Context Engineering（上下文工程）是人工智能领域的一种方法论，指系统性地设计、构建和管理输入给AI模型的上下文信息，以引导模型产生更准确、相关的输出。其核心在于超越单一提示词的局限，综合运用背景知识、任务说明、约束规则、示例等多类信息，优化AI对任务的理解与执行能力，适用于对话系统、自动化代理及复杂任务处理等场景。
上下文工程的核心认知是LLM的输出质量完全取决于输入上下文的质量
上下文工程（Context Engineering）正在成为继提示工程之后的下一个核心概念
上下文工程（Context Engineering）正在开发者社区快速走红，被视为替代Vibe Coding的系统化AI编程方法
MineContext定位为'主动式上下文感知AI伙伴'，融合了Context Engineering（上下文工程）和ChatGPT Pulse两大技术方向
Context Engineering围绕三大核心支柱：上下文设计（Context Design）、上下文编排（Context Orchestration）和上下文优化（Context Optimization）
cased/kit是一个聚焦上下文工程（Context Engineering）的开源工具包，为AI编程助手提供代码库映射、符号提取和多模式代码搜索能力
Andrej Karpathy等业界领袖已公开表示上下文工程（Context Engineering）正在取代提示工程成为AI应用开发的核心能力
RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）技术的成熟推动了Context Engineering的兴起
上下文工程（Context Engineering）的核心思想是做特定任务时只提供必要的信息
上下文工程（Context Engineering）概念由前OpenAI研究员Andrej Karpathy等人推广
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