释放人工智能潜力：探索用于 LLM 应用的上下文工程research#llm📝 Blog|分析: 2026年2月25日 04:00•发布: 2026年2月25日 00:16•1分で読める•Zenn Claude分析本文深入探讨了上下文工程这一重要概念，它超越了简单的提示工程，旨在塑造大型语言模型 (LLM) 的整个信息环境。文章强调了设计完整上下文的重要性，包括文档、工具结果，甚至是当前日期，从而充分利用 LLM 应用程序。理解上下文工程是开发复杂且有效的人工智能解决方案的关键。要点•上下文工程侧重于设计提供给 LLM 的所有信息，而不仅仅是提示。•LLM 本质上是文本预测模型，其输出依赖于所提供的上下文。•函数调用使 LLM 能够与外部工具和数据源交互。引用 / 来源查看原文"上下文工程是一个更广泛的概念，包括如何设计传递给 LLM 的所有信息。"ZZenn Claude2026年2月25日 00:16* 根据版权法第32条进行合法引用。较旧Boost Claude Code Efficiency: Delegate Investigation Tasks to Gemini CLI较新Supercharging AI Agents: New Techniques for Handling Massive Data Sets相关分析researchAI创新：模型蒸馏在生成式AI领域引发激动2026年2月25日 05:30researchGrady Booch 宣告新黄金时代：AI 重塑软件工程2026年2月25日 05:15researchOpenAI 开创 AI 代码评估新纪元：SWE-bench 告别！2026年2月25日 04:45来源: Zenn Claude