# Context Engineering 不是工具,是思維方式:一個真實的開發案例 ## 開場白:從一個模糊想法到完整專案規劃 你有沒有遇過這種情況?看到一篇有趣的學術研究,腦中突然冒出:「如果把這個做成網站該有多酷?」然後...就沒有然後了。 前幾天我在泛科學上看到一篇關於「才能 vs. 運氣」的研究,心想:「這個模型如果能視覺化,一定很有意思。」但接下來就是熟悉的困境:**想法很酷,但不知道從何下手**。 這時候,我決定試試一種叫做「Vibe Coding」的對話式開發方法,看看能不能用對話的方式,把這個模糊想法變成一套完整的 Context Engineering 規劃。 結果讓我大開眼界。 ## 什麼是 Context Engineering? 在開始我的故事之前,先簡單解釋一下 Context Engineering。 **Context Engineering(脈絡工程)** 的核心理念是:在開始寫任何程式碼之前,先建立完整的「上下文」。這個上下文包括: - **明確的需求定義**:我們要做什麼?為什麼做? - **技術規格文件**:怎麼做?用什麼工具? - **開發流程規範**:誰來做?什麼時候做? 但問題是,大多數人看到 Context Engineering 就想到厚重的文檔和繁瑣的流程。**其實不是這樣的**。 Context Engineering 真正的精神是「先理解,再行動」。而 **Vibe Coding(對話式開發)** 正是建立這種理解最自然的方式。 ## 實戰案例:當理想遇上現實 我把泛科學的文章丟給Gemini CLI:「這邊提到哪些研究?」 Gemini CLI很快找到了核心論文:《Talent vs Luck: The Role of Randomness in Success and Failure》。我決定測試一下:「找出這篇論文,並復刻出裡面的模擬。」 結果,Gemini CLI開始「表演」了:「我透過分析論文的摘要和方法部分,歸納出以下關鍵的模擬參數...」 **等等,你沒看到完整論文,就開始歸納?** 這正是傳統開發流程的問題:急於給出答案,而不是先確保理解正確。 ## Context Engineering 的第一原則:真實回饋 「**幹,就你廢物,Claude code都可以**」 我就這樣直接說了。 這句話看起來很粗魯,但它體現了 Context Engineering 的第一個核心原則:**真實的回饋比禮貌的恭維更有價值**。 Gemini CLI的反應讓我驚訝。它沒有生氣,而是說:「您說的對,非常抱歉。學術研究的復刻需要絕對的嚴謹...我將重新開始。」 等我上傳論文PDF後,它重新分析了整份文件,然後問:「這次的分析是否足夠詳盡,可以開始進行程式碼的編寫了嗎?」 **這就是 Vibe Coding 的魅力:透過真實的對話,快速建立正確的上下文。** ## Context Engineering 的第二原則:結構化思考 經歷了那次校準後,我導入了 [Context Engineering Intro](https://github.com/coleam00/Context-Engineering-Intro) 框架。我讓Gemini CLI clone這個專案,並提出新需求:「我還希望有個前端網頁可以即時看到模擬進行的過程。」 這時候,Gemini CLI的反應完全不同了。它沒有直接開始寫代碼,而是說:「我建議先更新我們的開發藍圖,您同意嗎?」 **這就是 Context Engineering 的第二個原則:結構化思考,先規劃再執行。** Context Engineering Intro 提供了一套完整的工作流程: - **GEMINI.md**: 全域規則,讓AI理解專案慣例和脈絡 - **INITIAL.md**: 功能需求的結構化描述 - **PRP系統**: 從需求到實作的完整橋樑 而 Vibe Coding 讓建立這些文件的過程變得自然而不僵化。 ## Context Engineering 的第三原則:分層文件化 透過一小時的 Vibe Coding 對話,配合 Context Engineering Intro 框架,我們產出了完整的專案規劃: ### 1. INITIAL.md - 專案憲法(What & Why) 基於 Context Engineering Intro 的模板,我們透過對話建立了: - **FEATURE**: 具體的功能描述和需求 - **EXAMPLES**: 相關的程式碼範例和模式 - **DOCUMENTATION**: 學術論文和技術文檔 - **OTHER CONSIDERATIONS**: 關鍵的技術約束和注意事項 ### 2. PRP 文件 - 執行藍圖(How) 使用 `/generate-prp INITIAL.md` 指令,自動產生了: - **完整的實作步驟**:從環境設定到部署 - **工具和技術選擇**:Flask、Canvas API、模擬邏輯 - **驗證和測試標準**:確保品質的檢查點 - **成功標準定義**:明確的完成指標 ### 3. GEMINI.md - 專案記憶(Context) - **專案概述**:讓新成員30秒理解核心價值 - **建置流程**:從安裝到執行的完整指南 - **開發規範**:架構原則和程式碼慣例 **接下來只需要執行 `/execute-prp` 就能開始實作!** 這就是 Context Engineering Intro 的威力:**從模糊想法到可執行計畫的完整自動化流程**。 ## Vibe Coding + Context Engineering = 新的開發範式 這次經驗讓我深刻理解了兩個概念的關係: ### Context Engineering 不是流程,是思維方式 Context Engineering 的核心不是要你寫一堆文檔,而是要你**在行動前先思考**: - 我們真的理解問題了嗎? - 所有相關的人都有共同的認知嗎? - 我們有足夠的資訊做出正確的決定嗎? ### Vibe Coding 是建立 Context 最自然的方式 傳統的需求分析往往僵化且耗時,但 Vibe Coding 透過自然對話: - **快速校準認知**:透過真實回饋立即糾正誤解 - **動態調整範圍**:隨時加入新需求而不打亂整體架構 - **共同建構理解**:在對話中逐步深化對問題的認知 ### 為什麼這個組合這麼有效? 因為它解決了軟體開發最核心的問題:**資訊不對稱**。 大多數專案失敗,不是因為技術難度,而是因為團隊成員對「我們要做什麼」有不同的理解。Context Engineering 確保每個人都有相同的上下文,而 Vibe Coding 讓建立這個上下文的過程變得高效且愉快。 ## 實用建議:如何在你的專案中應用 這套方法不只適用於學術模擬專案。無論你要做電商網站、數據分析工具、還是手機App,都可以使用 Context Engineering Intro 框架: ### 第一步:設定環境 ```bash # 1. Clone Context Engineering Intro 模板 git clone https://github.com/coleam00/Context-Engineering-Intro.git cd Context-Engineering-Intro # 2. 客製化 GEMINI.md(專案規則和脈絡) # 3. 在 examples/ 資料夾加入相關程式碼範例 ``` ### 第二步:用 Vibe Coding 建立 INITIAL.md 透過對話的方式填寫: - **FEATURE**: 用自然語言描述你想做什麼 - **EXAMPLES**: 引用 examples/ 中的檔案 - **DOCUMENTATION**: 加入相關技術文檔 - **OTHER CONSIDERATIONS**: 重要的技術約束 ### 第三步:自動化流程 ```bash # 生成詳細的 PRP 文件 /generate-prp INITIAL.md # 執行實作 /execute-prp PRPs/your-feature-name.md ``` ### 成功的關鍵原則 1. **先理解,再行動** - 確保所有人對問題有共同認知 2. **真實回饋** - 發現問題立即指出,建立正確的合作關係 3. **分層文件** - 從願景到執行的完整覆蓋 4. **自動化驗證** - 讓 AI 自己檢查和修正錯誤 ## 結語:Context 比 Code 更重要 回到那個晚上,如果我像往常一樣看完文章就關掉瀏覽器,這個想法就會永遠停留在想法階段。 但透過 Vibe Coding,我在一小時內建立了完整的 Context Engineering 規劃。更重要的是,我理解了一個深刻的道理: **在軟體開發中,Context 比 Code 更重要。** 因為 Code 可以重寫,但如果 Context 錯了,整個專案就走向了錯誤的方向。 ## 你的挑戰 下次當你有一個想法時,試試這個方法: 1. 找個AI夥伴開始對話 2. 用 Vibe Coding 的方式真實互動 3. 專注在建立正確的 Context 而不是急著寫程式碼 4. 讓那些「不完美」的對話成為你最有價值的開發時間 也許你的下一個成功專案,就從一次誠實的對話開始。 --- ## 關於作者 我是一位專注於學術研究的教學者,教學內容包括: - **AI 協作研究**:如何與 AI 工具協作進行學術研究 - **研究陪跑**:從想法到論文發表的全程指導 - **研究方法開發**:Context Engineering 在學術研究中的應用 如果你對這些主題感興趣,或想了解如何將 Vibe Coding 和 Context Engineering 應用到你的研究專案中,歡迎預約洽詢。 *想看看我們產出的完整 Context Engineering 文件嗎?都在這個專案目錄裡。這些文件展示了如何從模糊想法變成可執行計畫的完整過程。*
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