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Guía de Context Engineering

Trata la ventana de contexto de una llamada al modelo como lo que realmente es: un recurso finito que hay que presupuestar, no un lienzo para redactar el prompt perfecto. El caso conductor es el Asistente de Soporte de Reservo, un asistente de preguntas y respuestas (sin tools, sin loop) que responde dudas de miembros sobre cancelaciones, precios, specs de sala y membresía usando documentos ya recuperados por una función mock determinista — el retrieval real es terreno de otra guía. Con ese caso, la guía cubre el system prompt como componente versionado y auditable (nunca redacción libre), la estructura del payload (orden de bloques, delimitadores), la selección de contenido bajo un presupuesto fijo de tokens cuando hay más candidatos de los que caben, la compaction del historial (comprimir preservando lo esencial, en dos etapas), el few-shot tratado como una línea más del presupuesto, el context rot (más tokens de entrada degradan el desempeño, citando investigación real) con isolation como mitigación conceptual, y la medición de forma —nunca semántica— del efecto de cada cambio. Toda la ingeniería (contar, seleccionar, estructurar, comprimir, medir) se ejecuta de verdad con Python 3.14; la respuesta del modelo se trata honestamente como concepto. El conteo de tokens usa siempre una estimación de orden de magnitud (`len(text) // 4`), rotulada como tal, nunca un tokenizer real de terceros.