作者： 夙愿学长
继 Vibe Coding 火了之后，现在又有一个概念火了，叫做 Context Engineering（上下文工程）。
上下文工程到底有多火？我给你举个例子：Shopify 现在招聘之前，第一件事不是写 JD，而是先评估这个岗位能不能用 AI + 上下文工程来解决。
如果可以，那就直接不招这个岗位了。
Karpathy 大神也跟贴表示：上下文工程是一门精心设计填充上下文窗口的艺术与科学。
那为什么 Context Engineering 会火？
因为大家逐渐发现一个事实：这一轮大模型的能力提升，已经接近瓶颈了。
指望「等一个更强的模型」来解决问题，越来越不现实。
所以现在的竞争，已经从「训练更好的模型」转向了「用好现有的模型」。
而「用好」的关键，就是上下文工程，你「喂」给模型什么信息，怎么组织这些信息，决定了模型输出质量的上限。
很多垂直领域的 Agent 产品，最大的护城河其实不是技术，而是上下文工程的能力，谁能让用户心甘情愿地交出更多高质量的上下文，并且处理得当，谁就更能留住用户。
但回到我们个人的日常使用中，情况却很糟糕。
你知道该怎么办：新开一个对话窗口。
但新窗口里，AI 又变回了“陌生人”。那些你在上个窗口里费了半天劲让它理解的背景、你的偏好、你的工作习惯，全没了。
这就是我们目前使用 AI 最大的瓶颈：
在一个窗口里，聊多了会乱；新开窗口，又会失忆。我们每天花大量时间在重复投喂背景信息，感觉像是在给 AI 打工。
这篇文章，就是为了彻底解决这个问题。
这可不是一篇简单的技巧分享，而是一套完整的上下文工程管理工作流。
全文 16500 字，包含从基础的上下文管理（内循环），到高阶的知识库搭建（外循环），再到 Cherry Studio 的硬核配置教程。
学完这篇，我相信，你和 AI 的协作方式会发生质的变化。
一、上下文工程到底是什么
要弄懂上下文工程到底是什么？首先我们得明白什么是上下文。
当我们跟 AI 对话时，其实每个文字/符号、每一张图片、每一个文件，都在构建着一个「上下文」。
比如你在对话框里输入「你好，我是张三」、「你可以帮我写个文案吗？」，这些是上下文。
下面这张图展示了当我们跟模型对话，按下回车键之后到底发生了什么。
从这个模型调用参数的截图可以看到，「你好，我是张三」被包装成了 content（内容）的一部分，然后发送给大模型处理，最终得到大模型的回复。
接着你在对话框里粘贴了一张图片、上传了一个 PDF 文件，这也都是上下文。
你可能会有点疑惑，PDF 文件和图片这两个也不是文本（content）啊，为什么也是上下文呢？
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