Проверено 21 сентября 2026 года. Это опорный минимум, а не полный обзор: за его пределами остаются академические работы по отдельным техникам, оценка качества (evals) и безопасность агентных систем.
Материалов Anthropic в списке больше, чем материалов OpenAI и Google. Это не редакционное предпочтение, а отражение текущего состояния публичной методологии: Anthropic систематически публикует инженерные тексты именно о методе — как устроен контекст, как проектировать инструменты, где проходит граница между workflow и агентом. OpenAI и Google публикуют сильную, но в основном модельно-специфичную документацию: как работать с конкретным поколением моделей. Для изучения дисциплины полезнее первое, для ежедневной работы с выбранной моделью — второе. Проверяйте документацию того вендора, чью модель используете, даже если метод учили по чужим текстам.
Промпт-инжиниринг
- Prompt engineering overview — точка входа в документацию Anthropic: когда промпт-инжиниринг вообще уместен и с чего начинать.
- Prompting best practices — живой справочник приёмов Anthropic: ясность, примеры, XML-разметка, роль, рассуждение, цепочки промптов.
- Best practices for prompt engineering — общая, не привязанная к одной модели версия тех же принципов.
- Prompt engineering interactive tutorial — практический курс с упражнениями; лучший вариант, если учиться нужно руками.
- Prompt engineering (OpenAI API docs) — официальная документация OpenAI: роли сообщений, разметка Markdown и XML, few-shot, планирование окна контекста, агентные задачи.
- GPT-5.2 prompting guide (OpenAI Cookbook) — подробный разбор под актуальное поколение моделей OpenAI: паттерны промптов, компактизация, управление инструментами, миграция старых промптов.
- Prompt design strategies (Gemini API) — документация Google: ясные инструкции, примеры, декомпозиция сложных промптов, работа с длинным контекстом.
- Gemini 3 developer guide — модельно-специфичные отличия последнего поколения Gemini, включая многословность и размещение критичных инструкций.
- Prompt Engineering Guide (DAIR.AI) — независимый поддерживаемый свод техник со ссылками на исходные работы; полезен как словарь названий приёмов.
Контекст-инжиниринг и агенты
- Effective context engineering for AI agents — базовый текст дисциплины: бюджет внимания, загрузка по требованию, компактизация, структурированные заметки, субагенты.
- Building effective agents — когда достаточно простого workflow, а когда нужен агент; разбор композиционных паттернов.
- Writing effective tools for AI agents — проектирование инструментов и их описаний как части контекста.
- Context Rot (Chroma) — экспериментальное подтверждение деградации на длинном входе; репозиторий для воспроизведения. Отчёт одной группы, выводы стоит проверять на своих задачах.
- Lost in the Middle: How Language Models Use Long Contexts — Liu et al., TACL 2023: первоисточник эффекта потери середины.