为什么上下文工程正在取代 Prompt Hacks

Source: Dev.to

从 Prompt Hacks 向 Context Engineering 的转变

Prompt engineering 已不再是释放 AI 潜能的主要杠杆。虽然许多团队仍在追逐“魔法提示”，但一种更安静却更有影响力的转变正在进行中：上下文工程。组织不再让模型“想得更深”，而是重塑模型所使用的数据、记忆和结构，使 AI 从一次性答案生成器转变为协作伙伴。

为什么魔法提示会失效

• 脆弱 – 一个词的改变就可能导致输出崩溃。
• 对版本敏感 – 新模型发布往往使“秘密咒语”失效。
• 缺乏记忆 – 交互之间没有连续性。
• 缺乏依据 – 答案未基于真实世界数据。
• 缺乏真正的协作 – 模型仍然是静态聊天机器人。

Context Engineering 的样子

上下文工程通过向 AI 提供以下内容来颠覆这些限制：

• 分层用户画像 – 模型知道自己在与谁对话，并能定制回复。
• 实时知识 – 访问最新的事实、工具和系统。
• 选择性记忆 – 记住重要信息，忘却无关内容，实现连续性而不产生负担。

实际案例

我咨询的一个团队从一次性提示转向了以上下文为先的设置：

1. 将他们的 CRM、文档化工作流和角色画像集成到 AI 的上下文中。
2. 保持相同的底层模型。

结果

• ⚡ 回复质量显著提升。
• ⚡ 新用户的上手时间下降了 40 %。
• ⚡ 幻觉（胡言乱语）减少，因为每个答案都基于组织内部的数据。

AI 的新角色

通过上下文工程，AI 不再是简单的聊天机器人，而是成为 团队成员，能够：

• 记住过去的交互。
• 适应不断变化的信息。
• 立足于特定领域的知识。

行动号召

你还在追逐提示技巧，还是已经准备好为你的 AI 系统设计更丰富的上下文？