上下文工程：资料全塞进去反而更差，问题出在你喂了什么
把产品文档、会议纪要、三份竞品分析一起拖进对话框，让它写一份需求说明。它交出来了，格式漂亮，条理清楚。但你往下读两屏就发现，它把一个上季度已经废弃的接口当成现役方案，你专门加粗标红的那条约束一个字没提。多数人的下一个动作是换模型。
上下文工程观止：为什么 Prompt 工程救不了你的 Agent？
本文提出一套产品经理可用的诊断框架:从检索、压缩、记忆、隔离四格定位问题，用预算表、门禁和上线清单管理Agent的上下文，让团队跳出“出错就补Prompt”的循环。
号称百万上下文 ，大多是噱头！看懂上下文窗口，别再被参数忽悠
很多人在使用AI时都遇到过一个令人头疼的问题：前面刚给它一大份文档，聊到后面，AI 突然就“忘记”了中间的内容，答非所问、胡乱发挥。许多人相信，各大厂商宣传的百万、千万上下文能力非常强大。但今天，我们要讲一个扎心的真相：标称上下文长度 ≠ AI 真正能用的记忆。什么是上下文窗口？
万字拆解：RAG已死吗？上下文工程（context engineer）为何为王？
最近看一个播客是 Chroma 创始人兼 CEOJeff在 Len Space 播客的对话，对话的标题就是关于“RAG is dead”的观念，在视频中很明显的说明了原本的RAG的局限性和现在context engnieer的重要性，今天我就想全面分析一下“上文工程”（conte
AI 工程的第四次跃迁：从 Prompt、Context、Harness 到 Loop Engineering
从OpenAI到Anthropic，顶尖工程师们正抛弃传统提示词写作，转向更底层的Loop Engineering设计。2026 年 6 月 7 日，奥地利程序员 Peter Steinberger 在 X 上发了两句话。
不是幻觉，Claude自下指令甩锅人类，百万上下文沦为降智重灾区
Claude一开始表现得相当靠谱，很快找出了5处明显的拼写错误。今年1月，软件工程师Gareth Dwyer首次在文章中公开记录了这个bug，并把它称作自己「迄今为止在Claude Code中发现的最严重的bug」。
MIT发现让AI变聪明的秘密，竟然和人类一模一样
你有没有发现，你让AI读一篇长文章，结果它读着读着就忘了前面的内容？ 你让它处理一份超长的文档，结果它给出来的答案，牛头不对马嘴？ 这个现象，学术界有个专门的名词，叫做上下文腐化。 这也是目前AI的通病：大模型的记忆力太差了，文章越长，模型越傻！
百万Token白烧？Claude官方下场：5招治好上下文腐烂
近日，Anthropic一篇关于「如何管理百万上下文」的博客中再次提到了「上下文腐烂」的问题，简单说就是:上下文越长，模型越蠢。