怎么理解AI提示词工程呢？ 看到一个帖子，说“提示词工程应该该叫做上下文工程”的说法，认为太形象了！
咋理解这个事情呢？
先来看看AI的发展。
这几年AI的发展，说到底就经历了三个阶段：
ChatGPT 3.5 时代：聊天机器人初登场
推理模型阶段：AI开始“思考”
智能体阶段：AI可以动手了
你以为这三阶段是翻天覆地的变化？其实不然，很多人忽略了一点：AI每一步的“进化”，本质上只是“变得更好用了”而已，核心逻辑始终没变。
我们来一个个拆开说说。
第一阶段：ChatGPT 3.5，提示词的黄金时代
ChatGPT 3.5一出来，直接震撼所有人——你问什么，它都能回答，像极了一个全天候专家助手。
更神奇的是，只要你写的提示词（prompt）更清晰、更结构化，它给你的答案就越准、越实用。
于是，各种提示词模板、技巧、套路蜂拥而出，“提示词工程”也成了显学。无数人把时间砸在了“怎么写出好提示词”上，仿佛提示词就是未来的“打工人第一技能”。
但好景不长。
第二阶段：推理模型来了，提示词被“唱衰”了？
随着以 DeepSeek R1 为代表的推理模型登场，AI开始具备更强的自我推理能力。
这时候你会发现：哪怕一句话说得不那么准确，它也能“猜个差不多”；提示词随便写，结果也还挺不错。
人们一度陷入狂欢，以为AI的“傻瓜化”时代到来了，自己就算是个门外汉，不懂专业知识，也能让AI轻松搞定一切。
于是，“Prompt已死”的说法开始流行。
很多人开始质疑提示词的必要性，觉得AI已经那么聪明了，还需要花心思打磨提示词干嘛？
但结果呢？新鲜感一过，大家发现根本不是那么回事。想让AI写篇能用的文章，依然是改来改去，不是这儿逻辑不通，就是那儿事实出错。
为什么？
因为我们对AI抱有了不切实际的幻想。 我们以为AI能替我们思考，甚至能弥补我们的知识短板。但真相是，AI无法凭空创造你脑子里没有的东西。你作为一个门外汉，对一个领域一知半解，你连自己到底想要什么都描述不清，AI又如何能精准满足你？
巨大的期待，换来的是巨大的失望。最终，要么放弃使用，要么回到老路——自己从头学起。AI似乎又变回了那个“没什么用”的玩具。
而所谓的“提示词无用论”，本质上是这些人没搞懂：提示词的根本，是你和AI的交互语言，是你向它准确表达需求的方式。 你自己都表达不清楚，AI只能靠猜，输出的结果自然就成了“开盲盒”，时灵时不灵。
AI推理模型的发展，不是让提示词消失了，而是它更能听懂人话，更能遵循指令了。但前提是，你的指令得是明确的、高质量的。
第三阶段：AI智能体，提示词变成“系统工程”
现在，进入了AI Agent（智能体）时代。
AI不再只是一个聊天框，它被赋予了手和脚——可以使用各种外部工具。通过任务拆解、多轮规划、调用工具，AI能独立解决一个复杂问题，直接交付最终产物。
这看起来更自动化了，对吗？但我们扒开它的内核看看。
Agent工作的每一轮推理，原则上都需要把前序的所有信息——包括你的原始问题、它的思考过程、多轮对话的记录、甚至是调用工具后返回的结果——全部打包，重新放进当前这一轮的Prompt里。
只有这样，模型才拥有完整的上下文（Context），才能基于全局信息，做出最合理的下一步决策。
现在你明白了吗？
Agent的执行效果，几乎完全取决于你喂给它的上下文质量。这个上下文是否全面、信息是否可信、格式是否精准，直接决定了最终结果的成败。
如今，在AI Agent时代，当大模型本身变成可随时替换的基础设施后，应用层公司真正的护城河，就是上下文工程的能力。
你去看市面上那些顶级的AI应用，无论是编程助手Cursor，还是研究工具Devin，它们所有核心功能，都在围绕一件事：如何为主模型在推理时，提供一个足够全面、精准、优质的上下文。
这套复杂的系统工程，包括：
如何精准拆解用户意图？
如何从外部获取可信的补充信息？
在什么时候、以什么格式、把这些信息拼接到Prompt的什么位置？
在模型窗口长度有限的情况下，如何对爆炸的上下文进行压缩和筛选？
这，才是真正的“魔法”。
很多人以为：AI能推理了，提示词就不重要了。
但其实，提示词的底层逻辑从来没变过——准确表达你的需求，让AI读懂你。
AI靠什么理解你？靠你提供的上下文。
你要是表达不清，逻辑混乱，素材不准，它只会“猜”。而它的“猜”是基于概率分布的——不是你想要的，不代表它错了，是你没讲明白。
所以，别再幻想“写一句话就能生成满意内容”这种事了。
现在AI能做的事情很多，但能不能做得“对”，关键还是你有没有能力告诉它你想要什么。
很多人问我：现在学提示词，还有用吗？
我告诉你，不但有用，而且是AI时代普通人最大的红利之一。
但提示词不是靠死记硬背，而是靠模仿、试错、调整、迭代来的。
最简单的方法是什么？
首先，要彻底扭转一个观念：不要再寄希望于找到一个“万能提示词”。
提示词的设计千变万化，没有统一标准。有时候，一个精心设计的复杂Prompt，效果可能还不如一句大白话提问。
但是，从大概率上来看，结构化、系统化的表达需求，提供准确的素材和背景，永远是获得优质输出的最优解。
其次，请记住，与AI的交互是一个持续学习和迭代的过程。你只有不断地和它对话，根据它的反馈调整你的表达，才能越来越清晰地知道自己到底要什么，也才能让AI越来越懂你。
那么，小白和普通人学习提示词（或者说上下文构建）的最好方法是什么？
去“抄”那些高手的作业，但不要照抄。
找到那些能生成优秀结果的Prompt，拿过来。如果直接用效果不好，别灰心，这很正常。你要做的，是在别人搭好的框架上，进行“二次创作”：
分析它的结构： 看看它包含了哪些部分？角色扮演？任务描述？背景信息？输出要求？
替换你的内容： 将它的素材，换成你自己的具体问题和背景资料。
根据AI的输出，结合你自身的知识储备，不断调整和优化这个框架。
最终，你会把别人的“屠龙刀”，锻造成属于你自己的“小李飞刀”，专门用来解决你自己的具体问题。
你看多了、用多了、试多了，自然就有自己的提示词体系了。
总而言之，AI的浪潮从未改变它的方向。它不是要取代你的专业能力，而是要成为你专业能力的放大器。而开启这个放大器的钥匙，不是一句简单的“咒语”，而是你精心构建的、清晰而丰富的——上下文。
说到底，提示词不只是几个关键词拼凑，而是一种“与AI沟通”的语言。
在智能体时代，这种语言已经变成一整套“上下文构建工程”。
谁能搭好这座桥，谁就能把AI的能力用到极致。
别再幻想AI能替你做一切了，真正能用好AI的人，永远是那些知道自己要什么，并能清晰表达出来的人。
你只要掌握了构建上下文的能力，再普通的人，也能站上AI时代的浪头。
