[勿让乱花迷人眼]AI开发中各种杂七杂八概念本质只有10个字

下面十个字就是当前所有基于大语言模型（LLM）的AI应用技术的底层核心
本质就是：提示词工程+上下文工程

• 提示词工程：如何“问”AI。这是输入的艺术，决定了AI思考的起点和方向。
• 上下文工程：如何“喂养”和“管理”AI的记忆。这是让AI在特定任务上表现出“专业性”和“连续性”的关键，包括如何组织、检索、更新和限制AI能看到的背景信息（上下文窗口）。

不要被AI时代大家总是创造各种概念而迷糊，计算机行业"造神文化"，"造新词文化", "营销文化"已经深入骨髓了，不要被这些带偏我们学习的自主思考能力。

然后，因为上下文工程是1个工程概念，因此大家设计了好的范式或者协议，最终沉淀出了

• 工程调用协议：MCP
• 本地技能调用：skills
• 多agent之间调用协议：A2A

使用AI辅助编程的范式

• Vibe Coding：就是借助AI的多agent或者啥能力辅助你开发
• Spec Coding：这个概念就更扯了，就是人们发现大模型能力好像还是解决不了太复杂的工程问题，然后自己怀疑是自己提示词工程和上下文工程做得不好，然后就想各种点子，就觉得改进个agent的记忆啊（本质还是上下文工程）为了解决软件工程长期以来的困境
  • 最后还真被研究出来了，那就是先写文档，先review纠偏然后再开发，它不是什么底层技术突破，而是一种项目管理与开发流程的优化思路。【是的，就是一个纯工程管理的活，甚至不算技术工程】
  • 但是我的评价是：这个设计模式创新性不大，这种补漏洞还是一样解决不了软件工程的复杂性，有这个idea的人太小看软件工程的复杂性了

总结：不要被概念迷惑，抓住主线

这个行业的“造词运动”本质是：

• 1、营销与差异化：新项目需要新名字来吸引注意和投资。
• 2、抽象与标准化：当一种实践（如让AI用工具）变得普遍，就需要协议（如MCP）来降低集成成本。
• 3、探索与方法论沉淀：在新的技术范式（AI辅助编程）下，人们尝试各种工作流（Vibe Coding, Spec Coding），并把有效的模式总结出来。

学习时候的技巧：

• 守住自己的核心认知：任何新概念，立刻问自己：“这是在优化提示词的写法，还是在设计上下文的管理与扩展方式，还是在定义多个AI模块的协作流程？”
• 关注工程价值：不要只看概念炫不炫。看它解决了什么具体工程问题？
  • MCP：解决工具集成的混乱问题。
  • A2A：解决多AI协作的通信问题。
  • Vibe Coding：解决开发速度与灵感问题。
  • Spec Coding：解决AI代码的准确性与系统性问题。
• 保持怀疑，实践验证：对于任何宣称能“解决软件工程复杂性”的新范式，都抱以健康的怀疑。软件工程的本质是管理复杂度，这个核心挑战从未改变，AI只是提供了新的、更强大的工具，但挥舞工具的人，依然需要智慧和经验。

用这个思路去解构未来更多的新名词，就可以学得更快、更扎实。AI时代，清晰的思辨能力比追逐新概念的能力更重要。