*本文透過AI語音輸入(Aqua Voice)轉文字建立。可能存在表述不一致之處,敬請留意。
你還停留在「擅長寫提示詞」的階段嗎？——AI的進化與三種工程學
你好，大家最近過得如何？
我是全身追蹤研究所的Hiro。
今天，我不聊平常的全身追蹤話題，而是想聊聊AI。
我用一個叫做Claude Code的AI工具做各種事情——寫文章、寫小說、生成Blender 3D腳本等等。
但光是普通地使用它是不夠的。
今天，我要談談使用AI的方式是如何演進的，隨著AI的進化發生了什麼改變，以及我為何採用現在的使用方式。
AI的使用方式有三個世代
根據我使用AI的經驗，我感覺使用方式的演進大致可以分為三個階段。
第一是「提示詞工程」。
第二是「情境工程」。
第三是「韁繩工程」。
讓我逐一說明。
第一世代：提示詞工程
如果你有用過AI，大多數人可能都是從這裡開始的。
有個像LINE一樣的聊天畫面，你說「請幫我做某某事」，它回覆「好的，這是某某事」。大致就是這樣。
提示詞工程就是把那些指令寫好的技能。
例如像這樣：
「你是一位專業編輯。請幫我校對以下文章。」
你給對方提供上下文和前提條件，以引出更專業的回答。關鍵在於寫出好的指令。
這在後續的世代中依然重要。但它有一個致命的弱點。
你每次都得重新說
「你是一位全身追蹤研究者，你的第一人稱是『我』，你的文風是隨興敬體風格……」
你每次都得在有限的字數內重新寫這些。
AI無法記住所有東西，所以你需要盡可能簡潔，但同時也要精確。
老實說，這有其極限。
對話一長它就忘了
人類也一樣，對吧？聊了一陣子之後，你會想「等等，我們原本在聊什麼來著？」AI也是如此。
品質變得不穩定
隨著對話越來越長，品質開始動搖。你把它設定為「全身追蹤研究者」，但聊到一半它就變成完全不同的角色了。
無法利用過去的知識
你想說「請吸收我以前寫的所有文章的資訊並加以利用」，但這是不可能的。AI一次能在記憶中保持的量是有限的。
最終，「試圖僅靠提示詞處理一切」的方法開始顯露出它的極限。
於是問題變成：有沒有其他方法？AI的使用方式朝著新的方向演進了。
第二世代：情境工程
什麼是情境工程？它是設計「在什麼時機、以什麼順序、展示什麼資訊給AI」的技能。
如果說提示詞是關於「問什麼」，那麼情境就是關於「給AI看什麼」。
要做的三件事
首先，餵給它必要的資訊。
讓AI寫文章時，你預先載入相關的過去文章、最新的設備資訊、讀者回饋等等。不是全部——只是與當前任務相關的部分。
接著，管理資訊的新鮮度。
你判斷「這個資訊是最新的」和「那個資訊已經過時了」，然後優先展示較新的內容。如果你讓它基於舊資訊寫「最新推薦」，那就會產生誤導。
最後，設計資訊的順序。
你展示東西給AI的順序會改變輸出結果。「首先，讓它理解VRChat的世界觀。然後，讓它理解全身追蹤技術。最後，呈現當前的主題。」把這個順序反過來，結果會完全不同。
四種技術
據說情境工程有四種主要技術。
篩選：選擇必要的資訊。
壓縮：濃縮資訊，只傳遞關鍵要點。
分段：將資訊分成區塊，分階段呈現。
剔除：移除不必要的資訊以減少雜訊。
一次性餵入所有內容實際上會適得其反。情境工程的關鍵是以所需的形式，只呈現所需的內容。
第三世代：韁繩工程
最後出現的是韁繩工程。
聽到「韁繩」，有些人可能會聯想到汽車的線束。但我這裡說的韁繩，原本指的是控制馬匹的整套裝備。引導馬匹朝正確方向前進的工具。
韁繩工程是設計AI運作環境本身的技能，使它始終朝正確的方向運行。
與測試韁繩的相似性
順帶一提，由於Anthropic——製作Claude Code的公司——是一家軟體公司，我認為這個「韁繩」與「測試韁繩」有相同的詞源。
測試韁繩是一個軟體開發術語，指的是結構性地控制測試對象的執行環境並使結果可驗證的系統。
讓馬匹正確奔跑的裝備。正確驗證測試對象的系統。讓AI正確運作的環境設計。它們全都相通。
我實際上做了什麼？
讓我介紹一下我實際構建的韁繩。
第一：技能（人設）。
像是「Hiro這樣寫」、「第一人稱是我」、「這是禁止的」等規則被定義在檔案中。AI讀取這些檔案，從一開始就以「我就是Hiro」的前提運作。
不需要每次在提示詞中寫「你是Hiro」。它已經在軌道上了。
第二：知識庫。
我過去寫的文章、VRChat的知識、關於全身追蹤設備的資訊。所有這些都整理在資料夾中，AI在需要時可以參考。
不需要每次在提示詞中寫「全身追蹤是一種追蹤全身動作的技術……」。它知道如何搜尋以及如何找到知識。
第三：工作流程。
寫文章有一套固定的程序：確認主題、設計裏主題、列大綱、寫作、修改。這個程序寫在檔案中，所以AI可以按步驟思考「先想什麼」。
第四：記憶。
像是「這個人之前做了這個決定」和「這個專案設定了這個方針」等紀錄被保存在檔案中，AI可以在新的工作階段中讀取它們。
這可能是最大的突破。記憶能跨越情境視窗的限制而延續。
第五：品質檢查（檢查器）。
當AI產出內容時，它不會直接發布。檢查器會自動運行。「是否與原始定義相符？」「第一人稱是否正確？」如果有什麼失敗了，流程會回到流程圖的起點重新來過。
不是在提示詞中說「請注意」，而是在系統中內建檢查機制。
「請求」與「系統」的差異
這裡的重點是：「但在情境工程階段，不是也有像『這樣做』和『這樣寫』的條件定義嗎？」
是的，有。但那些條件定義實際上只是請求。
即使你說「不要這樣做」或「不要那樣寫」，也沒有確保正確路徑的系統。因為它們是請求，AI可能會忘記或忽略。
韁繩工程不是請求——而是結構。它鋪設軌道，讓AI只能朝正確的方向運行。這就是根本性的差異。
三者並排比較
讓我一次整理到目前為止的所有內容。
提示詞工程：
向AI下達好「指令」的技能。
用餐廳來比喻：點餐。
情境工程：
給AI「正確的食材」的技能。
用餐廳來比喻：採購正確的食材。
韁繩工程：
設計AI工作的「廚房」的技能。
用餐廳來比喻：設計廚房。
它們完全不同，對吧？但三者都是必要的。
最好的點餐（提示詞）× 最好的食材（情境）× 最好的廚房（韁繩）。
當三者結合時，AI才能真正下廚。如果缺少任何一個，就行不通。
用房子來比喻就更清楚了
如果餐廳的比喻沒有太大共鳴，這裡有一個房子的版本。
韁繩 = 地基。一旦建好，就能永久使用。
情境 = 牆壁和柱子（結構）。可以依任務重新配置。
提示詞 = 室內設計（家具擺設）。每次都可以改變。
堅固的地基、適當的牆壁、擺設良好的室內。只有當一切到位時，它才成為一間「房子」。
反過來說，無論室內裝飾（提示詞）多麼精緻，沒有地基（韁繩），你每次都得從頭開始。沒有牆壁（情境），你甚至沒有房間。
實際案例——我如何撰寫《元宇宙戀人》
我最強烈感受到這三者差異的地方，是我最近寫的小說《元宇宙戀人》全12章。
如果只用提示詞會怎樣？
「設定是VRChat，主題是虛擬世界中的戀愛，請寫成12章。」
寫完，修改出來的東西，再給更多指示，再修改。反覆進行。
這樣確實能產出一些東西。但你得到的是一部「AI感的小說」。VRChat的描寫很淺薄，全身追蹤的感動傳達不出來。
我做了什麼
我使用了所有三個層次。
在提示詞層面：
「這一章大概是這樣的。」「這個場景應該要有這樣的氛圍。」我讓個別的指示保持簡單。
在情境層面：
我載入了前幾章的內容、VRChat的新手引導文化、全身追蹤的情感體驗、舞廳的氛圍。這一章此刻需要的資訊。
在韁繩層面：
「Hiro」人設確保了VRChat的真實性。知識庫確保了全身追蹤描述的準確性。品質檢查確認了「有沒有在VRChat中不切實際的內容？」和「故事是否連貫？」記憶在全12章中維持了一致性。
老實說，最困難的部分是情境。如果你自己無法用文字表達某些東西，你就無法傳達給AI。明確表達「VRChat的這種特定感覺」是真的很困難。有很多失敗的嘗試。
但當三者都對上的時候，我能夠寫出一部品質穩定的12章長篇作品。如果缺少任何一個要素，我認為這是做不到的。
三者不是對立的——而是層次
「那麼提示詞工程現在已經過時了嗎？」
完全不是。
我解釋說這三者屬於不同的世代，但這不意味著舊的會變得不必要。你會全部使用。它們只是不同的層次。
即使建好了韁繩，你仍然會在提示詞層面給出指示：「這一章請這樣寫。」
即使情境組織得很好，如果提示詞寫得草率，輸出也會很草率。
只有當三者全部到位時，AI才能發揮其全部潛力。
總結
只靠提示詞，你就是一個每次都從頭點餐的客人。
整理好情境後，AI得到好的食材，輸出品質急劇提升。
一旦建好韁繩，AI就變成了隊友。它承載你的知識，以你的風格運作，代替你執行。
我是一個全身追蹤研究者，但全身追蹤也是一樣的。
只有頭顯和控制器（= 只有提示詞），你就能進入虛擬世界。
選擇正確的世界（= 整理情境）能改變體驗的品質。
穿上全身追蹤感測器、校準、建置環境（= 建構韁繩）——那才是你第一次得到「自己在那裡」的感覺。
AI也是如此。
只有當你對齊所有三個層次時，它才成為「你的AI」。
希望大家都能嘗試提示詞之外的那些階段。
Hiro
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