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这四个术语是当前大模型应用开发的核心范式，从指令设计、信息管理、生成式编程到自主智能体构建，层层递进，共同构成了 AI 应用开发的技术栈。

以下是通俗易懂的拆解：

1. Prompt Engineering (提示工程)

这是最基础的技能，重点在于指令的质量。 如果把 AI 比作一个极其博学但有时听不懂人话的实习生，Prompt Engineering 就是学习如何写出完美的“任务说明书”。

• 核心逻辑：通过调整输入的文字（提示词），引导模型输出更高质量的结果。
• 常用技巧：给 AI 设定角色（“你是一个资深翻译”）、提供示例（Few-shot）、要求逻辑推演（Chain of Thought）。
• 比喻：就像是在搜索引擎里输入更精准的关键词，或者给厨师下达非常具体的菜谱要求。

2. Context Engineering (上下文工程)

随着模型处理能力增强，大家发现“怎么说”固然重要，但 “给它看什么资料” 更重要。这就是上下文工程。

• 核心逻辑：管理和优化输入给模型的信息流。AI 的记忆（上下文窗口）是有限的，你需要精准地挑选出最相关的背景知识喂给它。
• 典型应用：RAG (检索增强生成)。当你问关于公司手册的问题时，系统先去数据库里搜出相关的几段话，塞进对话框里，AI 才能据此回答。
• 比喻：开卷考试。Prompt 是考题，Context 就是那本允许你带进考场的、划满了重点的参考书。

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这里使用了 Kimi 月之暗面 对简历这个场景进行了探索，Kimi 支持 128k 的长上下文，超过20万个汉字。

通过简历评估一下这位算法工程师的能力。

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根据李秀宁的简历，我们可以对她的技能和经验进行以下评估：

1. 编程技能：

她掌握多种编程语言，包括MATLAB、C、C++、Python，这些都是算法开发中常用的语言。
熟练使用多个开发平台，如MATLAB、Visual Studio、Eclipse、Qt、CCS、Pycharm，这表明她具备跨平台开发的能力。
熟悉OpenCV、yolov 5等图像处理库，这些是计算机视觉领域的重要工具。

2. 专业知识：

她掌握了多种信号处理方法，如快速傅里叶变换、短时傅里叶变换、数字滤波器设计等，这些都是信号处理和图像处理领域的基础。
熟悉深度学习框架，如tensorflow、keras、Pytorch，这些是当前人工智能和机器学习领域的主流工具。

3. 工作经验：

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我们需要一位NLP工程师，专注能大模型的应用，她能够胜任？ 根据李秀宁的简历，她在图像处理和信号处理方面有丰富的经验和专业知识，但在自然语言处理（NLP）和大模型应用方面的经验并不明显。简历中没有提到她有直接从事NLP项目或使用大模型（如BERT、GPT等）的经验。 NLP工程师通常需要具备以下技能和经验： 1.