这场关于理解的漫长修补，究竟隐藏着怎样的？
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这场guan与理解的漫长修补，究竟隐藏着怎样的秘密？说实话，我也想问！
你有没有遇到过这种情况：明明觉得自己说得hen清楚了但AI就是听不懂你在说什么？huo者它突然开始胡言乱语，前一秒还记得的事情，下一秒就忘了？别急着砸键盘， 物超所值。 也别怀疑是自己的表达Neng力有问题。真相可Neng没那么简单——也许，问题根本不在于你怎么說，而在於機器到底「kan到」了什麼。
Zui近这个概念特bie火，火到连硅谷那些平时不爱说话的技术大牛dou出来站台了。Shopify的老大Tobi Lütke， 还有那个在AI圈几乎是神一般存在的Andrej Karpathy，两个人不约而同地在社交媒体上提到了一个新词儿——context engineering中文叫上下文工程。这名字听起来挺高大上的，对吧？但说实话，我第一次kan到的时候也是一脸懵逼，这玩意儿到底跟之前的有啥区别？为什么突然之间suo有人dou开始聊这个了？
从提示词到上下文：一场静悄悄的范式大转移
要理解上下文工程，咱们得先聊聊它的「老前辈」——。记得ChatGPT刚出来那会儿， 网上铺天盖地dou是各种「万NengPrompt模板」，什么「你是一个专业的XX」「请用Markdown格式输出」「step by step思考」……大家dou在研究怎么写提示词才Neng让AI表现得geng好。 YYDS！ 这波热潮持续了整整一年多， 各种课程、教程满天飞，仿佛只要掌握了写提示词的技巧，就Neng召唤神龙一样召唤出完美的AI回答。
可不是吗！ 但慢慢地，有人发现不对劲了。不管提示词写得多么精妙，总有一些场景让AI显得特bie笨。比如让它读一份长长的合同， 它读到后面就忘了前面在说什么；比如多轮对话进行到第十轮的时候，它突然开始称呼你为「您」——主要原因是它Yi经忘记你们之前聊了什么。geng别说那些需要调用外部工具、处理实时数据的复杂任务了单纯靠写提示词根本搞不定。
不堪入目。
这场guan与理解的漫长修补，究竟隐藏着怎样的秘密？说实话，我也想问！
你有没有遇到过这种情况：明明觉得自己说得hen清楚了但AI就是听不懂你在说什么？huo者它突然开始胡言乱语，前一秒还记得的事情，下一秒就忘了？别急着砸键盘， 物超所值。 也别怀疑是自己的表达Neng力有问题。真相可Neng没那么简单——也许，问题根本不在于你怎么說，而在於機器到底「kan到」了什麼。
Zui近这个概念特bie火，火到连硅谷那些平时不爱说话的技术大牛dou出来站台了。Shopify的老大Tobi Lütke， 还有那个在AI圈几乎是神一般存在的Andrej Karpathy，两个人不约而同地在社交媒体上提到了一个新词儿——context engineering中文叫上下文工程。这名字听起来挺高大上的，对吧？但说实话，我第一次kan到的时候也是一脸懵逼，这玩意儿到底跟之前的有啥区别？为什么突然之间suo有人dou开始聊这个了？
从提示词到上下文：一场静悄悄的范式大转移
要理解上下文工程，咱们得先聊聊它的「老前辈」——。记得ChatGPT刚出来那会儿， 网上铺天盖地dou是各种「万NengPrompt模板」，什么「你是一个专业的XX」「请用Markdown格式输出」「step by step思考」……大家dou在研究怎么写提示词才Neng让AI表现得geng好。 YYDS！ 这波热潮持续了整整一年多， 各种课程、教程满天飞，仿佛只要掌握了写提示词的技巧，就Neng召唤神龙一样召唤出完美的AI回答。
可不是吗！ 但慢慢地，有人发现不对劲了。不管提示词写得多么精妙，总有一些场景让AI显得特bie笨。比如让它读一份长长的合同， 它读到后面就忘了前面在说什么；比如多轮对话进行到第十轮的时候，它突然开始称呼你为「您」——主要原因是它Yi经忘记你们之前聊了什么。geng别说那些需要调用外部工具、处理实时数据的复杂任务了单纯靠写提示词根本搞不定。
不堪入目。