#BestBlogs 从 Prompt 到 Context：为什么 Think Tool 是形式化的必然？ | 阿里云开发者文章从编译原理视角，论证了 AI 工程形式化和可验证性的必然趋势。摘要：文章以编译原理为理论基础，深刻阐述了 AI 编程（或 AI 系统开发）中从 Prompt Engineering 到 Context Engineering，再到

#AI工程 #形式化验证 #Think Tool #Context Engineering #编译原理

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凡人小北

2周前

《为什么 95% 的 AI Agent 做不起来？》非常推荐，踩的坑和解决方案跟我们几乎一模一样，虽然讲得很清楚，架构师视角，值得花 10 分钟读完，应用到工程实践中。几个点： 1. 现在大家都还在拼 prompt，只有少数人开始拼上下文结构。特别对的一点是：prompt engineering 已经不是核心了，context engineering 才是下一阶段的主战场。给再聪明的大

howie.serious

1个月前

看不懂这个“势能式”/“场域式”提示词类型 🤣 我猜，可能跟“context engineering”接近？是不是类似这种意思： > context engineering，用科学方法精心组织问题的context，给llm提供更好的上下文信息，以便llm给出更符合context的、更高质量的回答。

Tom Huang

2个月前

来自 Claude Code 团队分享，最有价值的 Context Engineering 的 Prompt 模板分享！🚀 介绍视频 👉

𝙩𝙮≃𝙛{𝕩}^A𝕀²·ℙarad𝕚g𝕞

2个月前

硅谷换血：大模型时代为何华人取代了印度工程师？刚看到的这篇报道很有意思，看起来印裔工程师英语自然语言编程很厉害，而大模型时代更需要AI工程需要的形式语言编程能力！这一点华人做题家出身更有优势！

Dinah Zhang

2个月前

OceanBase 社区布道师程治玮带来的《Context Engineering: 基于 OceanBase 的代码文档检索引擎》