上下文工程究竟该怎么用？试下Claude Code+PocketFlow

最近使用cursor的朋友可能已经遇到了这个问题：打开Cursor，准备使用Claude- sonnet4开始Vibe Coding，却看到了"Model not available"的提示。这不是您的网络问题，而是Cursor对中国地区用户限制了高级模型的访问。对于习惯了AI辅助编程的工程师来说，这简直像是突然失去了得力助手。

不过好在我们有Claude Code和K2，结合这个项目"https://github.com/coleam00/context-engineering-intro"，我将为你详细介绍一下在Claude code里结合上下文工程和PocketFlow的用法

从提示工程到上下文工程

传统的提示工程就像是给AI递一张便利贴，花了半天时间跟Cursor、Claude Code这些AI编程工具反复沟通，结果生成的代码要么跑不起来，要么完全偏离了您的项目架构。您可能会想，这些号称"革命性"的AI工具怎么连基本的代码逻辑都搞不清楚？其实问题的根源不在AI模型本身，而在于我们给它们提供的上下文太贫乏了。

Context Engineering（上下文工程）则完全不同，它像是给AI编写一份完整的剧本，包含所有必要的背景知识、代码规范、示例模式和验证机制。感兴趣您可以看下这篇《第一性原理的Context Engineering工具、指南》

这种转变的核心在于认识到一个事实：大多数AI编程失败并非模型能力问题，而是上下文不足导致的。您知道吗，当我们为AI提供完整的项目上下文时，代码一次性成功率能提升到90%以上！这就是Context Engineering所带来的根本性改变。

Context Engineering：让AI系统化协作

Context Engineering项目为开发者提供了一套完整的模板和工作流，让AI真正理解您的项目需求。项目作者设计了一个叫做PRP（Product Requirements Prompt）的核心概念，它融合了传统PRD（产品需求文档）的严谨性和现代提示工程的智能化。不过这里有个关键区别：PRD告诉你要做什么，PRP还会告诉AI具体怎么做。

作者用一句话概括项目的核心理念：Context Engineering is 10x better than prompt engineering and 100x better than vibe coding.。

项目架构：每个文件都有其存在的理由

全局指挥中心：CLAUDE.md

这个文件就是Claude code的"准则"，定义了整个项目的开发规范。您可能会问，为什么需要这样一个文件？因为AI需要知道您的代码风格偏好、测试要求、模块组织方式等项目特定的约定。比如，文件规定任何代码文件不能超过500行，超过就要拆分成模块；还有像使用相对导入、遵循PEP8规范这些细节。

需求起点：INITIAL.md模板

这里是整个工作流的起始点，项目作者设计了一个四段式结构来描述功能需求。FEATURE部分要求具体而非模糊的描述，EXAMPLES部分引用代码库中的模式，DOCUMENTATION部分列出所有相关文档链接，OTHER CONSIDERATIONS部分捕获常见的坑点。这种结构化的方法确保AI能获得完整的实现上下文。

实现蓝图工厂：PRPs目录

PRP可以说是这个项目最核心的创新。它不仅包含功能描述，还集成了代码库分析、文档研究、实现策略和验证机制。想象一下，AI不再需要猜测您想要什么样的代码风格，因为PRP已经包含了您项目中的最佳实践示例。

PRP工作流：从需求到代码的自动化管道

第一步：生成PRP（/generate-prp命令）

当您运行这个命令时，AI会执行一个系统化的研究过程。首先是代码库分析，搜索相似的功能模式并识别现有约定；然后是外部研究，获取相关API文档和最佳实践；最后生成包含完整上下文的实现蓝图。这个过程确保了AI拥有做出正确决策所需的所有信息。

研究阶段特别值得关注，因为AI会主动搜索您的代码库来学习项目模式。它不是简单地生成通用代码，而是真正理解您的项目架构和编码风格。

第二步：执行PRP（/execute-prp命令）

执行阶段采用了一个五步迭代流程：加载上下文、制定计划、执行实现、验证测试、迭代优化。其中的验证环节特别重要，因为它包含了可执行的测试命令，AI会不断运行这些验证直到所有检查都通过。这种自我验证机制大大提高了生成代码的质量。

最关键的是，整个流程是增量式的，AI会根据验证结果自动调整和修复代码，而不需要您人工干预。

深入实践：在您自己的项目中应用

准备阶段：建立上下文基础

您首先需要克隆这个模板项目，然后根据您的具体需求定制CLAUDE.md文件。虽然项目提供了通用模板，但您应该添加自己的项目特定约定。比如，如果您使用特定的ORM或API框架，就要在全局规则中明确说明。

examples目录是成功的关键，您需要在这里放置项目中的优秀代码示例。Claude code通过模仿这些示例来生成符合您风格的代码，所以示例的质量直接影响最终输出。我放的是pocketflow的示例代码，您如果也要使用类似框架，可以自己找一下。

实施阶段：从INITIAL.md到工作代码

编写INITIAL.md时要做到具体而非泛泛而谈。不要写"构建一个API"，而要写"使用FastAPI构建RESTful API，包含JWT认证、PostgreSQL数据库集成和Swagger文档"。然后引用examples目录中的相关模式，并提供所有必要的文档链接。

接下来运行/generate-prp INITIAL.md命令，AI会分析您的需求并生成详细的实现计划。生成的PRP包含完整的技术方案、验证步骤和潜在问题的解决方案。

执行阶段：自动化实现与验证

运行/execute-prp命令后，AI会按照PRP中的步骤逐一实现功能。每个步骤都包含验证关卡，确保代码质量符合标准。如果某个验证失败，AI会自动分析错误并修复，然后重新运行验证，直到所有检查都通过。

这个过程的美妙之处在于，您不需要持续监督AI的工作，整个实现过程是自主进行的。

实战验证：从理论到成果的完美转化

为了验证Context Engineering的实际效果，我亲自实践了一遍完整流程。我让Claude使用PocketFlow框架构建了一个基于多数投票推理（Majority Vote Reasoning）的商业合同审查AI助手，全程由Claude code自己执行，报错自动修复。

技术选型：PocketFlow的极简魅力

PocketFlow是一个很棒的Agent框架，仅需100行代码就能实现完整的AI代理功能。零臃肿、零依赖、零供应商锁定。包含你喜爱的一切！多智能体协作、工作流编排、RAG检索等企业级功能，我之前写过一篇详细介绍，感兴趣您可以看下《被LangChain折磨够了吗？试下100行代码打造的LLM有向图框架PocketFlow | 最新》

安装方式简单到极致：pip install pocketflow，或者直接复制源代码（确实只有100行）。您再也不用为环境冲突或代码过长而烦恼了！这种极简主义的设计让开发者能够专注于业务逻辑，而不是被框架本身的复杂性所困扰。

实践成果：专业级的法律AI助手

通过Context Engineering工作流，Claude Code自动生成了一个607行的完整法律合同分析系统。

核心功能亮点：

• 多数投票共识机制：通过3-5次独立分析建立可靠共识，一致性得分达到1.00
• 10个专业风险类别：涵盖支付条款、知识产权、供应链依赖、产品责任等关键领域
• 行业专精化：针对家电制造业的特定风险，包括UL认证、FCC合规、Energy Star标准
• 结构化输出：生成标准YAML格式的分析报告，便于后续处理和集成

运行表现出色：

• 分析成功率：100%（3次尝试全部成功）
• 分析一致性：1.00（完美一致性）
• 置信度得分：0.90（高置信度）
• 总耗时：5.7分钟（专业律师需要数小时的工作）

惊喜发现：AI的专业化能力

最让我震撼的是AI展现出的专业水准。它不仅准确识别了"供应链依赖风险"、"产品责任风险"等核心问题，还能提出具体可操作的建议：

• "Add material shortage contingency plan with approved secondary suppliers"
• "Explicitly include firmware/software in IP definitions"
• "Add FCC testing requirements for electronic components"

这些建议具有真正的商业价值，可以直接写入合同条款。AI甚至能识别出合同中"CRITICAL OMISSION - No force majeure clause for supply chain disruptions"这样的关键遗漏，展现了深度的法律理解能力。

对Context Engineering的深度验证

这次实践完美验证了Context Engineering的核心价值主张：

1. 上下文的威力：通过CLAUDE.md的领域规则和INITIAL.md的需求定义，AI真正理解了法律分析的专业要求
2. PRP流程的有效性：从需求分析到代码实现的全自动化管道，无需人工干预
3. 质量保证机制：多数投票和结构化验证确保了输出的可靠性
4. 知识传递的成功：AI不仅学会了编程技巧，更掌握了法律专业知识

邀请您的参与

这份代码周末我会分享在Agent群里，欢迎你加群来讨论！如果屏幕前的您对这个神奇的过程感兴趣，强烈建议您也来亲自体验一下！项目作者已经为您准备好了完整的模板和工作流，您可以立即将这套方法论落地到自己的实际项目中。

无论您是要构建客服机器人、数据分析工具，还是任何其他AI应用，Context Engineering intro都能帮您实现从想法到可用代码的一键转换。

不只是工具，更是方法论

系统化的上下文管理

这个项目的核心创新在于将零散的AI提示转化为系统化的上下文工程。它不仅提供工具，更重要的是建立了一套可重复的方法论。每个组件都有明确的职责，从全局规则到具体示例，形成了完整的知识传递链条。

自我验证的代码生成流程

传统的AI编程工具生成代码后就结束了，但这个项目实现了闭环验证。AI不仅生成代码，还会测试代码、修复问题，直到达到生产标准。这种自我迭代能力是传统工具无法比拟的。

知识积累与复用机制

每次成功的实现都会沉淀为可复用的模式和示例。随着使用时间的增长，您的Context Engineering环境会变得越来越智能，因为它积累了更多项目特定的知识。

写在最后

这个项目算是将Context Engineering方法论落地到实际项目中的教科书级别应用，如果您最近也在使用Claude code，强烈建议您也试一下！它告诉我们，真正有效的AI编程协作不是简单的问答模式，而是需要建立完整的上下文共享机制。当AI真正理解您的项目时，它就能成为您的得力助手，而不是需要持续监督的工具。

文章来自于“AI修猫Prompt”，作者“AI修猫Prompt”。