Andrej Karpathy 支持在使用 LLM 的 AI 软件开发中引入与 "上下文工程" 相关的新术语。 这个术语早已显得非常必要。每当我向人们解释我们是如何开发 Nethermind AuditAgent 时，除了使用领域专业知识（web3 安全）和使用来自 OpenAI、Anthropic 和 Google 的最佳可用 AI 模型以及 LLM 工具之外，一个关键方面正是 "上下文工程"。 有时会有一句话 "上下文是王"，这确实是事实。无论是巨大的先进 LLM 还是优化的小型 LLM，都是强大的工具，但就像任何工具一样，如果在错误的手中，你得到的结果远不如你正确使用它们时的结果。上下文管理（或工程）确实是一个复杂且描述不够清晰的领域，正在不断发展，它实际上是作为提示工程概念的扩展而出现的，而提示工程已经有一些负面含义。 总体而言，Andrej 列出了与上下文工程相关的主要方面（在第二张截图中），但在每个具体任务中，人们在很大程度上通过反复试验取得了出色的结果，每次单调地尝试选择在这个问题解决阶段真正需要的上下文元素，收集每个阶段的基准，查看指标，将数据集划分为测试、验证等，等等。 你对 "上下文工程" 有什么看法？