🏷️ 上下文工程
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上下文工程（Context Engineering）正在取代提示词工程吗？
2026 年行业热词从 Prompt Engineering 转向 Context Engineering。这不是炒作，而是范式转变。本文讲清两者区别、上下文工程的四要素，以及为什么它更接近真实生产。
2026/4/26上下文工程：比提示词工程更值钱的那一层能力
提示词写得好只是及格线，真正决定 AI 输出上限的是喂进去的上下文。本文讲清上下文工程的四个组成部分、组装顺序与常见误区。
2026/9/23「上下文腐烂」排错手册：Agent 越到后面越笨，到底怎么救
长任务跑到一半，Agent 开始忘指令、重复动作、忽略约束——这就是 Context Rot（上下文腐烂）。本文给出症状识别、根因分析和四种可落地的修复策略。
2026/10/6上下文工程：比提示工程更重要的新战场
提示工程已趋同质化，真正的杠杆在上下文工程。本文讲清上下文的四个组成部分、预算分配、压缩与检索策略，并给出可复用的组装流程。
2026/4/26上下文工程实战：为什么 1M Token 上下文反而拖慢你的 AI 应用
长上下文是2026年的标配，但把资料一股脑塞进去往往效果更差。本文讲清上下文工程的核心原则、检索与压缩的取舍，以及可直接照搬的分层策略。
2026/4/26同一个模型，为什么别人用Cursor一小时干完你要一整天？
编码Agent的能力差异，80%不在模型，而在你喂给它的上下文。本文给出一套可复用的上下文工程方法：项目地图、任务切片、验证回路，让Agent真正干活。
2026/4/26从演示到生产：AI编程助手在真实遗留系统上的四个失灵点
Demo里的AI编程助手无所不能，接到真实代码库后却常常变笨。本文从上下文检索、隐性约定、环境依赖与回归验证四方面解释原因，并给出一套可执行的接入顺序。
2026/4/26长上下文不是免费的：为什么塞满2M token反而更笨，以及该怎么用
上下文窗口越做越大，但把你所有资料都塞进去通常不是最优解。本文从有效上下文、检索精度、延迟成本与并发支持四个角度拆解长上下文的真实代价，并给出一套分配与压缩策略。
2026/4/26提示词工程已经过时了吗：从「写句子」到「设计接口」的转变
模型越来越会猜你的意图，提示词的技巧性价值在下降。但上下文组织、约束表达、输出契约设计反而更重要。本文讲清提示词工程真正没被淘汰的部分，并给出一套工程化写法。
2026/4/26上下文窗口不是越大越好：AI编程Agent的"记忆卫生"实战手册
以Claude Code、Cursor、Codex类Agent为例，拆解长上下文为何反而拖垮代码质量，给出分层记忆、主动遗忘、压缩策略与验证清单。
2026/4/26上下文压缩实战：长任务Agent不再丢失记忆的四种压缩策略
长任务Agent最常见的失败不是模型不够强，而是上下文被塞爆。本文拆解摘要式压缩、结构化留存、检索式外部记忆、分层压缩四种策略，给出可落地的触发阈值与实现顺序。
2026/4/26工具越多越笨：Agent 的「工具选择税」与三种解法
给 Agent 挂 40 个工具后，任务成功率反而下降——这不是错觉。本文用工具选择税解释这个现象，给出分组加载、两段式路由、工具合并三种可落地解法，并附量化评估方法。
2026/4/26上下文窗口大了，Agent 反而更笨：一份手工管理的「预算表」
窗口从 8K 涨到 1M，很多 Agent 的效果却在下滑。本文把上下文当成稀缺预算来管：四类内容的价值密度测算、压缩与驱逐的决策顺序、以及一份可直接照抄的上下文预算表。
2026/4/26提示词工程正在消失：新岗位其实叫上下文工程
调提示词的人正在被淘汰，不是因为技巧不够，而是因为决定模型表现的主力已经从措辞转移到了上下文的组装方式。本文解释这一转移的技术原因，并给出上下文工程师每天实际要做的事。
2026/4/26