Context Engineering
通過精通在正確的時間提供正確的信息、工具和結構的學科，解鎖 AI 系統的全部潛力。從簡單的提示轉變為戰略性的 AI 協作。
150K+
Creators Trusted
High quality
prompts
轉變您的上下文工程互動
了解構建動態系統的系統方法，以使人工智能獲得完成複雜任務所需的一切。
- 理解上下文組件了解構建有效上下文工程方法的指令、記憶、工具和檢索信息。
- 設計動態系統通過策略原則建立動態收集和結構化信息的框架，以應對特定任務和用戶需求。
- 優化人工智慧性能應用戰略性背景設計，在項目中實現持久可靠且強大的人工智慧輸出。
為何要掌握戰略性背景工程
發現系統設計的轉化力量，用於構建可靠且智能的應用程式。
通過簡單步驟掌握背景工程
通過戰略性背景設計建立強大的人工智慧系統：
上下文工程的強大功能
發現構建和優化智能人工智慧系統所需的基本能力
動態上下文組合
了解如何構建框架，自動收集和結構化每個特定任務所需的相關信息。
戰略信息設計
掌握以應用程序能夠有效處理和利用的形式呈現信息的藝術。
工具集成框架
了解如何為應用程序提供適用於複雜任務完成的正確工具和功能。
記憶體管理
為互動中的一致性表現設計有效的短期和長期記憶框架。
系統優化
應用經過驗證的內容工程方法來持續改善應用程式的可靠性和效果。
現實應用
在從客戶服務到內容創建和分析等各種領域中實施這些概念。
成功的上下文工程示例
受全球上下文工程從業者信賴
加入成千上萬的開發者和從業者，掌握戰略性上下文設計。
上下文工程
50K+
活躍學習者
AI Frameworks Built
500K+
成功部署
成功率
95%
性能提升
專業人士的見證
聆聽那些掌握戰略性內容設計的開發者和實踐者的見解。
Sarah Johnson
產品經理
這種系統性方法改變了我們團隊建立應用程式的方式。一旦我們實施了這些方法論，我們的成功率顯著提高。
Mike Chen
軟體工程師
這裡提供的框架和範本讓我們節省了幾個月的試誤時間。現在我們能夠穩定地構建可靠的應用程式。
Emily Rodriguez
數據科學家
了解上下文工程設計原則改變了一切。我們的模型現在表現出了我們從未想過可能的水平。
常見問題
有問題嗎？我們有答案。
上下文工程與提示工程有什麼不同？
提示工程專注於制定單獨的指令，而這種方法教您構建完整的框架，動態地向應用程序提供完成任務所需的所有必要上下文、工具和信息。
我需要編程經驗嗎？
基本技術理解是有幫助的，但我們的材料設計供應給不同技能水平。我們提供概念框架和實施指南。
我多快能看到結果？
大多數專業人士在應用這些原則的第一週內立即看到應用程式可靠性的改善。複雜的實施可能需要更長時間，但可以獲得轉變性的結果。
這適用於哪些應用程式？
這些上下文工程原則適用於任何大型語言模型或智能應用程序，包括GPT、Claude和其他現代平台。這些概念與平台無關。
是否有持續支援？
有的！我們的社區論壇提供同儕支援，付費計畫包括專家諮詢和對實施問題的優先支援。
你們的退款政策是什麼？
我們提供30天退款保證。如果您對提供的價值不滿意，請在30天內與我們聯繫以獲得全額退款。
立即開始構建更好的應用程式
加入成千上萬掌握戰略上下文工程和框架設計藝術的專業人士。