【AI江湖新黑话】”上下文工程”横空出世！这玩意儿可比”提示词工程”带劲多了！
你们可能都听说过 “提示词工程”（Prompt Engineering） 这个词，就是给AI写“魔法咒语”，让它干活。比如你想让AI写个作文，你就会说：“请以‘我的暑假’为题，写一篇800字的作文，要求感情真挚，文笔优美。”这就是在念咒语。
但现在，AI圈子里流行一个新的词，叫 “上下文工程”（Context Engineering）。它比念咒语厉害多了，就像从一个会念咒的巫师，变成一个掌握了所有情报的“特工局局长”。
Shopify大佬Tobi Lutke说得好：“上下文工程，就是给AI提供完成任务所需要的所有‘情报’，让它能像模像样地把事情办成。”
这活儿就是给AI塞对路的小抄，让它做题不抓瞎！，现在AI智能体（Agents）混得好不好，全看你往它”脑容量有限的临时记忆”里塞了啥猛料。现在翻车的AI智能体，十有八九不是模型太菜，而是你给的小抄太烂！
啥叫”上下文”？
别以为就是对话框里打的那几个字！这玩意儿相当于AI的考前小抄大礼包，包括：
–系统人设说明书（Instructions / System Prompt）：教AI怎么装（比如”你现在是毒舌客服，怼人但要专业”） ，这就像你给AI助理定下的规矩，比如告诉它：“你是一个专业的客服，说话要礼貌，不能回答关于隐私的问题。”你甚至可以给它一些范例，教它怎么说话。
–用户当前需求（User Prompt）：这就是你当下要它做的具体事情，比如：“帮我查一下明天北京的天气。”
–聊天记忆（State / History）：你俩前面唠了些啥 ,也就是当前的聊天记录。AI会记得你们刚刚聊了什么，这样它才能理解你现在的问题是基于之前的对话。
–长期记忆（Long-Term Memory）：AI记在小本本上的你的癖好（比如你永远选周四开会） ，这就像一个“私人知识库”，AI能记住你之前告诉它的事情，比如你的生日、你的偏好，或者你以前的项目总结。它就像一个有“记忆”的私人助理。
–外挂知识库（RAG）：临时百度来的最新情报 ，这就像AI去“上网”或者“翻书”找资料。比如你问它：“最近的电影《流浪地球3》讲了啥？”它就会去网上查最新的信息，而不是只靠自己那点旧知识。
–工具说明书（Available Tools）：AI能用的外挂（查日历/发邮件这些技能） ，这就像AI随身携带的“工具箱”。你得告诉它，它有哪些工具可以用，比如“发送邮件”、“检查库存”或者“创建会议邀请”。
–输出格式（Structured Output）：必须用JSON格式回话 ，你可以告诉AI，你希望它把答案整理成什么样子，比如一个表格、一个列表，或者一个JSON格式的数据。
为啥“上下文情报”这么重要？
现在的AI越来越厉害，不只是简单的聊天机器人，而是能帮你做事的“AI助理”（Agent）。你可以把它想象成一个新来的实习生，但它的“工作记忆”非常有限，就像一个只能装下几张纸的文件夹。
我们发现，一个AI助理能成功还是失败，关键不在于它有多聪明，而在于你给它的“上下文情报”有多好。现在AI犯的错，大部分都不是因为它笨，而是因为它“情报”不足！
青铜demo vs 王者AI的区别
打造一个真正好用的AI助理，秘诀不在于你的代码写得有多复杂，而在于你给它的“上下文情报”有多么丰富。
一个AI助理厉害不厉害，跟你的代码框架关系不大。一个廉价的“技术演示”和一个“神奇”的AI助理之间的区别，就在于你提供的“上下文情报”质量。
举个栗子：有人发邮件问”明天能唠会儿不？”
青铜AI（上下文穷鬼）：
“感谢来信！明天可以的，您几点方便呀？”
（其实你明天行程爆炸，但这货根本不知道查你日历，它的“情报”很少，只看到你这封邮件。虽然它的代码能正常运行，但回复却像个傻瓜机器人）
王者AI（上下文土豪）：
“老铁！明天我档期比顶流爱豆还满！周四上午行不？邀请发你邮箱了~”
（因为它偷偷干了这些事：翻了你日历/读了你们之前的沙雕邮件/调用了发邀请函外挂）
它就像一个神机妙算的“特工”，拥有丰富的情报。它的代码不忙着回复，而是先去搜集各种信息，就像在开会前做功课：
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翻看你的日程表： 发现你明天已经排满了。 -
回顾你和对方的邮件记录： 发现你们关系不错，说话可以随便点，不用太正式。 -
查你的联系人列表： 发现对方是你的重要合作伙伴。 -
调用“发送邀请”和“发送邮件”的工具。
看到了吗？这魔法不是因为AI更聪明，而是因为它获得了正确的上下文情报！
所以，上下文工程 才是未来。AI犯的错，不只是它“脑子”笨，而是因为你给它的“情报”太少了。
从”提示词工程”到”上下文工程”
什么是“上下文工程”？如果说“提示词工程”是在一个固定的文本框里，拼命地写出完美的“咒语”。那么，“上下文工程”就是打造一个动态的“上下文情报系统”。
以前我们像教鹦鹉说话，现在我们在给AI导演一场戏！
上下文工程，就是设计和建立一个动态的系统，能在正确的时间，以正确的格式，提供正确的“情报”和“工具”，让AI获得完成任务所需要的一切。
上下文工程就是：
1️⃣ 动态造戏台：每次根据剧情现搭Context场景（要开会就搬出日历，要购物就亮出商品库）, 情报是根据具体任务场景临时生成的。这个任务需要你的日程表，下个任务可能需要你的邮件或者去网上搜索。
2️⃣ 精准投喂：不是塞越多越好，要像给追星女孩安利爱豆——只给最锤的料！ 核心工作是确保AI不会错过关键信息（“垃圾进，垃圾出”）。这意味着只在需要的时候，提供需要的知识和工具。
3️⃣ 格式要骚：把原始数据加工成AI好消化的彩虹糖，别直接喂Excel表格！ 如何呈现信息也很关键。一个简洁的摘要比一大堆原始数据有用多了。一个清晰的工具说明比模糊的指令更好。
说人话结论
以后搞AI别整天琢磨玄学提示词了！重点变成：
✅ 搞清楚业务需求（到底要AI干啥活）
✅ 准备好所有可能用到的”作弊小抄”
✅ 用AI看得懂的方式递小抄
这就好比让学渣考高分——与其逼他变聪明，不如直接给押题宝典！
网友辣评1：
【AI黑话翻译官】”上下文工程”这词要火！比”提示词工程”靠谱100倍！
最近AI圈大佬们集体站队新名词——Shopify CEO Tobi和特斯拉AI总监Andrej Karpathy都在疯狂打call！这波我赌五毛钱绝对能出圈～
为啥这词更屌？
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“提示词工程”听起来像在教小学生写作文（”开头要空两格！”） -
“上下文工程”才像给AI导演一部好莱坞大片——不仅要写台词，还得布置场景、准备道具、安排配角！
大佬金句赏析：Tobi Lutke说：”这活儿本质是给AI塞对路的小抄，让它解题不抓瞎”Andrej补充说：”工业级AI应用就像玩俄罗斯方块——要把知识库、案例、工具说明这些’方块’严丝合缝塞进上下文窗口”
痛心疾首环节：本来”提示词工程”想装个大的，结果群众以为就是在聊天框打字…（就像把米其林大厨说成”煮泡面的”）
✨ 新词必胜法宝：”上下文工程”这名字自带正确打开方式——让人一看就明白要搞系统化工程（毕竟给AI当导演可比写台词复杂多了！）
附赠灵魂比喻：▸ 提示词工程 = 给演员念台词▸ 上下文工程 = 当电影导演（灯光/剧本/服化道全包）
网友辣评2：
有个叫Drew Breunig的大佬最近疯狂输出神文！虽然和突然爆火的”上下文工程”这词纯属撞车，但人家是真·硬核玩家！
《太长不看の灾难》（How Long Contexts Fail – https://www.dbreunig.com/2025/06/22/how-contexts-fail-and-ho… ）
这文章简直在吐槽AI像极了上课走神的学渣——你给它塞的”上下文小抄”越长，它越容易：
✖️ 记串知识点（把数学公式背成语文课文）
✖️ 重点划歪（盯着”明天开会”后面的表情包较劲）
✖️ 直接摆烂（给你生成一篇《论放学后小卖部采购指南》）
——这就是江湖传闻的”上下文腐烂”现象！
《拯救小抄の五种神操作》（How to Fix Your Context – https://www.dbreunig.com/2025/06/26/how-to-fix-your-context.html ）
大佬还整理了救命锦囊：
1️⃣ 工具外挂包：像给游戏角色配装备，只带当前任务需要的”武器”
2️⃣ 隔离区：把容易混淆的知识点用”结界”隔开（比如别让菜谱和化学方程式搞基）
3️⃣ 修剪术：像删朋友圈黑历史一样砍掉废话
4️⃣ 课代表总结：把八百字小作文缩成三句考点
5️⃣ 甩锅大法：记不住的东西存进”云备忘录”
网友辣评3：
【程序员のAI开挂日常】最近我发现一个究极爽的编程姿势！用嘴写代码 + 智能外挂 = 生产力爆炸
️ 我的骚操作：
1. 对着麦克风瞎BB需求（语法错误也无所谓！）
2. 用Continue.dev/Aider这些神器自动抓取项目文件当”参考答案”
3. 直接让AI生成代码，还能自动改我文件！
正在憋个大招：
想搞个”上下文管理神器”（不是CMS是ContextMS！）——就像把Obsidian和Python脚本杂交：
– 自动收集所有聊天记录里的精华片段
– 把代码/文档/网文都变成乐高积木块
– 用Jinja模板拼装成”超级提示词炸弹”
♟️ 开发变成回合制游戏：
我的回合：改代码+碎碎念需求 → AI的回合：生成代码+自动提交 → 我的回合：review代码… 循环到爽！
真实案例：
用这野路子搞Django开发，效率直接起飞！虽然我的”上下文管理引擎”现在还是个毛坯房…
血泪教训：
如果AI给你的代码像屎一样… 别怪模型！先检查你是不是在让AI”闭卷考试”！记住：
给上下文像给学渣递小抄——给的越精准，答案越牛逼！
网友辣评4：
【AI老司机的血泪史】这简直是我的真实写照！给AI喂上下文就像教实习生干活——你得把坑都标清楚，不然分分钟掉沟里！
我的独门秘籍：
每次塞信息前都会灵魂拷问——”这资料给人类够用吗？” 之前做text2SQL工具时发现个爆笑现象：当AI翻车时，真·数据分析师总会说：”啊这表早废弃了，新表在XXX…” 这说明啥？AI和人类菜鸟一样——没背景知识都得扑街！
行业惊人乱象：
现在AI项目最大的bug居然是——根本不测试！比程序员不写单元测试还离谱！要知道：
✅ 评估对AI项目的重要性 = 氧气对人的重要性
✅ 甚至不需要海量测试用例，关键场景覆盖就够
✅ 没评估就是在玩玄学——像蒙眼投篮还指望越投越准
暴言真相：
那些抱怨AI不好用的，八成是没做好这两件事：
1️⃣ 像带新人一样给足背景资料（别让AI”盲人摸象”）
2️⃣ 建立快速反馈机制（每次迭代都要有”错题本”）
（附赠灵魂比喻：没评估的AI项目就像不做模拟考的高三党——最后只能靠祖坟冒青烟）
网友辣评5：
【AI编程の搞笑轮回】网友の幻想 vs 现实の打脸
萌新幻想：”哇！以后用大白话就能让AI写代码，编程语言要凉凉啦！”
现实第一巴掌：”醒醒！你得把需求描述得跟高考作文一样精确才行”
现实第二巴掌：”光精确还不够！得把上下文背景塞得比学霸笔记还全”
现实第三巴掌：”发现没？英语表达需求跟屎一样，所以我们现在要搞’提示词协议’（各种#重要标记@特殊符号）”
现实终极巴掌：”等等…这不就是变相发明了新编程语言吗？！”
（此时最早说”编程语言要完蛋”的程序员默默掏出了祖传的HelloWorld.py）
✨ 灵魂总结：人类折腾AI的日常：
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幻想用自然语言偷懒 -
被迫发明更复杂的规范 -
最后发现…”淦！我们又造了个新轮子！”
