संदर्भ इंजीनियरिंग डेटा वैज्ञानिकों के बड़े भाषा मॉडल्स के साथ communication के तरीके को बदल रहा है, prompting इंजीनियरिंग से संरचित संदर्भ supply की ओर। Anthropic ने हाल ही में Claude 5 पीढ़ी मॉडल्स के लिए नई दिशानिर्देशें जारी कीं, जिनमें ज़ोर देकर कहा गया है कि LLMs द्वारा प्रश्नों के उत्तर देने के लिए उपयोग किए जाने वाले सभी स्रोतों का संग्रह —अलग-थलग prompts की बजाय— अब प्रदर्शन का प्राथमिक चालक है। डेटा वैज्ञानिकों के लिए, इसका मतलब है perfect इनपुट स्ट्रिंग बनाने से परे बढ़कर, एक व्यापक दस्तावेज़ों, निर्देश फ़ाइलों और सेटिंग्स के सेट का डिज़ाइन करना, जिनका एजेंट्स उपयोग कर सकते हैं। Claude Code जैसे सिस्टम agentically चलाते हैं, reasoning और coding के लिए कई API कॉल करते हैं, जिससे सुविधाजनक आउटपुट के लिए अच्छी तरह से डिज़ाइनेड संदर्भ आवश्यक होता है। इन दिशानिर्देशों के प्रदान करने वाले ढांचे से इन संदर्भों को प्रभावी ढंग से व्यवस्थित करने की संभवना है, यह सure करते हुए कि एजेंट्स प्रदान किए गए जानकारी का उपयोग अनुकूल ढंग से करें। इन नई नियमों को अपनाने से डेटा वैज्ञानिकों की उत्पादकता में सुधार हो सकता है और यह सure किया जा सकता है कि उनके मॉडल जैसे अपेक्षित काम करें, बिना इस बात के परेशान होने के कि एक मॉडल outdated interaction methods के कारण सही ढंग से काम नहीं कर रहा है।