以下这些内容可能会让很多人感到沮丧。
先收藏好 :)
你买过的所有提示词课程。你保存过的所有"终极提示词模板"。你读过的那一堆关于思维链、少样本示例和角色扮演技巧的帖子。
它们并非毫无用处。但它们已经不再是那项最重要的技能了。
游戏规则已经变了。而大多数人甚至还没意识到。
在 2024 年和 2025 年初，提示词工程是大家热议的技能。写更好的词，得到更好的结果。在一段时间内，确实如此。
但模型已经进化了。Claude 4.6 已经不是你一年前在用的那个工具了。它不再需要你说"你是一位资深专家"。它不再需要你为一项简单任务写二十行指令。它会照字面意思理解你，并精确执行。
瓶颈不再是你的措辞。瓶颈是你提供的上下文。
欢迎来到上下文工程。这项技能正在悄然取代提示词工程，成为你在 AI 领域能学到的最有价值的东西。
为什么提示词工程遇到了天花板
想象一下，提示词工程是这样的：
你正在告诉一位才华横溢的新员工，为单个任务做些什么，只这一次。"给我写一篇博客文章。写得专业一些。用这些例子。遵循这个格式。"
这对单个任务有效。但当你希望跨会话保持一致、记住之前的工作、了解你的偏好、或者整合你实际的工具和数据时，它就失效了。
提示词工程把每一次对话都当作孤立事件。你每次都得从头开始。你每次都得重新解释上下文。你每次得到的结果都不一致，因为提示词每次都略有不同。
上下文工程通过改变问题来修复这一点。
提示词工程问："我应该输入什么词才能得到好结果？"
上下文工程问："Claude 需要访问哪些信息，才能持续产生我想要的结果？"
这是一个截然不同的问题。它会带来截然不同的结果。
上下文工程到底是什么
上下文工程是设计、组织和维护 Claude 生成回复时所使用的完整信息环境的实践。
它包括：
- 系统提示词和自定义指令
- 上传的知识文件和文档
- 之前对话的记忆
- 连接的工具和数据源（MCP 服务器）
- 参考文件，如 CLAUDE.md 和 rules.md
- 你过去工作的示例和偏好的风格
- 来自你应用和服务的实时数据
提示词工程是输入正确的词。上下文工程是构建正确的环境。
当 Claude 拥有正确的环境——你的风格指南、你的项目历史、你的工具访问权限、你的质量标准——你几乎不需要提示词。你说"写周报"，它已经知道那是什么意思，因为上下文告诉了它一切。
上下文工程的 5 个层级
这是框架。五个层级，每一层都建立在下一层之上。跳过一层，上层的就会坍塌。
第一层：身份上下文（你是谁）
这是基础。Claude 需要知道它在和谁说话。
大多数人完全跳过了这一点。他们打开 Claude，开始提问，却不提供任何关于自己、角色、行业或受众的上下文。Claude 默认给出通用的、一刀切的回复。然后人们责怪模型。
如何实施：
进入 Claude 设置中的自定义指令。写下：
我是 [你的名字]，是 [你的行业] 中的 [你的角色]。
我的受众是 [你服务的人群]。
我的沟通风格是 [你写作/说话的方式]。
当我要求内容时，默认使用 [你偏好的格式]。
当我要求分析时，默认使用 [你偏好的深度]。
这只需要两分钟。从此以后，它会改变每一次对话。Claude 不再是一个通用助手，而是你的助手。
如果你在使用 Claude Projects，为你工作的每个主要领域创建一个专用项目。每个项目都有自己的系统提示词和知识文件。你的内容写作项目有你的风格指南。你的商业分析项目有你的财务数据。你的编程项目有你的技术栈偏好。
为不同的工作设置不同的上下文。这是基础。
第二层：知识上下文（Claude 需要知道什么）
这是大多数初学者获得最大突破的地方。
你可以直接将文档上传到 Claude Projects，它们会成为永久知识。风格指南。品牌文档。产品规格。流程文档。过去的工作示例。竞争研究。
你在新员工入职第一天会给他们的所有东西——都给 Claude。
大多数人在每次对话中手动粘贴上下文。他们把同一份文档复制五十次。他们每次都在会话中重新解释自己的品牌声音。他们失去了一致性，因为每次描述都有细微差别。
知识上下文消除了这一切。上传一次。永久引用。
作为知识文件上传什么：
- 你的品牌指南（语气、声音、视觉标识、信息传递）
- 你的产品文档或服务描述
- 你最佳工作的示例（这样 Claude 可以匹配标准）
- 你的受众研究或客户画像
- 你的内容日历或战略计划
- 你的编码标准和架构决策（针对开发者）
- 你重复性交付物的模板
Claude 拥有的知识上下文越多，你需要做的提示词就越少。这是大多数人忽略的权衡。他们花时间精心设计复杂的提示词，而他们应该花时间构建全面的知识上下文。
第三层：记忆上下文（Claude 了解你的哪些信息）
记忆是将工具与助手区分开来的东西。
Claude 有内置的记忆，可以跨对话持久化。当你告诉 Claude 一些重要的事情——你的偏好、你的项目、你的约束——它可以记住这些，以便在未来的会话中使用。
但记忆不是自动的。你需要主动构建它。
如何策略性地构建记忆：
在对话中，明确告诉 Claude 记住某些事情：
- "记住，我总是希望代码示例用 TypeScript，而不是 JavaScript。"
- "记住，我的 newsletter 每周二发出，我需要周一早上前拿到草稿。"
- "记住，当我说'为受众写'时，我指的是 25-40 岁精通技术的创始人。"
随着时间的推移，你的记忆会累积成一个丰富的档案。Claude 无需被告知就知道你的默认设置。它无需被提醒就知道你的偏好。它无需在每次会话中重新学习就知道你的模式。
记忆的复合效应是巨大的。在主动构建记忆一个月后，Claude 感觉像是一个完全不同的工具。它会预判你的需求。它会自动以你喜欢的方式格式化内容。它会捕捉到它知道你在意的错误。
大多数初学者从未告诉 Claude 记住任何事情。他们每次会话都从零开始。这就像你雇了一个人，却每天晚上清除他的记忆。
第四层：工具上下文（Claude 可以访问什么）
这是上下文工程真正强大的地方。
Claude 可以通过 MCP 服务器和内置连接器连接到外部工具。Gmail。Google Drive。Slack。GitHub。数据库。网页搜索。浏览器自动化。数百个集成。
你连接的每一个工具都是 Claude 之前没有的上下文。
没有工具上下文，Claude 只能从训练数据中回答。有了工具上下文，Claude 从你的实际数据中回答——你的电子邮件、你的文件、你的代码库、你的日历、你的分析数据。
在不访问任何工具的情况下问 Claude"我这周应该优先做什么"与在访问你的日历、电子邮件和项目管理工具的情况下问它，结果天差地别。前者给你通用的生产力建议。后者基于你实际的承诺给你具体的、个性化的优先级排序。
最低限度的工具上下文栈：
- 网页搜索——这样 Claude 拥有当前信息，而不是过时的训练数据
- 文件访问——这样 Claude 可以读取和创建你机器上的文档
- 你的主要沟通工具（Gmail 或 Slack）——这样 Claude 了解正在进行的对话的上下文
- 你的主要知识工具（Google Drive、Notion 或 Obsidian）——这样 Claude 可以访问你的工作
连接这四个工具，Claude 就从"智能聊天机器人"变成了"知情的助手"。
第五层：流程上下文（Claude 如何执行）
最后一层。这是将上下文工程转化为系统的地方。
流程上下文不仅告诉 Claude 做什么，还告诉它如何做——步骤、质量标准、输出格式、验证检查、交接流程。
这就是技能和工作流文件的作用。它们将你的流程编码为可重复、一致、自动化的系统。
示例——将手动流程转化为流程上下文：
假设你每周写一份 newsletter。你的手动流程：
- 研究你领域中的热门话题
- 选择最佳角度
- 写草稿
- 编辑语气和长度
- 为你的邮件平台格式化
- 安排时间
没有流程上下文，你为每一步分别提示 Claude，每次指令不同，结果不一致。
有了流程上下文，你创建一个技能文件：
Newsletter 生产技能
流程
- 研究：搜索本周 [领域] 中的前 5 个热门话题。使用网页搜索。每个用两句话总结。
- 选择：基于与我的受众的相关性和角度的独特性，推荐最佳话题。解释你的推理。
- 草稿：写一封 500 字的 newsletter。使用我的语气（参考我的风格指南）。以钩子开头。包含一个可操作的要点。
- 编辑：对照我的质量检查清单进行审阅。修复任何问题。确认长度在 450-550 字之间。
- 格式化：输出为 [邮件平台] 就绪的 HTML。包含主题行（不超过 50 个字符）。
质量标准
- 每个主张必须包含一个具体的数字或示例
- 开头句必须制造好奇心——绝不以"在这封 newsletter 中"开头
- 语气：对话式、直接、零冗余
- 阅读时间：不超过 3 分钟
你运行这个技能一次，就能得到一份完整、精良的 newsletter。每周如此。质量一致。无需重新提示。
这就是提示词工程和上下文工程的区别。一个是每次都输入指令。另一个是一次构建系统，然后永远运行它。
如何从今天开始上下文工程
你不需要同时实施所有五个层级。从影响最大、投入最小的改变开始，然后逐步构建。
今天（5 分钟）：写下你的自定义指令。告诉 Claude 你是谁、做什么、如何沟通、以及你的默认偏好是什么。
本周（30 分钟）：为你的主要工作流创建一个 Claude Project。上传你最重要的三份参考文档作为知识文件。
本月（总共 2 小时）：主动构建记忆——在每次会话中告诉 Claude 记住你的偏好。连接至少两个外部工具。为你最重复的任务创建一个技能文件。
到月底，你就会理解为什么上下文工程正在取代提示词工程。不是因为提示词不再重要。而是因为环境更重要。
世界上最好的提示词，在一个没有上下文的会话中输入，永远比不过一个普通的提示词，在一个精心构建的上下文中输入。
大多数人会继续优化他们的提示词——重新排列措辞、调整表述、追逐"完美"的指令。
而那些从今天开始构建上下文的人，将来会想不明白为什么他们曾经觉得措辞才是难点。
关注我 @eng_khairallah1，获取更多工具、工作流和系统。不废话，只讲有效的方法。
希望对你有用，Khairallah ❤️
