在AI辅助编程领域，我们已经熟悉了Prompt Engineering（提示工程）的概念，即通过精心设计的提示来引导AI生成更好的代码。然而，随着AI编码工具的发展，一种新的方法论——Context Engineering（上下文工程）正在成为更有效的实践。
什么是Context Engineering
Context Engineering是一种系统化的方法，通过为AI编码助手提供全面的上下文信息，使其能够更好地理解和完成任务。与传统的Prompt Engineering不同，Context Engineering不仅仅是关于如何措辞提示，而是构建一个完整的上下文系统，包括文档、示例、规则、模式和验证机制。
Prompt Engineering vs Context Engineering
| 维度 | Prompt Engineering | Context Engineering |
|---|---|---|
| 方法本质 | 专注于巧妙的措辞和特定的表达方式 | 完整的系统，提供全面的上下文 |
| 信息提供 | 仅限于如何描述任务 | 包括文档、示例、规则、模式和验证 |
| 类比 | 就像给某人一张便签 | 就像编写完整的剧本，包含所有细节 |
| 系统性 | 缺乏系统性，每次重新开始 | 结构化、规范化的完整体系 |
| 上下文管理 | 上下文信息有限，无法持久化 | 全面的上下文信息，支持长期记忆 |
| 质量控制 | 缺乏验证机制，质量不稳定 | 内置验证门，确保输出质量 |
| 可重复性 | 重复劳动，难以标准化 | 可复用的模板和流程 |
| 学习曲线 | 需要大量试验和技巧积累 | 清晰的模板和最佳实践 |
| 错误处理 | 难以诊断和优化问题 | 系统化的错误处理模式 |
| 扩展性 | 难以扩展到复杂项目 | 天然支持大型复杂项目 |
| 团队协作 | 个人技巧，难以分享 | 标准化流程，易于团队采用 |
| 维护成本 | 需要持续优化提示词 | 一次设置，长期受益 |
Context Engineering的核心原则
1. 全面的上下文提供
Context Engineering强调为AI提供尽可能多的相关上下文信息，包括：
- 项目结构和架构
- 编码规范和风格指南
- 相关的代码示例
- 技术文档和API参考
- 测试要求和质量标准
2. 结构化信息组织
通过结构化的方式组织上下文信息，使其易于AI理解和使用：
- 使用清晰的文档结构
- 提供可参考的代码示例
- 定义明确的规则
Context Engineering模板结构
一个典型的Context Engineering模板包含以下组件：
context-engineering-intro/
├── .claude/
│ ├── commands/
│ │ ├── generate-prp.md # 生成综合PRPs
│ │ └── execute-prp.md # 执行PRPs以实现功能
│ └── settings.local.json # Claude Code权限设置
├── PRPs/
│ ├── templates/
│ │ └── prp_base.md # PRP基础模板
│ └── EXAMPLE_multi_agent_prp.md # 完整PRP示例
├── examples/ # 代码示例（关键！）
├── CLAUDE.md # AI助手的全局规则
├── INITIAL.md # 功能请求模板
├── INITIAL_EXAMPLE.md # 功能请求示例
└── README.md # 说明文件实施步骤
1. 设置全局规则（CLAUDE.md）
CLAUDE.md文件包含AI助手在每次对话中都会遵循的项目级规则，包括：
- 项目意识：阅读规划文档、检查任务
- 代码结构：文件大小限制、模块组织
- 测试要求：单元测试模式、覆盖率期望
- 风格约定：语言偏好、格式规则
- 文档标准：文档字符串格式、注释实践
2. 创建初始功能请求
编辑INITIAL.md来描述想要构建的内容：
## FEATURE:
[描述要构建的内容 - 对功能和要求要具体]
## EXAMPLES:
[列出examples/文件夹中的示例文件并解释如何使用]
## DOCUMENTATION:
[包含相关文档、API或MCP服务器资源的链接]
## OTHER CONSIDERATIONS:
[提及任何需要注意的事项、特定要求或AI助手常忽略的内容]3. 生成PRP（Product Requirements Prompt）
PRP是包含以下内容的综合实现蓝图：
- 完整的上下文和文档
- 带验证的实施步骤
- 错误处理模式
- 测试要求
在Claude Code中运行：
/generate-prp INITIAL.md4. 执行PRP
生成后，执行PRP来实现功能：
/execute-prp PRPs/your-feature-name.md最佳实践
1. 在INITIAL.md中明确表达
- 不要假设AI了解你的偏好
- 包含具体要求和约束
- 自由引用示例
2. 提供全面的示例
- 更多示例 = 更好的实现
- 展示要做什么和不要做什么
- 包含错误处理模式
3. 使用验证门
- PRP包含必须通过的测试命令
- AI将持续迭代直到所有验证通过
- 确保第一次就生成可工作的代码
4. 利用文档
- 包含官方API文档
- 添加MCP服务器资源
- 引用特定文档部分
5. 自定义CLAUDE.md
- 添加你的约定
- 包含项目特定规则
- 定义编码标准
Context Engineering代表了从传统提示工程的范式转变。大多数AI代理失败不是模型失败，而是上下文失败。通过实施Context Engineering，我们可以确保AI具有完成端到端任务所需的信息，从而显著提高成功率和代码质量。