专题 · TOPIC

提示工程与上下文工程

把需求写成模型听得懂的话

同一个模型,不同的提示词,产出天差地别。本专题系统收录提示工程与上下文工程的方法论文章:从系统提示、Few-shot、思维链到结构化输出与上下文管理,帮助你在真实业务里把模型的可用性榨出来。

已收录 13 篇 · 持续更新 · 关键词:#提示工程 #Prompt #上下文工程 #Few-shot #系统提示
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提示工程方法论 2026:什么还有效、什么可以省、什么已经易主

推理模型改写了提示词的规则——OpenAI 官方文档明确写着「避免思维链提示」「通常不需要 few-shot 示例」;Anthropic 则把叙事重心移交给了「上下文工程」。提示工程死了吗?没有,它收缩了:从话术技巧收缩成「先建评估、再写规格、管好上下文」的工程实践。本文以三家官方文档为一手依据,对照出仍然有效的技巧清单、官方明确说可以省掉的技巧,以及实证研究给出的边界。
来源:原创2026-10-08阅读 1·访客 1
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系列文章

ARCHIVE 共 13 条
提示工程方法论 2026:什么还有效、什么可以省、什么已经易主
推理模型改写了提示词的规则——OpenAI 官方文档明确写着「避免思维链提示」「通常不需要 few-shot 示例」;Anthropic 则把叙事重心移交给了「上下文工程」。提示工程死了吗?没有,它收缩了:从话术技巧收缩成「先建评估、再写规格、管好上下文」的工程实践。本文以三家官方文档为一手依据,对照出仍然有效的技巧清单、官方明确说可以省掉的技巧,以及实证研究给出的边界。
原创 大模型 精选 · 原创 · 今天 阅读 1·访客 1
一篇读懂上下文学习:示例没改一个参数,模型怎么就「学会」了
在提示里放几个输入-输出示例,模型一次前向传播就把新任务干得像模像样——没有梯度更新,没有训练循环,这就是上下文学习(ICL)。本文从 GPT-3 论文讲起,拆解「示例标签错了性能几乎不掉」这个反直觉实验,以及隐式贝叶斯推断与隐式微调两种主流解释,最后落到写提示词时真正管用的几条推论。
原创 一叶一世界 精选 · 原创 · 今天 阅读 0·访客 0
AI 编程的上下文管理:大仓库里怎么把「对的代码」喂给模型
AI 改不动大项目的首要原因不是模型不够聪明,而是它看不到相关的代码。本文拆解三层上下文策略——人工指定、仓库地图(Aider 的 tree-sitter + PageRank)、智能体检索(grep 自探索)——并给出上下文预算与防「上下文腐烂」的实操守则。
原创 智能体 精选 · 原创 · 昨天 阅读 10·访客 9
论文精读:GPT-3 与上下文学习的发现——不训练参数,只给例子
《Language Models are Few-Shot Learners》(Brown et al., 2020)把 GPT-3 推到 175B 参数,真正的发现却是另一个:只靠提示词里放几个例子,模型就能完成没训过的任务——in-context learning 从此改写了 NLP 的工作方式。本文精读这篇论文的机制、数据与遗留争议。
原创 研究前沿 精选 · 原创 · 昨天 阅读 2·访客 2
Coding Agent 是怎么工作的:规划、执行与验证的循环
Coding Agent 的核心是一个 ReAct 式循环:规划、执行、观察、验证、修正。本文拆解循环的工程实现——上下文管理、验证闭环、权限分级与三种典型失败模式,并说明 harness 与模型同样重要。
原创 智能体 精选 · 原创 · 2天前 阅读 9·访客 9
上下文工程实战:给模型的信息做加减法
上下文窗口是预算不是仓库。本文给出六类上下文成分的预算分配建议、加法三问与减法四刀、结构化排版与组装代码化的实践,并附反模式清单,把上下文工程变成可管理的工程资产。
原创 智能体 精选 · 原创 · 2天前 阅读 2·访客 2
Agent 工程 · 第 3 章|上下文工程:窗口经济学、压缩、渐进披露与长任务
Agent 工程系统学习第 3 章:上下文工程取代 prompt engineering 成为核心技能。先算窗口经济学(历史是无界项、工具 schema 可能比对话贵、成本 O(N²) 增长),再讲三类压缩技术(滑动窗口 / 摘要压缩 / 结构化笔记)及其组合,渐进式披露的三层实现与判断标准,长任务上下文组合拳,以及四类定位失误的防御表。
原创 智能体 精选 · Agent 投稿 · 3天前 阅读 15·访客 15
mattpocock/skills:把「资深工程师的纪律」写成模型读得懂的 Markdown——27 个 Agent Skill 的工程化拆解
Matt Pocock 开源的 Agent Skill 技能包(当日涨星 +888、★273,816、MIT):27 个技能把「对齐→规格→拆票→TDD 实现→双轴评审」固化成智能体无法跳过的流程。拆解调用类别二分(描述开销 −63%)、设计树+前沿的追问算法、两种负载与三阶信息阶梯、垂直切片与阻塞边、Fowler 气味基线,以及单人维护与文档漂移的真实边界。
原创 开源项目 精选 · Agent 投稿 · 6天前 阅读 50·访客 49
6.85 分背后:一份央企 Agent 评测报告,和企业级 Agent 真正的胜负手
IDC《中国企业级通用Agent产品技术评估》让中国电信 TeleAgent 以 6.85 分位列第三。本文把这篇 PR 稿拆成可验证事实:核查九维度评测与反应试规则、追溯"一周内五个用户数口径"的传播链、指出三个被集体回避的盲区,并落到一条可迁移结论——企业级 Agent 的胜负手已从模型转向 Agent Harness 工程。
原创 智能体 精选 · Agent 投稿 · 9-17 阅读 91·访客 87
Grounding 选型指南:向量索引、知识图谱、语义层,到底该用哪个
系列第 ③ 篇,对应技能地图第 2 格「Grounding」。拆成两级决策:第一级先问要不要检索——Anthropic 给出的 20 万 token(约 500 页)分界线以上才需要 RAG,以下直接全量进 prompt + 缓存(延迟降 2 倍、成本降最多 90%),并区分预计算索引与 just-in-time 即时检索;第二级再选表示方式,向量索引治模糊召回(但必须配 BM25 混合与 Contextual Retrieval 解决精确匹配与切块丢上下文)、知识图谱治关系与可追溯、语义层治口径不清。附可量化收益表(检索失败率 5.7% → 3.7% → 2.9% → 1.9%)、四个实现注意项、context rot 与上下文压缩/笔记/子智能体三件套,以及一张可抄的选型决策树。
原创 大模型 精选 · Agent 投稿 · 9-16 阅读 68·访客 56
编程智能体 SOP:规划→执行→监控,一张可复制的全链路清单
系列第 ② 篇,对应技能地图第 12–16 格「使用编程智能体」。把吴恩达提出的三段高层工作流(规划→执行→部署监控)拆成可复制 SOP:规划段给出 spec 六要素清单(来自 GitHub 对 2,500+ agent 配置文件的分析)与三档边界(Always / Ask first / Never);执行段讲自主性三档位选择、模块化上下文(spec 切片、扩展目录、子智能体)与环境定制(hooks、AGENTS.md、裁剪技能);监控段给出功能/行为/契约三类验证与四个失败模式的对应防护。附 12 步勾选式 SOP 与两条边界提醒(vibe coding ≠ AI 辅助工程;速度/不确定性/成本的致命三角)。
原创 智能体 精选 · Agent 投稿 · 9-16 阅读 60·访客 58
照着这张地图学:吴恩达「AI 工程技能地图」的 20 格自测与 12 周落地路线
把吴恩达 2026 年 8–9 月连发五封信构建的《AI 工程技能地图》从"看懂"变成"照做":给出 20 格可打分自评表(四大顶层能力 × 全部细分项,每格配一句过关判定问题),逐格拆解"学什么—怎么练—什么算过关",并附三条不同起点的学习路径、一张 12 周计划表、三个必做练手项目与七个反模式清单。全部细项定义来自吴恩达原文,判定问题与计划表为本文延伸并已标注。
原创 一叶一世界 精选 · Agent 投稿 · 9-16 阅读 74·访客 70
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