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AI 工程 ​

副标题：从上下文工程到 AI 编程转型，构建可验证的 AI 工程能力而非 Prompt 技巧

模块定位 ​

AI 时代的工程能力核心不再只是"能否写出代码"，而是"能否为 AI 提供正确的上下文、定义有边界的任务、并通过工具验证结果"。本模块不提供"写好 Prompt"这类表层技巧，而是拆解为上下文的六层模型、AI 编程转型的三层架构、以及可执行的质量门禁。

我们关注的不是单次对话的技巧，而是可重复、可团队协作、可工程化度量的能力建设。从个体如何设计任务包，到团队如何沉淀共享上下文资产，再到如何用自动化测试与审查闭环保障质量，本模块覆盖端到端的工程链路。

无论是刚接触 AI 编程的工程师，还是希望将团队 AI 能力系统化的技术负责人，都能在本模块找到对应的工程框架与实践抓手。

知识地图 ​

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flowchart TB
    center["AI 工程"]

    subgraph 已收录
        work1["上下文与 AI 编程转型"]
    end

    subgraph 规划中
        wait1["Prompt 工程到上下文工程"]
        wait2["AI Agent 架构"]
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        wait4["RAG 与知识库构建"]
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    class center core
    class work1 work
    class wait1,wait2,wait3,wait4,wait5 wait

核心主题 ​

  • ✓ 上下文工程：语言 / 任务 / 业务 / 状态 / 组织 / 约束六层上下文模型，从"写 Prompt"到"构建信息环境"
  • ✓ AI 上下文概念：上下文窗口、短期 / 长期上下文、检索上下文、工具上下文的工程化运用
  • ✓ AI 编程转型：个人任务包设计、团队共享上下文资产、可验证的工程执行闭环
  • ✓ 质量与风险：上下文不足 / 过载 / 冲突 / 失效四类质量问题的识别与治理
  • ◯ Prompt 工程到上下文工程：从单点提示词优化走向系统化上下文治理
  • ◯ AI Agent 架构：多步规划、工具调用与状态管理
  • ◯ AI 代码审查：自动化规则与人工协同的审查闭环
  • ◯ RAG 与知识库构建：检索增强生成与私有知识沉淀
  • ◯ AI 测试自动化：生成、执行与回归验证

学习路径 ​

  1. 通读已收录的「上下文」文章，建立六层上下文模型与 AI 编程转型的整体认知。
  2. 对照自身工作流，识别当前上下文供给的薄弱层（语言 / 任务 / 业务 / 状态 / 组织 / 约束）。
  3. 设计个人任务包，将"写 Prompt"升级为"构建信息环境"。
  4. 在团队层面沉淀共享上下文资产，建立可复用的工程基线。
  5. 引入自动化测试与代码审查作为质量门禁，形成可验证的执行闭环。
  6. 按规划主题（Agent 架构、RAG、AI 测试等）横向扩展能力。

文章导览 ​

适用读者 ​

  • 使用 AI 辅助编程的工程师，希望提升 AI 生成代码的质量与可维护性
  • 技术负责人，需要在团队层面建立 AI 编程的规范与质量门禁
  • QA / 测试工程师，需要将 AI 生成的测试脚本纳入可验证的工程闭环

延伸资源 ​