上下文工程
同一个模型，改几句话结果就像换了个人——变的往往不是模型，而是它这一轮到底看到了什么、哪些被排在前面。
上下文工程处理四件事：选择、排序、压缩、隔离。选择决定哪些材料进得来；排序决定系统规则、检索片段和工具返回谁优先；压缩把长文档折成结构、结论和关键证据；隔离防止脏数据、注入内容和无关历史互相污染。知识库答非所问时，多半是切块错了、排序乱了或关键条件被挤出了窗口。
Claude Fable 5.1 发布：长任务升级，迁移先看三处变化
2026 年 9 月 1 日，Anthropic 在 Claude Platform 官方版本说明中发布 Claude Fable 5.1，定位是长时间运行的智能体编程、知识工作与研究，模型标识为 claude-fable-5-1。同日的 Claude Mythos 5.1 仅面向 Project ...
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长上下文压缩（Context Compression）是什么？为什么模型上下文越来越长，它反而更重要
长上下文压缩说的不是简单删字，而是把长材料里的关键信息尽量保留下来，用更短、更可喂给模型的形式重新组织。这个概念会越来越重要，恰恰是因为上下文窗口越来越长了。窗口变大不代表你就该什么都往里塞，真正的问题变成：哪些内容值得保留，哪些只是占位置。 为什么“窗口更长”反而让压缩更关键 - 长材料一旦全塞进...
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上下文工程（Context Engineering）是什么？为什么它比“会写提示词”更影响 AI 任务稳不稳
上下文工程（Context Engineering）不是把提示词写得更花，而是系统性决定“模型这次到底能看到什么、先看到什么、该忽略什么”。如果说提示词工程更像写一句好问题，那么上下文工程更像在搭整个输入环境。很多人觉得 AI 任务不稳，是模型不够强，其实常常是上下文喂得太乱。 它和提示词工程到底差...
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上下文窗口是什么？为什么 AI 总会忘记前面说过的话
上下文窗口是理解 AI 聊天体验的一个核心概念。很多人觉得模型“记性差”，其实不一定是它真的记不住，而是当前对话里能同时处理的信息长度有限。当问题太长、聊天轮次太多，或者你一次塞进太多背景资料时，模型就可能把前面的限制条件、目标和细节挤出可处理范围，于是出现“答非所问”或“忘了前文”的情况。 简单说...
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