2025 年，生成式推荐（Generative Recommender，GR）的发展如火如荼，其背后主要的驱动力源自大语言模型（LLM）那诱人的 scaling law 和通用建模能力（general-purpose modeling），将这种能力迁移至搜推广工业级系统大概是这两年每一个从业者孜孜不倦的追求。
集成全球顶尖的编程模型、最强的上下文工程能力，可一次检索10万个代码文件。阿里全新AI代码编辑器Qoder表示——它可以理解整个代码库，并交付真正适合的代码。
上下文工程（Context Engineering）现在有多火，就不用多说了吧。
10天前Amazon发布了他们自己的开发平台，Kiro IDE，其中有一个很厉害的交互功能“Spec（Specification）”，强调的是规范的文档，说明书，以一套非常结构化的方法确保开发过程的系统性、可控性和质量，堪称现代软件工程的最佳实践。让vibe coding有一个规范的范式。
在过去很长一段时间里，科技圈似乎人均都成了“提示词工程师”，大家都在琢磨怎么用最精妙的语言驯服AI。但包括Andrej Karpathy在内的很多行业大佬已经开始反思了，他们认为，决定AI效果的关键，可能早就不是怎么问，而是你给AI喂了什么料。这个思路，就是最近越来越火的上下文工程（Context Engineering）。
最近使用cursor的朋友可能已经遇到了这个问题：打开Cursor，准备使用Claude- sonnet4开始Vibe Coding，却看到了"Model not available"的提示。这不是您的网络问题，而是Cursor对中国地区用户限制了高级模型的访问。对于习惯了AI辅助编程的工程师来说，这简直像是突然失去了得力助手。
Trae 2.0 即将到来，根据 Trae 的发布说明，这次带来的 TRAE SOLO 功能将极大改变你的编程体验！Trae 团队深信，一个真正强大的编码 AI 需要完全理解你的工作全貌才能发挥最佳效果。正是基于这一理念，他们打造了 SOLO —— 一个智能上下文工程师。
在上一篇关于子模优化与多样化查询的文章发表后，我们收到了来自圈内很多积极的反馈，希望我们能多聊聊子模性（submodularity）和子模优化，尤其是在信息检索和 Agentic Search 场景下的更多应用。
继提示工程之后，「上下文工程」又红了！这一概念深得Karpathy等硅谷大佬的喜欢，堪称「全新的氛围编程」。而智能体成败的关键，不在于精湛的代码，而是上下文工程。
最近「上下文工程」有多火？Andrej Karpathy 为其打 Call，Phil Schmid 介绍上下文工程的文章成为 Hacker News 榜首，还登上了知乎热搜榜。
