
导航菜单
可进行切换导航、登录、外观设置等操作。平台提供了多种功能,包括AI代码创作、开发者工作流、应用程序安全和探索等方面。
平台功能
AI代码创作方面,有GitHub Copilot用于编写更优质代码,GitHub Spark用于构建并部署智能应用,GitHub Models用于管理并比较提示词,MCP Registry(新)用于集成外部工具。开发者工作流涵盖Actions自动化工作流、Codespaces即时开发环境、Issues规划并跟踪工作、Code Review管理代码变更。应用程序安全包含GitHub Advanced Security发现并修复漏洞、Code security保障代码构建安全、Secret protection防止信息泄露。探索板块可了解为何选择GitHub,查看文档、博客、更新日志和应用市场等。
解决方案
按公司规模划分,有企业、中小型团队、初创公司和非营利组织的解决方案。按用例划分,包括应用现代化、DevSecOps、DevOps、CI/CD等用例。按行业划分,涉及医疗保健、金融服务、制造业、政府部门等行业。
资源
按主题探索,有AI、软件开发、DevOps、安全等主题。按类型探索,包括客户案例、活动与网络研讨会、电子书与报告、商业洞察、GitHub Skills。支持与服务方面,有文档、客户支持、社区论坛、信任中心和合作伙伴。
开源
社区方面,有GitHub Sponsors资助开源开发者。项目包括Security Lab、Maintainer Community、Accelerator、GitHub Stars、Archive Program。仓库有主题、热门趋势和集合。
企业
企业解决方案有企业平台,由AI驱动的开发者平台。可用附加组件包括GitHub Advanced Security企业级安全功能、Copilot for Business企业级AI功能、Premium Support企业级24/7支持。
定价与搜索
可查看定价信息,还能进行搜索代码、仓库、用户、问题、拉取请求等操作,也可提供反馈和保存搜索。
outcomeops/context - engineering仓库
这是一个关于上下文工程的实用参考实现,是outcomeops.ai上相关文章的代码示例。上下文工程是设计、检索和注入AI系统所需信息以生成准确且符合组织特定需求输出的学科。
上下文工程组件
上下文工程系统包含五个组件,分别是语料库、检索、注入、输出和强制实施。每个组件对应一个文件夹,实现了相应功能。此外,comparisons文件夹展示了使用和不使用上下文工程的相同任务及与其他技术的区别。仅包含组件1 - 3的系统是RAG系统,输出和强制实施层是上下文工程的独特之处。
运行示例
所有示例使用Amazon Bedrock和Claude,每个文件夹有自己的requirements.txt和README.md,包含可运行命令。运行有先决条件,如Python 3.11及以上版本、已配置凭证的AWS账户、支持Claude和Titan的AWS区域等。Anthropic Claude需要每个AWS账户进行一次性首次使用表单填写。还给出了快速开始的步骤和覆盖默认设置的方法。
创建仓库的原因
大多数AI编码助手生成通用输出,工程师需调整为符合本地模式。上下文工程系统生成的输出已符合本地模式,此仓库旨在以代码形式展示端到端模式,供团队构建或评估商业工具。
上下文工程对组织的影响
五组件模型是技术框架,实际部署该模型的团队会发现组织层面有更具挑战性的转变。传统软件组织的角色、KPI和决策权在AI无法读取语料库的环境中形成,AI具备此能力后,组织结构中间层会变化。还给出了相关文章链接,如成果工程师的崛起、掌控成果的工程师等。
延伸阅读
提供了关于上下文工程这一学科的基础文章、参考指南和从业者文章。
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