Kontext-Ingenieursprache verändert, wie Datenwissenschaftler mit großen Sprachmodellen interagieren, und verschiebt den Fokus von Prompt-Ingenieursprache auf strukturierte Kontextlieferung. Anthropic hat kürzlich neue Richtlinien für Claude 5-Generationsmodelle veröffentlicht und betont, dass die Sammlung aller Quellen, die LLMs verwenden, um Anfragen zu beantworten —anstelle isolierter Prompts— nun der Haupttreiber der Leistung ist. Für Datenwissenschaftler bedeutet dies, über das Erstellen des perfekten Eingabestrings hinauszugehen und stattdessen ein umfassendes Set von Dokumenten, Anweisungsdateien und Einstellungen zu entwerfen, die Agenten nutzen können.

Systeme wie Claude Code arbeiten agentisch, führen mehrere API-Aufrufe für Reasoning und Coding durch, was einen gut gestalteten Kontext für zuverlässige Ausgaben unerlässlich macht. Die Richtlinien bieten einen Rahmen für eine effektive Organisation dieses Kontexts und stellen sicher, dass Agenten die bereitgestellten Informationen optimal nutzen. Durch die Annahme dieser neuen Regeln können Datenwissenschaftler ihre Produktivität steigern und sicherstellen, dass ihre Modelle wie vorgesehen funktionieren, und die Frustration vermeiden, sich zu fragen, warum ein Modell aufgrund veralteter Interaktionsmethoden nicht richtig funktioniert.