提示工程在短短 18 個月內被淘汰,主要是因為它存在一個根本缺陷:每次對話後,所有設定都會完全重置。這意味著,即使花費大量時間調整提示詞以獲得理想的結果,一旦關閉視窗,AI 就會遺忘所有資訊,包括使用者的寫作風格、客戶偏好和專案脈絡,導致每次都需要重新開始,效率低下。
情境工程改變了這種邏輯,它不是教導使用者如何「問得更好」,而是設計 AI 在回應之前所「看到的所有資訊」。情境工程的核心在於建立一套架構,讓 AI 能夠記住並利用跨對話的資訊,從而實現持續的進展和複利效應。通過建立永久系統指令、跨對話的記憶系統、接入工具和資料,以及設計動態情境組裝,情境工程可以顯著提高 AI 的輸出品質和工作效率。
要打造情境工程,可以從建立三個起始檔案範本開始:about-me.md、brand-voice.md 和 working-rules.md,用於定義個人資訊、品牌語氣和工作規則。此外,建立 project-state.md 以記錄專案的關鍵決策和進度,並將 AI 連接至各種工具(如 Gmail、Google Drive、Slack、GitHub、Notion 等),使其具備讀寫以外的能力。最後,通過檢索增強生成(RAG)將使用者的資料接入 AI,確保 AI 在回應前能夠存取相關的文件和資訊,避免產生幻覺。
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