情境工程的藝術

Phil Schmid 寫過一篇很棒的文章，叫做〈AI 的新技能不是提示工程，而是情境工程〉 ，我覺得他講得太對了。道理其實很簡單，卻很有力：想從 AI 工具得到好結果，重點不是寫出一個完美的提示——而是把對的情境準備好。這包括給模型相關的目標、限制、範例、背景、語氣、對象……所有在它開始生成之前、就左右它怎麼理解的東西。

他說得沒錯，這點我自己深有體會。剛開始用 AI 的人，常以為打一句話就能換來黃金般的成果。但真正神奇的地方，要等你肯花時間、替工具搭好一個夠紮實的情境之後，才會出現。

我想補充的只有一點：對我來說最大的突破之一，就是發現你可以用 AI 來幫你建立那個情境。

你不必對著一張白紙，憑空想出完美的設定，再用機器般的精準把它寫出來。你可以讓模型幫你一起把情境搭起來。試著這樣問它：

• 「要有什麼樣的情境，才能幫你把這件事做得更好？」
• 「能不能給我一個可以重複套用的範本，讓我照這個情境改？」
• 「這是我的目標——幫我圍繞它設計一個好用的系統提示。」

聽起來沒什麼，但它真的會改變整個玩法。你等於是把這個工具當成一台情境引擎在用。

所以沒錯，我認為「情境工程」這個說法抓得很準。而且我相信，它會悄悄成為現代軟體工作裡最重要的技能之一——不只對 AI 從業者，對任何想做得更快、想得更清楚、或想把話跟這些工具講得更明白的人，都是如此。