当 Prompt 卷到极致，我们应该给 AI 什么样的「上下文」？

主要观点总结

文章讨论了AI领域的上下文工程（Context Engineering）的重要性，它不是单纯的提示词工程（Prompt Engineering），而是涵盖了系统构建、管理和优化AI模型的输入上下文以提升模型在复杂任务中的理解与输出能力。文章还提到了几个具体的上下文工程的实践案例，如Cursor rule等。

关键观点总结

关键观点1: 上下文工程在AI领域的重要性

上下文工程是AI应用从“实验室玩具”向“生产工具”转变的关键，涉及到AI应用的整个上下文环境的构建，包括指令、用户提示、状态、历史、长期记忆、检索信息、可用工具和输出格式定义等。

关键观点2: 上下文工程的实践案例

文章提到了Cursor rule等上下文工程的实践案例，通过整合多维度上下文信息，加速上下文检索，减少用户手动提供上下文的负担。

关键观点3: 上下文工程与提示词工程的区别

单纯的提示词工程已经不够了，上下文工程需要更系统化的思维来构建AI应用的整个上下文环境，包括历史交互数据、context的总结、领域知识与背景信息等。

关键观点4: 上下文工程的挑战与未来发展方向

上下文工程也面临着一些挑战，如碰到上限、模型表现不佳等问题。未来可能通过工程方法、新型架构的突破来实现长上下文模型质的飞跃。

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