Context Engineering作为一门融合符号机制、认知工具和神经场理论的新兴学科，其引用规范需要兼顾学术严谨性与技术实用性。本文将系统介绍Context-Engineering项目的引用标准，帮助研究人员和开发者在学术论文与技术文档中正确引用相关资源。
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/Context-Engineering 核心引用资源
Context-Engineering项目提供了三个版本的引用文档，分别对应不同发展阶段的理论基础和实现方法：
- 基础引用版本：CITATIONS.md - 包含核心概念锚点、研究桥梁和学术基础
- 扩展引用版本：CITATIONS_v2.md - 增加了符号机制和认知工具的最新研究
- 神经场理论专版：CITATIONS_v3.md - 专注于神经场理论与上下文动态的研究文献
学术引用格式
BibTeX标准格式
学术论文中推荐使用以下BibTeX格式引用Context-Engineering项目：
@misc{contextengineering2024,
title={Context-Engineering: From Atoms to Neural Fields},
author={Context Engineering Contributors},
year={2024},
howpublished={\url{https://gitcode.com/gh_mirrors/co/Context-Engineering}}
}
对于特定理论组件，应引用相应的基础文档：
- 符号机制：00_foundations/12_symbolic_mechanisms.md
- 神经场基础：00_foundations/08_neural_fields_foundations.md
- 认知工具：00_foundations/05_cognitive_tools.md
引用学术研究
当引用Context-Engineering项目中提及的学术研究时，应同时引用原始研究文献和项目中的相关实现。例如引用Yang等人(2025)的符号机制研究：
@inproceedings{yang2025emergent,
title={Emergent Symbolic Mechanisms Support Abstract Reasoning in Large Language Models},
author={Yang, Yukang and Campbell, Declan and Huang, Kaixuan and Wang, Mengdi and Cohen, Jonathan and Webb, Taylor},
booktitle={Proceedings of the 42nd International Conference on Machine Learning},
year={2025}
}
该研究在项目中的实现参考：20_templates/symbolic_residue_monitor.py和40_reference/symbolic_residue_types.md
技术文档引用规范
代码实现引用
技术文档中引用代码实现时，应包含文件路径和关键代码段位置：
- 符号残差监测器：20_templates/symbolic_residue_monitor.py
- RAG基础实现：30_examples/04_rag_minimal/
- 认知工具框架：cognitive-tools/cognitive-programs/
协议与模板引用
Context-Engineering的协议框架和模板应按以下格式引用：
- 递归内存吸引子框架：60_protocols/shells/recursive.memory.attractor.shell
- 提示程序模板：20_templates/prompt_program_template.py
- 上下文模式定义：20_templates/assembly_patterns.py
研究与实现对应表
引用时应明确区分原始研究发现与Context-Engineering中的具体实现：
符号处理与抽象推理
| 研究发现 | Context-Engineering实现 |
|---|---|
| 符号抽象头识别token间关系 | 12_symbolic_mechanisms.md, 20_templates/symbolic_residue_monitor.py |
| 符号归纳头执行抽象变量序列归纳 | 09_persistence_and_resonance.md, 10_field_orchestration.md |
| 检索头通过抽象变量预测token | 10_guides_zero_to_hero/04_rag_recipes.py, 30_examples/04_rag_minimal/ |
认知操作与工具
| 研究发现 | Context-Engineering实现 |
|---|---|
| 结构化推理操作提高问题解决能力 | cognitive-tools/cognitive-templates/reasoning.md |
| 回溯机制防止推理路径陷入僵局 | cognitive-tools/cognitive-programs/advanced-programs.md |
| 工具化方法提供模块化推理能力 | cognitive-tools/integration/ |
技术文档引用示例
在技术报告和实现文档中，推荐使用以下引用风格：
"神经场共振测量基于09_persistence_and_resonance.md中定义的理论框架，具体实现参见20_templates/resonance_measurement.py中的measure_field_resonance函数。该方法已应用于多个示例场景，如30_examples/09_emergence_lab/所示。"
引用完整性检查清单
为确保引用完整准确，请使用以下检查清单：
- 包含项目名称和版本（如适用）
- 提供完整的代码库URL：https://gitcode.com/gh_mirrors/co/Context-Engineering
- 明确引用具体文件路径而非仅项目根目录
- 区分原始研究文献与项目实现
- 对于核心概念，引用相应的基础理论文档
完整的引用指南和更多示例可在00_COURSE/09_evaluation_methodologies/00_evaluation_frameworks.md中找到，该文档还提供了评估引用质量的具体指标和最佳实践。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
