大模型发展这两年，应用型 AI 的焦点一直在 “提示工程”（prompt engineering），但随着更强大的大语言模型（LLM）走向多轮、长时间的自主行动，一个更关键的概念开始走到台前：上下文工程（context engineering）。与其把精力放在如何雕琢每一句提示，不如把问题聚焦到：怎样构造和维持 “最可能让模型产生期望行为” 的上下文？本文是参考 Claude 官网博客的总结，文章原文：www.anthropic.com/engineering…