Context Engineering 模板：让 AI 编码助手真正落地的系统方法

参考项目：coleam00/context-engineering-intro（8k+ ⭐）

Context Engineering（上下文工程） 是让 AI 编码助手端到端完成任务的关键方法论：与其“花哨地写提示词”，不如系统化地“喂给模型完成任务所需的一切上下文”。相比 Prompt Engineering（提示工程），它强调完整的项目规则、示例、验证与闭环执行。

为什么需要 Context Engineering

• 减少失败：大多数“代理失败”是上下文缺失而非模型能力问题
• 保证一致性：强制遵循项目约定、代码风格与测试标准
• 支持复杂特性：提供足够上下文后，模型可以完成多步实现
• 自我修正：通过验证与测试回路自动发现并修复问题

正如项目 README 所述：Context Engineering 是“写完整剧本”，而不是给模型贴一张“便利贴”。参见项目说明的“What is Context Engineering”章节。项目链接

模板结构一览

该仓库提供了可直接落地的目录结构（节选）：

.claude/
  commands/
    generate-prp.md    # 生成 PRP（Product Requirements Prompt）
    execute-prp.md     # 执行 PRP 实现功能
  settings.local.json # Claude Code 权限
PRPs/
  templates/
    prp_base.md        # PRP 基础模板
  EXAMPLE_multi_agent_prp.md
examples/              # 关键！存放可复用代码示例与模式
CLAUDE.md              # 项目全局规则
INITIAL.md             # 初始功能需求
INITIAL_EXAMPLE.md     # 初始需求示例
README.md

推荐工作流

1. 在 CLAUDE.md 设定项目规则（代码结构、测试、风格、文档等）
2. 编辑 INITIAL.md 描述要实现的功能（包含示例、文档链接、注意事项）
3. 在 Claude Code 中运行：

/generate-prp INITIAL.md

生成完整的 PRP 到 PRPs/xxx.md 后，继续执行：

/execute-prp PRPs/your-feature-name.md

助手会读取 PRP、制定任务清单、实现与验证、运行测试并迭代直到通过。

INITIAL.md 编写要点

• FEATURE：明确、可验证的功能描述
• EXAMPLES：在 examples/ 放入可复用代码模式，并说明仿照内容
• DOCUMENTATION：罗列 API、库文档、MCP 资源等链接
• OTHER CONSIDERATIONS：鉴权、配额、性能、常见坑等

项目 README 对比了 Prompt vs Context Engineering，强调“提供完整上下文与验证”的价值。查看 README 相关部分

与工具链的配合

• 与 Claude Code Router 配合：为不同子任务提供合适模型与路由策略
• 与 Claude Code Templates 配合：批量生成项目规则、命令与监控
• MCP 集成：接入 GitHub、数据库、构建系统等，为实现与验证提供能力

最佳实践清单

• 在 examples/ 中放入“你希望模型模仿的代码”。示例越多，效果越稳定
• 用 PRP 的“验证关卡”把质量把控为必经步骤，确保测试与构建通过
• 明确“成功标准”和“退出条件”，避免无限制迭代
• 把“团队共识”沉淀进 CLAUDE.md，让助手天然遵循规范
• 适度拆分多 PRP，分别聚焦不同子域（如 API、前端、DB 模式）

什么时候选 Context Engineering

• 需要“端到端”地交付一项功能，而不仅是代码片段
• 团队多人协作，需要让 AI 助手遵循一致的流程与标准
• 跨领域集成（前后端、数据、CI/CD、文档），需要完整上下文

参考与来源

• 项目主页：coleam00/context-engineering-intro
• What is Context Engineering 章节：README#what-is-context-engineering

许可证：MIT（请遵循原仓库 LICENSE）。

本文根据上述仓库的内容梳理与提炼，旨在帮助你快速上手“上下文工程”，让 AI 编码助手在真实项目中稳定产出可用代码与文档。