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相关的文章：本列表汇集了关于提示词工程与上下文工程的最新研究与实践，探讨AI在工程团队中的应用及其对云计算解决方案的影响。
“上下文工程” (Context engineering) 指的是为 AI（如大语言模型）提供成功完成任务所需的所有信息和工具——而不仅仅是一句精心设计的提示词。它是“*[*提示词工程*](https://addyo.substack.com/p/the-prompt-engineering-playbook-for)*” (prompt engineering) 的演进，体现了一种更宏大、更系统化的方法。
上下文工程是一种系统化的方法，旨在为AI提供全面的信息和工具，超越传统的提示词工程。通过提供清晰、具体的上下文、相关代码和设计文档，可以显著提升AI的输出质量。有效的上下文工程需要动态组装信息，以确保AI在执行任务时获得最佳支持。
In this podcast, Shane Hastie, Lead Editor for Culture & Methods, spoke to Zach Lloyd about building a product-first engineering culture, and the critical importance of developers learning to...
在本期播客中，Shane Hastie与Zach Lloyd探讨了以产品为中心的工程文化，强调开发者需有效利用AI工具，同时对代码质量和编程原则保持责任感。Zach分享了他在Google的经历及创办Warp的理念，指出团队文化、价值观和用户导向的重要性。他认为工程师应视自己为软件生产者，利用AI提升效率，同时维护代码质量。
Striking the balance between speed and strategy is a major challenge for business and tech leaders. That’s where aligned autonomy comes in.
在快速变化的环境中，企业和技术领导者需平衡速度与战略。赋予团队自主权（aligned autonomy）可促进创新与生产力，同时确保决策与公司目标一致。关键要素包括明确方向、反馈机制和清晰边界。领导者应提供背景而非控制，建立信任，创造支持自主的文化，以提升团队表现和组织适应能力。
本文永久链接 – https://tonybai.com/2025/07/14/writing-style-guide 大家好，我是Tony Bai。 作为一名开发者、架构师或运维专家，我们大部分时间都在与代码、系统和架构打交道。然而，我们同样在持续不断地进行另一种形式的“编码”——沟通编码。无论是撰写一个清晰的 README.md，提交一份详尽的 Pull Request...
本文强调技术文档写作的重要性，提出清晰、精确和以用户为中心的原则。通过《红帽风格指南》，作者分享了提升沟通效率的技巧，如使用主动语态、避免冗余和歧义，以及采用包容性语言。良好的文档有助于提高团队协作和知识传承。
While others rely on prompt tuning and hope for the best, you should learn submodular optimization that provides a principled framework with theoretical guarantees for better context engineering.
本文探讨了子模优化在文本选择和段落重排序中的应用，旨在解决信息检索中的最优子集选择问题。通过减少冗余信息，优化大语言模型的上下文窗口，提高查询的相关性和多样性。子模函数的递减收益特性确保所选内容覆盖文档的语义空间。采用懒惰贪婪算法，子模优化在多查询场景中提供了理论保证和计算效率。
（全球TMT2025年7月9日讯）技术服务供应商DXC Technology宣布，任命Ramnath Venk […]
DXC Technology任命Ramnath Venkataraman为咨询与工程服务总裁，负责领导CES业务，专注于加速客户创新和提升价值。CES部门拥有5万名工程师和顾问，支持客户现代化运营。
Carlos Arguelles discusses pivotal inflection points throughout Amazon's monumental growth. He explains how significant operational crises, exponential engineer growth, and market shifts drove...
卡洛斯·阿尔圭列斯在亚马逊的经历中见证了公司3000%的增长。他分享了黑色星期五期间的危机教训，强调在危机中抓住机会的重要性。他的职业生涯始于微软，后在亚马逊和谷歌工作，最终重返亚马逊。他指出，随着工程师数量的增加，工程生产力的投资变得更加重要，并强调了在不同市场和技术成熟度下的转折点。
The initial wave of large language model (LLM) development centered on prompt engineering – carefully crafting the right question or The post Context Engineering: Going Beyond Prompt Engineering...
上下文工程是构建动态系统以支持大型语言模型（LLM）完成任务的学科，侧重于系统设计和模型生成响应时的所有信息，优化短期“工作记忆”，提升LLM在多种输入下的一致性和能力。
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