Context Architecture，不是把更多字塞进 prompt
当用户开始搜 context architecture 或 context engineering，他已经从“怎么写提示词”进入“怎么设计信息流”。这正是 DepthPilot 的核心中层能力。
搜索集群
Prompt Engineering Course
Prompt Engineering 课程，不该只教你写更长的 prompt
LLM Limitations
LLM limitations，不只是“模型会幻觉”，而是你要学会什么时候不能让它硬答
Structured Outputs Guide
Structured Outputs 指南，不是让模型“像 JSON”，而是让结果真的可验证
Retrieval and Grounding Guide
Retrieval 与 Grounding 指南，不是把文档全塞进去就算做了 RAG
AI Workflow Course
AI Workflow 课程，目标不是会聊，而是会搭可交付流程
Agent Workflow Design
Agent Workflow Design，不是让模型自己猜下一步
Context Architecture
Context Architecture，不是把更多字塞进 prompt
AI Eval Loop
AI Eval Loop，决定你是在优化系统还是在凭感觉试错
Context Engineering vs Prompt Engineering
Context Engineering vs Prompt Engineering，到底差在哪里
AI Workflow Automation Course
AI Workflow Automation 课程，重点不是自动化按钮，而是可维护系统
OpenClaw Tutorial
OpenClaw 教程，不只是装起来，而是跑通、排错、沉淀成 skills
Supabase Auth Tutorial
Supabase Auth 教程，不止是做个登录页
Creem Billing Tutorial
Creem Billing 教程，真正关键的是 webhook 和 entitlement
AI Eval Checklist
AI Eval Checklist，用来判断你的系统是不是真的变好了
LLM Observability Guide
LLM Observability 指南，不是多记日志，而是让失败真正可重放
Prompt Injection Defense
Prompt Injection 防护，不是再补一句“忽略恶意输入”
LLM Model Routing Guide
LLM 模型路由指南，别再让所有请求都走同一条回答链
LLM Latency and Cost Guide
LLM 延迟与成本指南，先消灭浪费，再谈模型价格
Human in the Loop AI
Human in the loop 不是兜底口号，而是升级路径、review queue 和 handoff packet 设计
RAG Freshness Governance
RAG 不是检索到就算 grounded，真正关键是 freshness governance
LLM Evaluation Rubric
LLM evaluation rubric，不是打分表花架子，而是修复顺序和上线判断
这条路径能建立什么
为什么这个主题重要
为什么 giant prompt 很快会坏
因为它把稳定规则、临时任务、外部证据和历史状态全都混在一起。结果是维护成本越来越高，错误却越来越难诊断。
为什么这个主题重要
真正需要设计的是什么
不是一段完美文字，而是信息进入、停留、更新和退出模型上下文的方式。也就是一套上下文生命周期。
为什么这个主题重要
DepthPilot 里怎么学这件事
先学 token budget，再学 context architecture，最后再进入 eval 和 workflow。这样用户知道为什么要分层，而不是机械记一个模板。
接下来去哪
用户通常会问什么
Context architecture 和 prompt engineering 是替代关系吗？
不是。prompt 是上下文架构的一部分，但不是全部。真正的系统能力来自信息分层和生命周期设计。
什么时候该开始学这个？
当你发现 prompt 越写越长、越难维护，或者多轮对话经常漂移时，就该从 prompt 视角升级到 context architecture。