# ContextEngineering

**Repository Path**: ming_log/context-engineering

## Basic Information

- **Project Name**: ContextEngineering
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: MIT
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2025-10-29
- **Last Updated**: 2025-10-29

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# ContextEngineering

项目概览

ContextEngineering 是一个用于探索“上下文工程（Context Engineering）”及与本地/云端大模型（LLM）集成的轻量示例项目。项目包含用于调用不同 LLM 接口的封装代码（见 `utils/llms.py`），以及一个可直接启动的 JupyterLab 实验环境。

说明与假设

- 假设您使用 Python >= 3.11（见 `pyproject.toml` 中的 `requires-python`）。
- 项目当前依赖最少包括：`jupyter` 与 `openai`（也可按需安装其它 SDK 或适配器）。

快速开始

1. 克隆仓库并进入目录

```bash
git clone <your-repo-url>
cd ContextEngineering
```

2. 创建并激活虚拟环境

```bash
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
```

3. 安装依赖（最小）

```bash
pip install --upgrade pip
pip install jupyter openai
```

（如果你使用 Poetry 或其它工具，也可以使用相应命令安装依赖。）

启动 JupyterLab

项目里提供了 `start_jupyter.sh`，直接运行即可（脚本内容：`.venv/bin/jupyter-lab --no-browser --ip 0.0.0.0 --port 1534 --allow-root`）。

```bash
./start_jupyter.sh
```

然后在浏览器打开：

http://localhost:1534（若在远程服务器上运行，请使用相应的端口转发或代理）

如何使用 utils/llms.py

`utils/llms.py` 提供了一个基类 `BaseChat` 和两个示例适配器：`OllamaChat`（本地 Ollama 服务）与 `OpenAIChat`（兼容 OpenAI 协议的服务）。下面给出最小示例：

```python
from utils.llms import OpenAIChat

# OpenAIChat 示例（注意不要把真实密钥写入代码）
chat = OpenAIChat(
	system_message="你是一个有用的助手。",
	url="https://api.openai.com/v1/chat/completions",
	model_name="gpt-4o-mini",
	api_key="Bearer YOUR_API_KEY_HERE"
)

reply = ''.join(chat.generate("你好，请介绍上下文工程的概念。"))
print(reply)
```

Ollama（本地）示例：

```python
from utils.llms import OllamaChat

ollama = OllamaChat(
	system_message="你是一个人工智能助手。",
	url="http://localhost:6008/api/chat",
	model_name="qwen2:7b"
)

for chunk in ollama.chat("给我一个简单示例。", stream=True):
	print(chunk, end="")
```

注意事项与安全

- 请勿在代码库中提交 API 密钥或其他敏感凭据。建议通过环境变量或安全凭证存储方案注入密钥。
- 如果使用本地服务（如 Ollama），请确保服务正在运行并且 `url` 配置正确。

项目结构（重要文件）

- `ContextEngineering.ipynb` — Jupyter Notebook，用于实验和笔记。
- `pyproject.toml` — 项目元数据与依赖声明。
- `start_jupyter.sh` — 启动 JupyterLab 的脚本。
- `utils/llms.py` — LLM 接口封装，包含 `BaseChat`, `OllamaChat`, `OpenAIChat` 等。

贡献

欢迎贡献：提交 issue 或 pull request。建议先在 issue 里讨论大的设计变更或新增适配器。

许可与版权

本项目当前未指定开源许可（`LICENSE` 文件缺失）。如果希望开源，请在仓库根目录添加合适的许可证文件（例如 MIT、Apache-2.0 等）。

后续改进建议

- 添加 `requirements.txt` 或完善 `pyproject.toml` 的 `build-system`，使 `pip install .` / `pip install -e .` 可用。
- 增加更多适配器（例如直接对接 Anthropic、Azure OpenAI、Qwen 等）。
- 增加测试用例与 CI，保证接口封装在不同环境下的稳定性。

作者与联系方式

如需帮助或报告问题，请在仓库中打开 Issue。

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最后更新：自动生成的 README。若需更具体的使用样例或要我把 README 调整为英文版或增加 LICENSE，我可以继续修改。