Context Engineering（情境工程）是什麼？為什麼 Prompt Engineering (提示詞工程) 已經不夠用了？Context Engineering 跟 Prompt Engineering有什麼不同？為什麼它是新一代AI工具的關鍵？
馬克凡Mark Ven 用最簡單例子，讓你快速上手 Context Engineering 的概念與實務應用。
你是不是聽過「Prompt Engineering（提示工程）」這個詞？但現在，AI界最夯的關鍵字其實是「Context Engineering（情境工程）」。
馬克凡我發現，只要你懂了 Context Engineering，AI就能真正變成你的工作好幫手，不再只是會答題的機器。這篇文章，我用最生活化的語言和實例，幫你秒懂 Context Engineering，讓你無論是企業老闆還是上班族，都能直接上手！
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Context Engineering 是什麼？一分鐘白話解釋
Context Engineering（情境工程）就是「設計、管理和組裝各種資訊，讓 AI 不只聽懂你的話，還能理解你真正的情境和需求」。
你不只是丟一句話給AI讓它亂生成，而是讓AI像個懂你平常工作習慣的同事，可以自動整理背景、理解上下文、查找資料、抓住重點。
馬克凡用白話跟你說就是「讓AI知道你在做什麼」
Context Engineering 和 Prompt Engineering 差在哪裡？
這兩個詞差別很多人搞混，馬克凡我用一個例子幫你秒懂：
- Prompt Engineering（提示工程）：你對AI說「幫我做一份會議記錄」。
- Context Engineering（情境工程）：你把這次會議的內容、參與名單、前幾次紀錄、老闆的習慣都準備好，AI不但幫你整理，還會自動加上常見格式，抓住所有重點。
兩者差在哪？
Prompt Engineering是問問題，Context Engineering是「讓AI成為真的夥伴」，懂背景、抓細節、幫你查漏補缺！
AI若懂得你的全貌，才能真正發揮價值！
為什麼 Context Engineering 這麼重要？
有沒有發現，AI如果只丟一兩句問話，答案很容易出錯、不貼心？這就是缺乏情境。
Context Engineering可以讓AI：
- 記得你之前問過什麼，不再每次都重講
- 知道你想要什麼風格、格式
- 幫你自動查資料、比對資訊、給你個人化建議
- 減少錯誤、節省溝通時間
而且2025年最熱門的議題 AI Agents ( AI代理人 )其實就是建立在Context Engineering情境工程之上。
未來很多的AI代理人應用，其實對於情境工程，都是吃重的，如果你想要做你自己的 AI Agents ，那Context Engineering就是你必須知道的東西！
情境工程讓AI不再只是「會說話」
以前的AI，好像只會「答題」。現在的AI透過情境工程，可以做到這些事：
- 記住你跟他說過的重點（不用每次都重講）
- 幫你查內部資料、抓最新資訊
- 懂你的偏好、知道格式怎麼排
- 還能接上各種小工具，像查庫存、查訂單、跑報表
就像請到一個真的小助理，每天幫你省時間、減少出錯。
Context Engineering 真實三個案例分享
案例一：客服人員用AI
小敏每天要用AI回答客戶問題。以前AI只會照本宣科，一問再問重複的事情。
有了Context Engineering，先把相關的回答背景資訊、要查詢的資料、如果不知道該怎麼回答，他應該要做什麼事情，都先設計在Context Engineering當中。
那AI可以自動抓取客戶資料、購買紀錄、對話歷史，直接回答「針對性」的解決方案。
結果？小敏的效率大增，客戶也覺得AI客服終於「懂我」！
案例二：企業知識管理
大公司行政小華，經常要查流程或最新規章。
導入 Context Engineering 的AI後，他只要問：「今年報帳規則有什麼改？」
AI會自動比對最新文件、附上參考來源、還能提醒相關注意事項，讓小華再也不怕找錯資料。
案例三：個人助理AI
小志是新創公司的助理，常常幫老闆整理報告。有了Context Engineering，他只要一次設定好老闆偏好、報表格式、過往反饋，AI就能越做越貼心，甚至主動幫他提醒會漏掉的細節。
Context Engineering 情境工程的7大關鍵組成，你的AI小隊也該有這些裝備
馬克凡我用一個上班族的真實例子幫你解釋Context Engineering背後的七大組件：
想像你是公司的客服專員小明，每天要處理一堆顧客的疑難雜症。
如果AI只會看你「這一次」輸入的問題，很難真的幫上忙。但如果AI有這7項「超能力」，結果就完全不同：
- 指令/角色設定：AI知道自己是誰（客服代表/行政助理/分析師）
- 用戶提示：用戶這次問了什麼
- 狀態/歷史：過去跟這個用戶聊過什麼（不用每次重講！）
- 長期記憶：記住客戶的特殊偏好（如張小姐只用Email聯繫）
- 檢索資訊：能查公司資料庫、FAQ、歷史案例
- 可用工具：像訂單查詢、庫存系統能直接互動
- 結構化輸出：每次回覆自動符合格式要求（如報表、JSON資料）
這時候的AI，才是真正能落地、能交辦重要工作的超級夥伴！所以你在設計Context Engineering的時候，就要把這些東西設計進去。
Context Engineering 有哪些注意事項？AI也會「腦袋打結」
馬克凡我也要提醒你：
- 資訊噪音：如果資料丟太多、太亂，AI也會「糊掉」，抓不到重點，塞太多不相關資訊反而讓AI「分心」。
- 安全問題：有些人會故意用「壞指令」騙AI（例如讓AI說出機密），這就是安全風險，企業要設防，這叫「提示注入」或「情境毒化」，所以設計情境工程時，一定要有驗證、分隔、權限管控等「安全網」。
- 情境漂移：AI雖然強，但不是萬能，有時資料過舊、跑偏，要隨時檢查一下答案，記得要隨時更新資訊，或是做到動態更新資訊的機制。
- 迷失在中間：AI雖然能讀長篇大論，但越長越容易「漏掉」中間重點，所以資訊要排序、摘要，最好有時候還要前情提要他一下。
所以情境工程在設計的時候，也要很重視資料的乾淨程度以及會不會自我矛盾。馬克凡自己在顧問客戶的時候，或是在教團隊夥伴的時候，也都會跟他們說：
Garbage in, garbage out
所以當你提供給AI的背景資訊是混亂的時候，他不僅不會幫你，還會一本正經的說幹話喔～
現在就開始練習 Context Engineering，讓AI真正幫上忙
馬克凡我想說，AI能幫你多少，不是看你多會問，而是你能不能給它對的情境。
學會Context Engineering，你的AI才會變得像貼身助理、超強同事，效率提升、錯誤減少、競爭力全面升級！
現在2025年AI Agents開始爆發，但其實現在還在很早期的AI階段，馬克凡從學術時期就在研究AI相關技術，現在AI底層技術已經相對很成熟了，所以在市場上，更需要的是把真實環境的情景說給AI了解，比較重要。
這就是Context Engineering情境工程的重要性。
馬克凡我自己的經驗是，越早學會設計「情境」，AI幫的忙越多、越精準。
下次用AI，不妨多想一句：「我有沒有把情境說清楚？AI懂我嗎？」
只要用對方法，AI真的能像同事一樣幫你做事，讓你變得更省力、更專業！
如果你也想強化這種能設計情境、解決問題的能力，馬克凡我在我出的書《關鍵思維》裡講得更完整，包括個人、團隊、創業，用生活例子帶你一步步練出這種思考肌肉～！
讓AI變成你身邊最懂事的「超級夥伴」
未來幾年，情境工程的AI應用會更強大，馬克凡我預測幾個方向：
- 主動型AI：AI不只回應你的問題，還會主動檢查自己知識缺口、提出建議或自動查多種資料來源。
- 多模態整合：AI不只讀文字，還能看圖片、影片、甚至聽音訊（像自動看懂簡報、分析教學影片）。
- 自動優化情境：AI系統自己會學，什麼資訊最有用、怎麼整理最有效率，持續自我進化。
馬克凡我相信，未來每個懂得「如何設計AI情境」的人，都會成為新世代的領先者。
下次你在煩惱AI怎麼用得更順，不妨想一想：
「我的AI，真的有掌握我的全貌嗎？」
不只是下對提示詞，更要設計好你的情境！
AI革命正在開始，現在正是好好學習的最佳時機。
常見問題（FAQ）
什麼是 Context Engineering？
Context Engineering 是設計、管理和組裝各種資訊，讓AI能理解用戶的真實需求、背景與任務情境的工程方法。
Context Engineering 跟 Prompt Engineering 差在哪？
Prompt Engineering重在「如何問問題」，Context Engineering重在「怎麼讓AI理解整個情境、精準解題」。
一般企業或工作者可以用Context Engineering嗎？
可以！你只要學會「說明清楚你的需求和背景」，甚至提供過去資料，AI就能大幅提升協作效果。
Context Engineering 有哪些應用？
客服、知識管理、個人助理、行銷、數據分析、客服機器人、甚至HR都能應用Context Engineering。
