今年，2025 年，我們正處於人機互動的關鍵時刻

過去幾年，提示詞工程從一個小眾的黑魔法，迅速演變為驅動 AI 產生價值的核心。然而，僅僅滿足於撰寫精巧的指令已然不足。未來還有提示詞工程與上下文功能的結構化與智慧化，我們將從單向的指令 - 執行變成雙向的對話

提示詞工程從指令到意圖的精準溝通

提示詞工程的核心，始終圍繞著如何讓 AI 精準理解並執行人類的意圖。早期的實踐更像是一種試錯，我們透過不斷調整措辭、語氣和範例，來誘導模型產生期望的結果。然而，隨著 AI 應用從個人娛樂走向企業級的關鍵流程，這種不穩定、難以複製的模式，必須被更嚴謹的工程化方法所取代

未來的趨勢，是將提示詞從單純的自然語言字串，提升為一種結構化、可維護、可重用的程式碼。想像一下，我們不再是撰寫一個冗長的段落，而是像軟體開發一樣，定義一個類別來封裝一個複雜的任務。這個類別中可以包含品牌聲量、目標受眾、法律規範等固定參數，並透過方法來接收產品資訊、市場情境等動態變數

@prompt_template
class ProductCopywriter:
    """
    一個用於生成專業級產品文案的提示詞模板類別。
    它封裝了品牌調性與目標客群等核心上下文，
    並提供一個自適應方法來生成文案。
    """
    def __init__(self, brand_voice: str, target_audience: str):
        self.brand_voice = brand_voice
        self.target_audience = target_audience
    
    @adaptive_prompt
    def generate_description(self, product: dict, context: dict) -> str:
        # 在此，AI 會根據初始設定與動態傳入的產品、情境資訊，
        # 自動建構並優化最適合的底層提示詞結構，
        # 而非由開發者手動拼接字串。
        return self.ai_optimize_prompt(product, context)

它讓提示詞的管理脫離了混亂的文字檔案，進入了版本控制、單元測試和團隊協作的專業開發流程。企業可以建立標準化的提示詞函式庫，確保不同部門、不同應用輸出的 AI 內容，都能維持品牌的一致性與品質的穩定性

上下文工程賦予 AI 感知與記憶

如果提示詞工程是我們對 AI 說什麼，那麼上下文工程就是確保 AI 真正聽得懂我們說什麼。上下文是提示詞之外，所有能幫助 AI 理解任務背景、環境與使用者狀態的資訊總和

首先，上下文的維度正在從單一的文字，擴展到豐富的多模態上下文。以前我們只能用文字描述一張圖片；未來，我們可以將圖片、圖表、甚至一段包含重點標註的語音，直接作為上下文提供給 AI

例如，在分析一份財務報表時，我們不再需要將所有數字轉為文字，而是可以直接提交報表圖片，並用口語補充：「請重點分析我用紅筆圈出的營收年增率，並與第三季的數據進行對比。」

其次，是從短期的對話記憶，進化到長期的個人化上下文。未來 AI 在尊重隱私的前提下，會學習並記憶使用者的專業背景、溝通偏好與認知風格，它會從過往的互動中推斷，你是一位偏好數據佐證的分析師，還是一位重視視覺化呈現的設計師。因此，當我們提出一個模糊的問題時，AI 能夠自動採用最適合我們的風格與深度來回應，無需每次都明確指定請用專業的語氣回答或請提供圖表

我們的終極目標是環境上下文，這表示 AI 將不再是一個被動等待指令的系統，而是能主動感知我們所處的數位與物理環境。它能注意到使用者的行事曆顯示下午有一場重要的董事會，並結合最近的雲端文件編輯記錄與網頁瀏覽歷史，主動提問：「我發現您正在準備關於市場競爭的報告，而主要競品 A 公司剛剛發布了最新財報，營收超出預期。您需要我為您生成一份摘要，並整合進您的簡報草稿嗎？」

這種基於環境上下文的主動服務，徹底顛覆了傳統的人機互動模式，AI 成為了能夠預測需求、主動發起協作的智慧夥伴

小結

未來真的非常期待提示詞與上下文工程，AI 每一天都在變化、都在進步，也許我寫完這系列文章後，提示詞工程與上下文工程也變成了過去式，誰知道呢？

這是個最好的時代，也是個最混亂的時代，我想自己唯一能做的就是堅持學習的這條道路，不因 AI 的變化而焦慮，與各位共勉之，也謝謝閱讀到最後一篇的各位。