Context Engineering Template

上下文工程是一种系统性方法，用于为 AI 提供执行任务所需的完整背景信息。它超越了传统的提示词技巧，是一门专门设计 AI 编码助手使用环境的学科。

上下文工程比提示工程好 10 倍，比氛围编码好 100 倍。

虽然目前许多开发者仍在使用“提示工程”或“氛围编码”来与 AI 合作，但这些方式缺乏结构性和可扩展性。而上下文工程提供了一种标准化、可复制的方式来组织所有必要信息，让 AI 更稳定地完成复杂任务。

🔄 上下文工程 vs 提示工程 vs 氛围编码

简单来说：

• 提示工程就像写一张便签。
• 氛围编码像在讲一个故事。
• 上下文工程则是在写一整部剧本。

✅ 为什么上下文工程很重要？

1. 减少失败率：AI 的大多数错误不是模型问题，而是上下文缺失导致的误解。
2. 提升一致性：确保 AI 遵循项目规范、命名习惯、代码风格等约定。
3. 支持复杂任务：通过分步说明和历史参考，AI 可以处理多步骤实现。
4. 自我修复能力：配合验证机制，AI 可以检测并修正自己的输出。

🎯 如何开始上下文工程？

以下是构建有效上下文的核心组成部分，你可以在任何 AI 编码场景中使用这个模板：

1. 目标定义

• 明确要完成的任务
• 描述预期输出格式和用途

2. 项目背景

• 项目结构简述
• 技术栈和工具链说明
• 当前状态（如：新功能开发 / Bug 修复）

3. 规则与约束

• 编码规范（如命名、格式、模块划分）
• 必须遵守的安全/性能要求
• 不允许使用的模式或库

4. 已有资源

• 相关文件路径
• 已有函数或组件的引用
• 接口定义或数据结构

5. 示例与模式

• 类似任务的历史实现
• 成功与失败案例对比
• 最佳实践与反例说明

6. 验证机制

• 输出检查清单
• 测试建议
• 人工审核要点

🧩 适用对象

该模板最初以 Claude Code 为核心设计，因其在理解和应用上下文方面表现出色。但该方法同样适用于：

• GitHub Copilot
• Cursor
• Ollama + 自建本地模型
• 其他 AI 编程助手