AI 代码生成的上下文工程

Pavan_Belagatti · x · 2026-07-21

这条内容系统讲了 **context engineering** 在 AI 代码生成和 agent 里的作用。作者认为，生成质量更多取决于你提供的上下文质量，而不是提示词有多“聪明”。随后把 agent 上下文分成六类：**Instructions、Knowledge、Memory、Examples、Tools、Guardrails**。图中进一步区分了两种上下文： - **静态上下文**：系统提示词、规则文件（如 `AGENTS.md`）、全局记忆、核心护栏；这类内容每次交互都加载，代价高但稳定。 - **动态上下文**：按任务触发加载的技能指令、工具结果、RAG 检索文档等；更省 token，也更灵活。帖子最后强调，**Agent Skills** 是管理动态上下文的关键模式：把可移植的流程知识做成模块，在任务匹配时再加载。