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title: Context Engineering 不是工具，是思維方式：一個真實的開發案例
tags: [學術, AI, 研究, context engineering, blog]

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# 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。

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## 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。*