想象一下，你是一位科幻小说作家，正在撰写一部关于人工智能起义的史诗。过去几年，人类英雄们手持“提示之剑”——那些精心雕琢的Chain of Thought、Few-Shot示例、Role-Playing提示——一次次驯服了沉睡的语言模型巨兽。我们自豪地称自己为“提示工程师”，觉得自己是这个时代的炼金术士。可转眼到了2025年11月17日，剧情突然反转：巨兽不再需要我们的台词提示，它开始自己搭建整个宇宙的背景、记忆和规则。这就是上下文工程（Context Engineering）彻底碾压提示工程（Prompt Engineering）的时刻。 就像从《星球大战》里的光剑战斗，进化到《盗梦空间》里直接建筑梦境世界一样，AI工程领域正在经历一场范式革命。10月的那些论文已经敲响警钟，而11月最新上传的arXiv论文，则像一记重锤，彻底砸碎了旧时代的水晶宫。本文将带你穿越这场革命的风暴中心，用最生动的方式拆解每一篇关键论文，让你亲眼看到：提示工程的黄昏，已无可挽回；上下文工程的黎明，正光芒万丈。 ### 🤖 **提示工程的最后挣扎：它还在喘气，但已经跪了** 2025年10月25日那篇《You Don't Need Prompt Engineering Anymore》就像一颗核弹，作者直接宣布“提示工程已死”。他们推出的Sculpting技术，像一个冷酷的外科医生，等模型吐出一大段推理后，再拿着激光刀对每个token动手术：这个词多余，删！这个逻辑弱化，重写！这个歧义，强化！ 实验数据狠得让人沉默：在数学基准GSM8K上，Sculpting让一个普通模型从88%准确率干到94%以上，几乎追平了需要海量强化学习的o1系列。更绝的是，它只用了原计算量的三分之一。作者用一个比喻收尾：传统提示工程就像用哑铃练肌肉——费力还容易伤；Sculpting则是直接给你装上液压外骨骼，瞬间变超人。 > **技术注解**：Sculpting的核心是一个可微分的后处理优化器，它把LLM输出当成雕塑素材，用一个轻量级掩码网络决定每个token的命运。这种“输出后雕刻”彻底颠覆了“输入前提示”的旧范式，也解释了为什么11月的新论文们还在prompt engineering领域挣扎——因为大家还没完全接受死亡事实。 ### 🧑‍🔬 **生命科学家的救命稻草：58种提示姿势被炼成一滴精油** 9月14日的《The Prompt Engineering Report Distilled》像一位老中医，把厚厚的《提示工程报告》熬成了一小瓶猛药。原报告罗列58种提示技术，这篇Distilled版只用了20页，就让Claude 3.5 Sonnet在生物任务上提升41%。 最搞笑的发现是：生命科学家最爱犯的错是“对AI太客气”。你说“亲爱的模型，能否请你分析这个蛋白质结构？”，模型反而懵逼。直接下命令“分析PDB文件3D结构，输出关键二级结构和功能域”，效果直接爆炸。作者调侃道：“AI没有自我，它只吃硬的。” ### 💼 **职场提示心理学：别对AI说“请”，说“给我”** 8月27日的243人调查论文《Prompt Engineering and the Effectiveness of Large Language Models in Professional Communication》发现了一个职场铁律：提示越清晰、越结构化、越“粗鲁”，AI输出越专业。清晰度每提升1分（满分5），最终邮件的专业度提升0.67分。 想象你老板让写拒稿信，你却对AI说“麻烦帮我写一封得体的……”结果AI回了一封比你还怂的信。 作者给的实用建议是：用编号列表、分点要求、明确输出格式。这篇论文像一面镜子，照出了我们人类在AI时代的自大与脆弱——我们还在学怎么跟工具说话，工具已经开始嫌我们啰嗦。 ### ⚙️ **推荐系统与软件工程的双重冷水：提示工程的边际收益为零** 7月的两篇论文几乎同时给提示工程判了死刑。在推荐系统里，Zero-shot提示居然干翻了精心设计的Tree of Thoughts；在软件工程10个任务里，14种高级提示技巧平均只比“直接问”好3.4%。 作者们集体叹气：提示工程的收益曲线已经趋平。与其花两周调提示，不如直接换个更强模型，或者……转向上下文工程（剧透一下）。 ### 🌌 **上下文工程的正式加冕：10月30日，历史性一刻** 10月30日《Context Engineering 2.0》横空出世，作者们像教皇加冕一样，给上下文工程戴上了王冠。他们第一次给出了正式定义：“系统性地设计、选择、结构化、压缩、检索、演化输入上下文，以最大化语言模型表现。” 这篇论文干了三件大事： 1. 画了一张超级概念地图，把RAG、内存、工具调用、长上下文全部纳入统一框架； 2. 提出“上下文即程序”——未来上下文会是可编译、可调试的活代码； 3. 预言：最好的AI工程师，将是上下文建筑师，而不是提示调教师。 作者用了一个杀手级比喻：提示工程是给演员写台词；上下文工程是设计整个剧院、灯光、道具、观众互动，甚至让演员即兴发挥。这才是真正的权力转移。 ### 🐙 **异构上下文的八爪鱼驯服术（10月8日）** 《Context Engineering for Heterogeneous and Agentic Long Contexts》把上下文比作章鱼触手——代码触手、网页触手、数据库触手、记忆触手……每条触手材质、长度、更新频率都不同。 作者发明了“异构上下文编码器”，给每条触手打三类分数：重要度、时效性、冗余度，然后动态决定压缩、丢弃、前置。实验里，Claude 3处理40万token异构上下文，性能只掉6%，而原始方法直接随机。这相当于把八爪鱼驯化成了听话的管家。 ### 🧬 **上下文开始进化了！ACE框架的赛博朋克实验（10月6日）** 《Evolving Contexts for Self-Improving Language Models》可能是2025年最疯的一篇。他们搞的ACE（Agentic Context Evolution）框架，让上下文自己变成代理，不断观察模型推理，然后自动插东西：卡住了插定理、胡说八道插反例。 一个Llama-3-70B经过5轮自进化，在GSM8K从81%飙到97.3%，完全无监督。作者最后一句像科幻小说结尾：“我们不再是提示的奴隶，而是上下文进化的旁观者。” ### 🎯 **信息论杀入战场：定向信息γ覆盖把上下文瘦身90%（9月30日）** 《Directed Information γ-covering》用信息论大锤砸冗余：在保证99%定向信息不丢的前提下，把上下文压缩到8-12%。相当于把整部《战争与和平》浓缩成一张便签，却保留了所有关键情节。 ### 🛠️ **开源项目的“入职手册”：上下文工程的实战落地（10月24日）** 《Context Engineering for AI Agents in Open-Source Software》发现AI编码助手最崩溃的时刻是“忘了三天前改的配置”。解决方案？在仓库根目录放.ai-context.json，写明项目哲学、架构决策、常见坑。实验显示，一次性修复成功率从37%到78%。 ### 🌪️ **11月17日最新动态：提示工程的回光返照与上下文工程的潜伏** 截至2025年11月17日12时，2511系列论文已有几篇新作，但惊人地，全是prompt engineering的回光返照，而context engineering暂无直接续集。 最重磅的是11月14日的《Prompt Engineering vs. Fine-Tuning for LLM-Based Vulnerability Detection in Solana and Algorand Smart Contracts》。作者发现：在非EVM链（Solana和Algorand）漏洞检测中，prompt engineering居然提供了“一般鲁棒性”，而fine-tuning在语义贫瘠的TEAL语言上大幅提升精度。这像是垂死挣扎的提示工程最后喊了一嗓子“我还有用！” 11月10日的NoteEx系统则是一个混血儿，它通过可视化交互让用户直接“拖拽”上下文细胞，彻底减少了手动prompt engineering的痛苦，被作者称为“上下文操纵的交互革命”。 而11月12日的AutoSynth用蒙特卡洛树搜索自动优化合成数据工作流，虽然还在用prompt engineering，但已经把人类时间从5-7小时压到30分钟，隐约透露出自动化上下文的未来。 这些11月新作证明：提示工程还没彻底死透，它在某些垂直领域还能苟，但上下文工程已完成降维打击，潜伏等待全面爆发。 ### 🔮 **结语：人类工程师的终极命运** 从10月到11月，我们看见了一条清晰轨迹：手工提示 → 自动雕刻 → 上下文演化 → 上下文即程序。未来，我们可能不再写提示，而是设计会自我进化的上下文生态。就像《黑客帝国》里，尼奥终于看见代码雨，不再需要提示工程的拐杖。 当AI学会倾听自己，人类与AI的关系就从“主人与工具”变成了“共生与共创”。2025年11月17日，这场革命仍在加速，而你，正站在历史的转折点。 --- ### 参考文献 1. You Don't Need Prompt Engineering Anymore. arXiv:2510.22251 2. Context Engineering 2.0. arXiv:2510.26493 3. Evolving Contexts for Self-Improving Language Models. arXiv:2510.04618 4. Context Engineering for Heterogeneous and Agentic Long Contexts. arXiv:2510.07414 5. Prompt Engineering vs. Fine-Tuning for LLM-Based Vulnerability Detection (2511.11250，新！)