docs: finalized wiki integrity maintenance (v3.0 standard) - pruned 1400+ stubs and fixed 11k+ ghost links

10_Wiki/Topics_Blog/Context_Engineering.md

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-category: "[[10_Wiki/Topics/AI]]"
+category: "10_Wiki/Topics/AI"
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 tags: [context, engineering, llm, optimization, token-management, agent]
 last_reinforced: 2026-05-01
 github_commit: "wikification-context-engineering"
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-# [[Context Engineering]]
+# [[Context Engineering|Context Engineering]]
 
 ## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
 > 컨텍스트 엔지니어링은 프롬프트 작성을 넘어, 에이전트의 제한된 인지 자원(Context Window)을 최적화하기 위해 정보를 필터링, 압축, 우선순위화하여 모델의 추론 충실도를 극대화하는 정교한 데이터 관리 기법이다.
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 - **토큰 경제성**: 긴 컨텍스트 모델이 등장했음에도 불구하고, 연산 비용과 지연 시간 때문에 여전히 효율적인 컨텍스트 관리는 필수적인 최적화 영역이다.
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
-- **Parent**: [[10_Wiki/Topics/AI]]
-- **Related**: [[Agent Harness]], [[RAG (Retrieval-Augmented Generation)]], [[Agent State Store]]
-- **Raw Source**: [[00_Raw/Context Engineering]]
+- **Parent**: 10_Wiki/Topics/AI
+- **Related**: [[Agent Harness|Agent Harness]], RAG (Retrieval-Augmented Generation), [[Agent_State_Store|Agent State Store]]
+- **Raw Source**: 00_Raw/Context Engineering
 
 ## 💻 GitHub 동기화 자동화 워크플로우
 1. Stage: git add .