提示词工程 Prompt Engineering
在大模型刚刚进入大众视野的初期，开发者面临的最大挑战是如何让模型听懂人类的指令。这一阶段被称为提示词工程时代。其核心思想非常直观：通过精心设计输入的文本提示，引导模型输出符合预期的结果。
这一时期的开发者更像是“提示词巫师”，他们热衷于寻找所谓的“魔法咒语”。典型的技巧包括角色设定、思维链、少样本学习以及输出格式约束。例如，仅仅在问题前加上一句“请一步步思考”，模型的推理能力往往就能得到显著提升。
然而，随着应用场景的复杂化，提示词工程的局限性逐渐暴露。提示词变得越来越长且难以维护，模型容易在长对话中丢失上下文，且这种方法极度依赖人工的反复试错。它适合解决单轮的、简单的问题，但在构建系统级应用时显得力不从心，因为它无法解决模型“记不住”和“不可控”的根本缺陷。
上下文工程 Context Engineering
到了2025年前后，开发者们意识到，问题的关键不在于“怎么问”，而在于“给模型什么信息”。于是，工程重心从提示词本身转移到了上下文的构建上，上下文工程应运而生。
这一阶段的核心思想是为模型构建一个完整的信息环境，让模型在“正确的背景知识”中工作。上下文不再局限于用户的提问，而是扩展到了历史对话记忆、外部知识库以及系统状态。关键技术组件包括检索增强生成、长期记忆以及上下文窗口管理。
开发者此时的角
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