资料越多，AI结果就越好吗？聊聊上下文工程
文章讨论了向AI提供工作文件和聊天记录时的常见误区：资料多不等于重点清晰。作者介绍了“上下文工程”的核心思路，将材料分为四类：必须保留的关键信息、可压缩为摘要的长背景、暂不需要归档的大资料以及应剔除的过期内容。长任务应重新交代当前进度，大资料按需索取而非全量塞入，并用结构化“便笺”式指令明确任务、依据、约束和边界。核心观点是：先想清楚AI此刻要做什么，再把真正用得上的信息放到它眼前。
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万字长文｜大型复杂工程实战：人辅助 AI：不懂代码的团队，重写了整个开发流程（上篇）
文章复盘了一个不懂传统编程的团队转向 AI 编码的企业级实践。作者提出与主流 Copilot 叙事相反的范式——不是 AI 辅助人，而是人辅助 AI：AI 是执行者，人是决策者，由产品总监负责定义需求、设定边界和裁决。团队踩过两万字 PRD 翻车的坑，总结出传统 PRD 对 AI 的三大致命伤（模糊词、流程图依赖、文档脱节），并沉淀出情景化开发路径（UI First / Data First）、AI 友好型 PRD 四特征（全局术语表、EAR 表、逻辑真值表、UI 绑定）以及用 AI 质检 PRD 的方法。核心结论：输入质量决定 AI 产出质量，把话说清楚从软技能变成硬工程。