context is the new MOAT. “提示词工程”已过时，“上下文工程”正当时。 如果一个人还沉迷“魔法提示词”，不明觉厉的，复杂晦涩到人类看不懂的，可能 ta 还没真正理解 llm 的局限与真正潜力。 下一轮 llm 应用差距，不在提示词（随着 llm 能力提升，提示词工程已经基本不太重要了，只要说人话，把需求说清楚即可），而是 context： 谁能 持续、低摩擦、结构化 地供给高质量上下文，把 llm 的巨大 context window 充分用起来！ （当前 llm 的上下文窗口巨大，chatgpt free 用户有 8k，plus 用户有 32k，pro 用户有 128k！这也是我充值 pro 的一大原因🤣） === 题外话：记录一切，疯狂记笔记，坚持个人知识管理，logseq/obsidian 上万条笔记...这一类行为习惯的含金量，在 llm 时代会“指数级”提升。 我把这些知识管理操作统称为“知识外化”：只有外化、数字化记录和存档的个人知识，才能把 mcp 打通，才能方便成为 chatgpt 的 context，才能发挥人机协作的巨大潜在价值。 从今天开始，请每天新写 5 条 logseq 笔记🤣