高质量「上下文工程」资源整理（含速览和精读）
高质量「上下文工程」资源整理（含速览和精读）上下文工程（Context Engineering）现在有多火，就不用多说了吧。
来自主题: AI技术研报
7409 点击 2025-08-04 11:38
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上下文工程（Context Engineering）现在有多火，就不用多说了吧。
上下文学习（In-Context Learning, ICL）、few-shot，经常看我文章的朋友几乎没有人不知道这些概念，给模型几个例子（Demos），它就能更好地理解我们的意图。但问题来了，当您精心挑选了例子、优化了顺序，结果模型的表现还是像开“盲盒”一样时……有没有可能，问题出在一个我们谁都没太在意的地方，这些例子，到底应该放在Prompt的哪个位置？
在过去很长一段时间里，科技圈似乎人均都成了“提示词工程师”，大家都在琢磨怎么用最精妙的语言驯服AI。但包括Andrej Karpathy在内的很多行业大佬已经开始反思了，他们认为，决定AI效果的关键，可能早就不是怎么问，而是你给AI喂了什么料。这个思路，就是最近越来越火的上下文工程（Context Engineering）。
Manus 团队刚分享了他们构建 Agent 的 Context 工程经验。刚好我在自己读的过程中，对全文进行了精校翻译，并高亮要点与排版。来自一线的分享，总共 6 条经验，共 5K 字。
RAG（检索增强生成）作为解决大模型"幻觉"和知识时效性问题的关键技术，已成为企业AI应用的主流架构。Contextual AI由RAG技术的创始研究者组建，致力于开发能应对复杂知识密集型任务的专业智能体。
你说：“帮我列下今天的会议日程。” 它迅速回复：“9 点产品部，11 点市场部，下午 2 点财务汇报。”——完美。
最终体验 = 模型 + context (包括提示词、文件、代码库、业务数据，MCP服务等等一切喂给模型的东西)，正好Andrej karpathy前几天天也整了个新提法叫Context engineering，这里可以碰瓷一下Andrej哈哈，这篇文章好几天前我发在小红书了
编者按：vibe coding不是编程的终点，而是Context Engineering驱动的协作智能的起点。那些能够最早理解并应用这种整合视角的人，将在下一轮技术变革中获得决定性优势。
就像是播放音乐，Prompt Engineering是在调音响的音量，那Context Engineering就是在设计整个音响系统，从音源、功放、音箱到房间声学，每个环节都要精心设计。Context Engineering本质上是设计和优化AI模型整个上下文窗口的工程学科。这不只是一个技术升级，更像是思维模式的根本转变。
苹果开发者自曝用AI开发应用程序，Claude含量95%！事情是这样的，一位苹果开发者最新发布了一款用于调试MCP服务器的原生macOS应用Context——一款几乎完全由Claude Code构建的应用程序。