あなたのClaudeはメッセージ20までにはバカではありません。あなたのコンテキストウィンドウは腐敗しています。 Karpathy + ShopifyのTobi + Gartner：コンテキストエンジニアリング Chromaは18のモデルをテスト — 長い入力で精度が急落 ミドルで迷子、アテンションの希薄化、ROPEの劣化 ▹ フリップ プロンプトエンジニアリング = あなたが言うこと コンテキストエンジニアリング = モデルが見るもの システムプロンプト、RAG、メモリ、ツール、チャット履歴 LLM = CPU、コンテキストウィンドウ = RAM、あなた = OS 200KのClaude／1MのGPTウィンドウが広告されているが 有効なウィンドウははるかに小さい ▹ 数値 Chroma 2025年7月：GPT-4.1、Claude 4、Gemini 2.5、Qwen3 一部は約95％を維持したが、32Kトークンを超えると約60％まで急落 徐々ではない — 急激な崖 スタンフォードの「ミドルで迷子」：中央領域で約-30％の精度低下 Gartner：2028年までに80％のAIツールでコンテキストエンジニアリングが採用される ▹ 戦略 より少なく取得する — 20個の「念のため」より3〜5個のチャンクが優れる 重要な情報はエッジに、質問は最後に 頻繁にコンパクト化する — 20以上のメッセージ = コンテキストの腐敗 新しいタスク = 新しいチャット PDF全体を貼り付けない — 抽出部分だけを貼り付ける Cursor、Claude Code、Perplexityは同じモデルを共有している 勝者はコンテキストを組み立てる ウィンドウを埋める者はモデルを劣化させる トークン予算を節約する者がモデルを鋭く保つ