AI应用核心转向Context Engineering
Prompt已死？Context Engineering正成为AI应用新核心！
——从“快餐式提问”到“米其林级喂料”的认知升级
一、当AI大神集体“造反”：Prompt这个词该退休了？
上周，AI圈炸了锅。
特斯拉前AI总监、OpenAI元老Andrej Karpathy突然发难：“别再提Prompt Engineering（提示词工程）了！真正的战场是Context Engineering（上下文工程）！”
紧接着，Shopify CEO Tobi Lutke 补刀：“Context Engineering 的本质，是给AI塞足让它‘合理解题’的上下文信息”。
这可不是文字游戏。想象一下：
你让实习生查资料，只说句“做个PPT”——他给你堆砌10页垃圾；
但若给他项目背景+关键数据+听众画像+页数限制——产出直接对标咨询报告。
Prompt是快餐订单，Context是米其林后厨配菜—— 差的就是这份精准投喂的艺术。
二、为什么你的Prompt总翻车？缺的是“上下文脚手架”
试过让AI写周报吗？
你：“生成一份项目周报”
AI：“本周进展良好，下周继续努力。”（废话文学冠军）
问题不在Prompt，而在缺失的Context：
任务背景：项目卡在API对接，还是UI设计？
历史信息：上周提到风险是什么？
输出要求：要列阻塞问题，还是聚焦成果？
数据支撑：需要关联Jira任务列表吗？
就像Karpathy说的：“上下文窗口不是垃圾桶，而是精密仪器。塞太少模型懵圈，塞太多它分心——关键在‘恰好够用’的平衡术。”
三、Context Engineering实战：从“人工智障”到“职场外挂”
看个真实对比。假设你让AI处理邮件：
“Hey，明天方便同步一下吗？”
▶ 廉价Demo版AI（纯Prompt）：
“收到！明天几点？”（无视你全天会议日历）
▶ 上下文工程版AI（加载Context工具箱）：
调日历：发现你明天9AM-6PM全满
读历史邮件：识别对方是重要合作伙伴Jim
拉工具库：启用日程建议函数
生成回复：
“Jim！明天爆仓了😂 周四早9点行不？刚发了邀请~”
差别在哪？ 它用Context拼出完整决策地图：日历权限+关系图谱+工具库+口语化风格。
四、百万tokens也救不了你！Context四大致命陷阱
以为把100万tokens上下文窗口塞满就能开挂？大错特错！
最近Anthropic、OpenAI纷纷踩坑：上下文越长，AI反而越蠢。原因很扎心：
| 陷阱类型 | 翻车现场 | 案例 |
|---|---|---|
| 上下文投毒 | 1个错误污染全局 | AI幻想“抓皮卡丘”目标，后续操作全崩 |
| 上下文分心 | 旧信息淹没新指令 | 上下文超10万token后，Gemini只会复读旧操作 |
| 工具混淆 | 给50个工具=模型瘫痪 | Llama 3塞46个工具后直接罢工 |
| 上下文打架 | 历史错误vs最新真相冲突 | GPT-4多轮对话性能暴跌39% |
“Context不是硬盘，而是CPU缓存——只留高频刚需信息”
五、高手秘籍：6大Context管理术
别慌！一线团队已祭出解法（附效果实测）：
1. 动态工具包（RAG思想）
任务需要时再加载工具，Llama 3工具选择准度↑44%
2. 上下文隔离舱
把大任务拆给独立子Agent处理，Anthropic性能↑90.2%
3. 记忆草稿纸（Context Offloading）
给AI开个“便签区”写中间步骤，防止主线程污染，任务效果↑54%
4. 定时大扫除
定期删除冗余上下文（如压缩95%维基内容仍保答案）
Pro Tip：系统消息里藏“元指令”：“每3轮对话总结关键事实，清空历史缓存！”
六、未来已来：你是Prompt手艺人，还是Context架构师？
Karpathy的预言正在应验：
“AI应用的核心技术栈，已从‘写提示词’升级为‘上下文操作系统’。”
这意味着什么？
对产品经理：需设计上下文注入管道（日历/邮件/CRM数据流）
对开发者：要掌握RAG路由、记忆修剪、工具动态加载
对普通用户：学会给AI“喂背景书”（如上传会议纪要再提问）
记住：
你塞进上下文的每个token，都在训练AI成为“职场透明人”还是“猪队友”。
最后送一句Karpathy的暴论：
“ChatGPT包装器？别侮辱真正的Context工程师！”
此刻起，丢掉Prompt小抄，开始画Context蓝图吧。