提示词工程现在没人炒了，却人人在用

早上跟 @edward40e 聊了挺长时间，其中有一部分提到了 Prompt Engineering 和 Context Engineering 的话题。

我的观点是这两者现在更少炒作，但是却深入到每个使用 agent 的人的日常当中。

比如我在跟 GPT 对话的时候，因为我知道它经常犯某几种类型的错误，所以我会用特定的表达方式来帮它规避相关问题。而且大部分模型一旦你明确说要用某个具体方案，它们往往就放弃思考，直接执行。因此我只会在明确要用某个实现的时候说清楚，大部分情况下把自己的想法作为建议，甚至只说结果不说可能的解法，让模型“多想想”。这部分就是过往 Prompt Engineering 的范畴。

至于 Context Engineering，那就是我时常重复提及的，把 codebase 组织好，天然就是 agent 工作最好的上下文。模型工作效果不佳，有可能是因为关键上下文缺失，但也有可能是因为各种过期文档太多，深入到细节的 AGENTS.md 激活了错误的参数，导致模型注意力涣散。

诸如此类。

@edward40e 还分享了不少具体 Agent 工作的细节和对整个 Agentic App 相关领域的观点。这些都是我之前选择跳过等待卷出一个结果的话题，现在能够知道一线工程师的看法和实践，获益良多 :D