如果你只是想用 AI 做个简单页面、MVP、landing page、随手写个小工具等等，Vibe Coding 足够快、足够让你可以晒出你领导 AI 做出的 NB 工作！但如果你是真的从事软件开发、系统开发，特别是完整的系统，有数据库有后端等等，Vibe Coding 就很像一个挖坑工具了，它会让你的需求调整、迭代和维护，包括系统安全，都进入失控状态，特别是如果你自己没有足够的系统架构能力的情况下，基本就是碰运气。
所以，如果你是真的想让 AI 成为你的同事，深入在生产级别的系统中合作，Vibe Coding 是远远不够的，Context Engineering 是关键，它让 AI 模型真正了解：你想干什么、你干过什么、未来要干什么、什么重要、发生了什么等等全方位的上下文信息。
这就是咱们今天要聊的话题：从 Vibe Coding 到 Context Engineering！为什么，怎么做，有什么作用？一起看看吧。
核心观点：从“随便聊”到“系统化设计”
要让 AI 模型真正发挥作用，仅仅靠精心设计的提示词远远不够。你得把整个系统设计好，像搭积木一样，把模型需要的所有信息（上下文）有条理地喂给它。这就像从“随便跟 AI 聊两句”（Vibe Coding）到“像写代码一样系统化管理 AI 的输入”（Context Engineering）的进化。
- 为什么好提示不够用？
早期大家觉得，LLM 很聪明，只要给个简单指令，它就能干大事。但现实是残酷的：一旦把 AI 用在真实场景，比如处理复杂的用户输入或大规模任务，模型经常“翻车”。比如，回答跑偏、逻辑混乱，甚至完全胡扯（幻觉）。这不是模型本身的问题，而是它没拿到正确的“上下文”——就像一台超级电脑，内存里装的却是乱七八糟的数据。
AI 失败往往是上下文失败，而不是模型不行。解决办法不是去“修”模型，而是要像工程师一样，精心设计它的“输入流”，确保模型每次都能拿到最合适的“原材料”去推理。
- 从 Vibe Coding 到 Context Engineering
回顾 AI 交互方式的演变，分为三个阶段：
· Vibe Coding：最原始的玩法，像是跟 AI “随便聊”，凭感觉试探它的能力。适合快速探索，但完全不可靠，规模化时会崩。
· Prompt Engineering：稍微高级点，讲究怎么写出精准的提示，比如给模型设定角色、提供例子等。但这只是优化单次对话，视野太窄。
· Context Engineering：这是未来的方向，不只关注提示，而是管理整个“上下文窗口”（模型一次能处理的信息）。包括用户的历史对话、外部文档、工具输出等，全都要精心组织，像设计操作系统一样，让模型有条理地工作。
这就像从手工敲 HTML 网页，进化到用现代框架开发复杂 Web 应用的飞跃。Context Engineering 是 AI 开发的“工业化”阶段。
- 核心比喻：LLM 是 CPU，上下文是 RAM
Andrej Karpathy 提出过一个比喻：把 LLM 看作一台超级 CPU，上下文窗口就是它的内存（RAM）「the LLM is a new kind of CPU, and its context window is its RAM」。CPU 再强，内存里没装对数据，也干不出活儿。所以，工程师的任务就像设计一个“操作系统”，负责把正确的上下文装进内存，让模型能高效处理任务。
技术核心：如何管理上下文窗口
管理上下文有四个关键点，像是给这个“操作系统”定下的基本规则：
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Write（存储状态）
让 AI 记住之前的工作，就像给它一个“记事本”。比如，AI在解决复杂问题时，可以把中间步骤写下来，防止忘了自己的计划。
例子：一个研究 AI 可能先列个多步计划，存在内存里，确保不会因为上下文窗口限制而丢失。
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Select（动态检索）
在需要时，从外部抓取相关信息喂给模型，比如通过 RAG 从数据库拉取文档，或者根据任务调用合适的工具。
例子：用户问了个专业问题，AI 会去数据库找相关资料，确保回答有理有据。
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Compress（压缩信息）
上下文窗口大小有限，得学会“浓缩精华”。可以用 AI 总结长对话，或者直接删掉不重要的老消息，尽量让关键信息占主导。
例子：把一堆聊天记录浓缩成几句重点，省空间又不丢关键信息。
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Isolate（隔离上下文）
把不同任务的上下文分开，避免互相干扰。就像给不同任务分配不同的“工作区”。
例子：用多 Agent 系统，一个 Agent 专管数据分析，另一个管创意写作，各自有独立的上下文，互不打扰。
挑战与解决办法
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“Lost in the Middle”问题
模型对上下文开头和结尾的信息更敏感，中间的信息容易被忽略。解决办法是精心安排信息顺序，把关键内容放在开头或结尾。
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上下文失败的四种模式
· 上下文污染：塞了错误或无关的信息，导致 AI 回答跑偏。
· 上下文干扰：信息太多太杂，模型抓不住重点。
· 上下文混淆：看似合理但没用的信息误导了模型。
· 上下文冲突：比如指令说“简洁点”，但例子却啰嗦，模型不知道听谁的。
解决这些问题需要更精准的上下文管理，比如用清晰的结构（像 XML 标签）组织信息。
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案例：Product Requirements Prompt（PRP）工作流
一个实际应用：PRP 工作流，用于 AI 驱动的软件开发。它像一个“编译器”，确保 AI 生成的代码符合项目需求。
· 步骤1：设定全局规则（代码结构、测试要求等）。
· 步骤2：写详细的功能需求，包括示例代码和文档链接。
· 步骤3：AI 分析需求，生成详细的实施计划（PRP）。
· 步骤4：按计划执行，每步都跑测试，失败就自动修复。
这个流程确保 AI 输出可靠，像真正的软件工程一样严谨。
进阶话题：Agentic AI 的前沿
上下文工程的未来，特别是在多 Agent 系统和自主 AI 方面的应用：
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多 Agent 系统
复杂的任务可以拆分成小块，交给不同的“专家 Agent”，每个 Agent 有自己的上下文。但这需要解决“上下文同步”问题，确保所有 Agent 朝着同一个目标努力。
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自动上下文工程
未来的 AI 可能会自己管理上下文，比如总结对话、主动找需要的工具。这种“元认知”能力让 AI 更像一个有自我意识的助手。
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标准化协议
像 MCP 这样的标准，让 AI 可以轻松从外部系统（比如日历或数据库）拉取上下文，构建更智能的生态系统。
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安全挑战
· 上下文污染：有人往知识库里塞假信息，误导 AI。
· 间接提示注入：恶意文档藏了指令，偷偷改变 AI 行为。
解决这些需要严格的验证机制，确保上下文来源可靠。
实际应用与价值
上下文工程已经在各行各业展现了巨大价值：
· 法律科技：AI 通过访问案例和法律文档，减少 75% 的研究时间。
· 保险：实时拉取保单和法规数据，错误率降 80%，效率提 25%。
· 科研：化学合成规划时间从几周缩短到几小时。
· 金融：贷款决策错误率从 15% 降到几乎为零。
数据还显示，用 RAG 等上下文技术能减少 90% 的幻觉问题，运营成本降低 40%，产品上线时间缩短 50%。这些数字说明，上下文工程是 AI 落地的关键。
最佳实践
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把上下文当产品：像管理代码库一样，持续更新、检查、优化知识库。
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优先用 RAG 而非微调：RAG 更便宜、灵活，适合动态知识场景。
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结构化提示：用清晰的分隔符（比如###）组织上下文，重要指令放开头。
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明确且全面：别假设模型懂你的项目规则，事无巨细地写清楚。
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不断迭代：像做实验一样，测试不同的上下文策略，找到最优解。
总结
Context Engineering 是 AI 开发的下一个风口。它不再是简单地跟模型“聊天”，而是像设计操作系统一样，精心管理模型的“内存”。通过 Write、Select、Compress、Isolate 四大关键点，工程师可以让 AI 在复杂场景下稳定运行。无论是法律、金融还是科研，上下文工程都在大幅提升 AI 的实用价值。未来，随着自动上下文管理和标准化协议的发展，AI 会变得更聪明、更安全，成为真正的“生产力引擎”。
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