2026年8月3日按场景看提示词工程与上下文工程：一个优化问题的两端提示词工程和上下文工程不是两门手艺，而是同一个优化问题在不同场景下的解。用 Mei et al. 2025 综述的形式化定义 C = A(c_instr, c_know, c_tools, c_mem, c_state, c_query) 做骨架，沿"单轮闭卷 → 开卷问答 → 长对话 → 动手 agent → 多智能体"五级场景阶梯，讲清每登一级、上下文里多了哪个成分、工程问题怎么变形——以及为什么提示词工程没有死，只是降级成了子模块。AILLMPrompt 工程上下文工程Agent论文深读
2026年7月16日上下文窗口里的干预权重：为什么模型更听开头、最近和当前任务基于长上下文与多轮对话论文，拆解上下文里哪些信息最能干预模型输出、哪些信息会被有效淘汰，以及如何安排系统提示、历史、摘要和当前任务。learning-logLLMPrompt 工程Agent
2026年7月16日提示词之后：上下文工程如何接管 LLM 应用质量从系统提示词、用户提示词、会话上下文、检索上下文、Token 窗口、幻觉抑制和提示词模板库出发，结合 arXiv 论文解释为什么 LLM 应用的核心工程对象正在从 prompt 变成 context。AILLMPrompt 工程上下文工程RAGAI Infra