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AI 中的新技能不是提示，而是上下文工程 本文介绍了AI领域新兴的**上下文工程**这一概念，它超越了传统的**提示工程**，强调为大型语言模型（LLM）**动态地、系统地提供完成特定任务所需的全部信息**。 文章指出，AI代理成功与否的关键不再主要取决于模型本身，而在于其**所获上下文的质量**。**上下文**被定义为模型在响应前看到的一切，包括系统指令、对话历史、长期记忆、外部检索信息、可用工具及输出格式要求等。 通过对比缺乏上下文的“廉价演示”与具备丰富日历、邮件等上下文的“神奇”代理，文章阐明：构建有效AI代理的核心在于**在正确时间以合适格式提供必要信息与工具**，而非依赖复杂代码或算法。因此，**上下文工程**正成为开发现实、可靠AI应用的核心学科。 -
提示词工程的洞见 - 李继刚分享 本文核心总结了李继刚提示词课程要点，围绕如何有效与 AI 沟通展开，强调“清晰表达”与“压缩表达”的重要性。 **一、Prompt 之道：清晰表达** 关键在于有效输入（如阅读、观察），并清晰表达脑海中的概念。可通过与 AI 对话深化思考，利用框架但不囿于框架。 **二、Prompt 之术：三板斧** 1. **分配角色**：为 AI 设定角色（含知识、风格等），降低信息模糊性； 2. **给出示例**：提供具体例子，辅助 AI 类比学习； 3. **思维链**：引导 AI 逐步推理（如用“Let's think step by step”），提升逻辑性。 **三、压缩表达** 将内容逐层精炼（一段话→一句话→一个词→一个字），以提升表达精准度，并使 AI 更好地理解意图。理论基础对应嵌入（embedding）与注意力（attention）机制，实践中应如“画师”般掌控对话方向。 结语指出，掌握提示词工程如同学习一门语言艺术，需通过持续积累与实践，实现与 AI 的高效协作。
