວຢ່າງຂອງການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດ Context Engineering. ນີ້ແມ່ນກົນໄກທີ່ຊ່ວຍໃຫ້ນັກພັດທະນາສາມາດຈັດໂຄງສ້າງຄວາມຮູ້ສະເພາະຂອງໂຄງການແລ້ວສົ່ງໃຫ້ AI.
ຂັ້ນຕອນຂອງການປັບປຸງວິທີຂຽນ prompt ໄດ້ສິ້ນສຸດລົງແລ້ວ, ແລະດຽວນີ້ພວກເຮົາໄດ້ກ້າວເຂົ້າສູ່ຂັ້ນຕອນຂອງການອອກແບບ "ສະພາບແວດລ້ອມທີ່ AI ເຮັດວຽກ" ນັ້ນເອງ.
ຄຳສັບທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ
AI ອ້ອມຂ້າງ
ອຳບຽງ AI (Ambient AI) ໝາຍເຖິງລະບົບ AI ທີ່ຝັງຕົວຢູ່ໃນສະພາບແວດລ້ອມຂອງຜູ້ໃຊ້ງານ, ຄອຍຕິດຕາມຂໍ້ມູນຈາກເຊັນເຊີ ແລະ ເຫດການຕ່າງໆ ພ້ອມທັງດຳເນີນການລ່ວງໜ້າໂດຍບໍ່ຕ້ອງມີຄຳສັ່ງທີ່ຊັດເຈນຈາກຜູ້ໃຊ້.
ຂໍ້ມູນສັງເຄາະ (Synthetic Data)
ຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍ AI. ໃຊ້ເພື່ອຊົດເຊີຍຄວາມບໍ່ພຽງພໍຂອງຂໍ້ມູນຈິງ ແລະ ນຳໃຊ້ໃນການຮຽນຮູ້ ແລະ ປະເມີນຜົນ model ໃນຂະນະທີ່ປົກປ້ອງຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ.
AI ແບບ Agentic
Agentic AI ແມ່ນຊື່ເອີ້ນລວມຂອງລະບົບ AI ທີ່ສາມາດຕີຄວາມໝາຍເປົ້າໝາຍ ແລະ ດຳເນີນການວາງແຜນ, ປະຕິບັດ, ແລະ ກວດສອບຢ່າງເປັນອິດສະຫຼະ ໂດຍບໍ່ຕ້ອງການຄຳແນະນຳລະອຽດຈາກມະນຸດໃນແຕ່ລະຂັ້ນຕອນ.
