什么是上下文工程？
上下文工程（Context Engineering）是AI时代的新兴技能，专注于为AI模型提供最合适的上下文信息。它关注如何让AI更好地理解任务背景、用户意图和相关信息。
与提示词工程的区别
提示词工程关注"如何说"，上下文工程关注"说什么"。上下文工程更注重信息的组织、筛选和传递策略。
核心原理
- 信息检索与筛选：从海量信息中筛选出与当前任务最相关的上下文信息
- 上下文分层与组织：将上下文信息按重要性和相关性进行分层组织
- 优先级排序算法：基于多个维度对上下文信息进行智能排序
- 记忆管理与更新：动态管理上下文记忆，确保信息的时效性和准确性
最佳实践
1. 上下文分层策略
- 核心层：包含任务目标、关键约束和核心要求
- 背景层：提供必要的背景知识和上下文信息
- 示例层：提供具体的示例和参考模式
2. 信息筛选原则
- 相关性优先：只保留与当前任务高度相关的信息
- 时效性考虑：优先使用最新的信息和数据
- 权威性权重：来自权威来源的信息权重更高
- 完整性平衡：在信息完整性和简洁性之间找到平衡
与Vibe Coding的结合应用
在Vibe Coding开发流程中，上下文工程可以：
- 维护项目结构、技术栈、依赖关系等核心信息
- 理解用户的具体需求、偏好和约束条件
- 保持代码风格的一致性
- 提供更符合期望的代码生成
推荐工具
开发工具
向量数据库
未来发展趋势
- 自适应上下文：AI模型能够自动学习和调整上下文策略
- 多模态上下文：整合文本、图像、音频等多种模态的上下文信息
- 上下文安全：确保上下文信息的安全性，防止敏感信息泄露
- 协作上下文：支持团队协作的上下文管理
- 实时上下文：实时更新和同步上下文信息
- 自动化上下文：完全自动化的上下文管理
学习资源
总结
上下文工程是AI时代的重要技能，它能够显著提升AI模型的输出质量、准确性和一致性。通过掌握上下文工程的核心原理和最佳实践，开发者可以更好地利用AI工具，提升开发效率。