“上下文工程”(Context Engineering)从硅谷火到国内，正成为AI领域的新热词，各类文章与概念层出不穷。然而，对于从 GPT-3.5开始就长期构建 AI 应用的从业者来说，这些所谓的新概念，很多时候不过是“新瓶装旧酒”——在理论上重新包装了实践中早已存在的方法与经验，这并非什么颠覆性的革新，而是对根本问题的再次确认，是对“完整信息”价值的永恒回归。
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概念喧嚣下的本质共识
提示词(Prompt)：原始的输入文本，如“详细总结这个网页内容”。从 GPT 的初期应用起，这种人类对模型的直接表达方式就已经成为与 AI 互动的核心机制。但一句话能否触发模型“想得深”“答得准”，很大程度上依赖于输入的设计方式。
提示词工程：并不单纯优化句子本身的语言措辞，而是围绕如何设计出更符合任务目标、模型理解能力和上下文结构的“交互指令”，涵盖系统化设计、测试、优化提示词的过程。本质是在语言的层面上，为模型创造“理想的语境”，使得模型不仅听懂“你说了什么”，还理解“你想要什么”。这一过程逐渐被工程化、系统化，用类似软件开发的方式不断迭代测试，并演变出一套完整的提示词生成与评估机制。然而，即便提示词设计再巧妙，一旦涉及复杂任务，就可能不够用了，问这便引出另一个更深层的系统性问题：上下文如何组织、选取与输入？
上下文工程：为模型精准构建、动态提供其所需一切相关信息（系统提示、对话历史、工具结果、长期记忆等）的科学与艺术。目标是在有限的上下文窗口中，把最关键的信息交给模型，主要包括：系统提示（system prompt）、当前用户输入、过往聊天历史、模型长期记忆、外部数据源（数据库、文件、API）、工具返回结果（如搜索、代码解析）。上下文工程的关键挑战在于：1）信息筛选与压缩：窗口有限，不能全丢进去；2）信息组织与排序：信息乱序会误导模型。3）动态构建：不同任务触发不同工具，收集不同信息。3）历史管理：用户的历史对话和偏好必须被追踪和理解。
在大模型应用从业者看来，“上下文工程”并非新的范式，早在GPT-3.5时代，开发者们已在奋力解决相同问题——“如何在模型可理解范围内，获取更完整的上下文，并将其有效拼接到提示词中”。那些煞费苦心的对话历史管理、工具调用数据组装，本质上就是在进行“上下文工程”。而新名词的价值，在于它终于将信息完整性的重要性推至前台，取代了过度聚焦于“魔法措辞”的提示词调试迷思。大模型在拥有充足且结构清晰的完整上下文时，表现远优于依赖“精心设计但信息匮乏”的提示词。
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完整上下文是无法回避的性能基石
Cline的博客文章《为什么Cline不索引你的代码库，这为什么会是一件好事》
Why Cline Doesn‘t Index Your Codebase (And Why That’s a Good Thing)
https://cline.bot/blog/why-cline-doesnt-index-your-codebase-and-why-thats-a-good-thing
分析了 RAG 处理代码存在的诸多问题，如代码逻辑被拆分、索引随代码更新而失效、增加安全风险等，所反映的恰好是大模型理解问题的本质：当检索的目标信息具有内在逻辑与完整性时，你需要让大模型看到完整的上下文，因此，不管采用何种提示词策略，最终目标都是为模型填充其所需的关键信息窗。一方面，追求完整语义上下文的策略，是通往最佳效果的路径；另一方面，成本与大模型可理解空间考量（如向量检索降Token）又是现实制约条件。上下文工程是“巧妙组合一切所需成分”的科学与艺术，配料不足或错配，终将导致模型表现打折。
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大模型局限性催生的工程艺术
归根结底，驱动“上下文工程”概念兴起的根本原因，是LLM的上下文窗口限制。若窗口无限，一切工程皆可免——尽数灌入即可。正是有限的“视野”，迫使我们不断锤炼这一技艺：在有限的Tokens内，如何筛选、组织、压缩、动态填充最相关、最完整、最有序的信息？这包含了：
信息优先级判断：何为当前任务的关键？
信息完整性维护：如何在分块/压缩中最大保留语义？（如摘要、结构保留）
信息动态组合：如何实时整合外部数据源（API/RAG）与内部状态（历史/记忆）？
信息交互：洞悉大模型与人脑对信息处理的微妙差异。
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结论：本质大于标签
“上下文工程”作为术语或许是新的，但它所指向的核心追求——为LLMs在有限窗口内精准投喂使其高效工作所必需的完整信息——却是AI应用开发第一天起就存在的核心挑战。站在开发者角度，不管“术语”，只谈“原则”，为模型准备好能答题的材料和环境：
完整至上：尽可能提供给LLM完整、连贯、逻辑清晰的上下文信息（代码库、文档、对话流），撕裂逻辑的RAG需谨慎使用，并辅以摘要、结构保留等补救措施。
历史为王：对话历史是理解用户意图的金钥匙，必须作为核心上下文组件精心设计与维护。
动态构建：信息的填充不是静态堆砌，而是根据任务、交互状态（如Agent）即时组合与调整的动态过程（提供“恰到好处的信息”）。
成本与效果的平衡术：在成本限制下（Token限制、RAG开销），寻求信息完整性与模型性能的最优解。
