从 prompt 到 context:一条长推讲透 4C 上下文框架
bigaiguy · x · 2026-09-03
推主 bigaiguy 连发多条组成线程,主张「上下文工程」正在取代 prompt 技巧,称 OpenAI、Anthropic、Google 工程师靠的是构建上下文栈而非抠提示词。
核心主张:
- 与其「prompt-hacking」,不如像创始人培训新员工一样给模型做「入职简报」:让它知道自己是谁、要达成什么、用什么语气、参考什么材料。
- 提出一个可复用的 4C 框架:Character(谁在说话)、Command(要做什么)、Constraints(约束条件)、Context(示例、目标、受众),一次构建、反复复用。
- 举例:旧式提示「写一篇关于 AI 效率工具的 LinkedIn 帖」,上下文工程版则先声明角色(实用向科技创始人)、语气(自信略挑衅、基于真实案例),附上 3 篇过往帖子作参照,再下达写作指令。
作者认为如今模型理解的是「环境」而非零散指令,好输出来自围绕模型搭建的上下文环境,而非随机指令。
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