胜算秘籍—AI 编程的「上下文工程」范式：把 AI 从“写段代码”升级为“交付任务”
本文介绍了一套基于PRP（Programmable Requirement Plan）范式的AI编程上下文工程方法，通过结构化流程提升AI交付质量。核心流程分为三阶段：1）编写包含功能、示例、资源和验收标准的可执行需求文档；2）利用胜算云AI Copilot生成结构化PRP蓝图；3）在胜算云Serverless环境中执行编码、验证和自查。该方法通过需求文档规范化、蓝图自动生成和多模型协同验证，解决
干货教程 | 一套 AI 编程的「上下文工程」范式（PRP 实战指南）
用结构化上下文，把 AI 从“写段代码”升级为“交付任务”，并全程由 胜算云 提供算力与多模型 API 护航。
前言：上下文越复杂，越要“工程化”
在多轮对话中，你是否也经历过这样尴尬的一幕——随着信息一点点补充，AI 的思路却越走越偏，最终写出的代码与最初目标南辕北辙？这正是我频繁使用 AI 编程后最大的痛点。为了摆脱这种“偏航—返工”循环，我深入研究了 Context‑Engineering‑Intro 项目，并结合实践，提炼出一套 PRP（Programmable Requirement Plan） 上下文工程范式，让 AI 像工程师一样按步骤完成需求、验证结果、交付任务。
实践注记：我的全部实验都跑在 胜算云 Serverless GPU 集群 上——提交 PRP 后，一键拉起弹性算力，模型冷启动控制在 200 ms 内，同时实时监控延迟与 Tokens 消耗。
整体流程概览（辅以胜算云能力）
flowchart LR
A[需求文档]
A -->|胜算云 AI Copilot 解析| B(generate‑prp)
B --> C[PRP 蓝图]
C -->|胜算云 聚合 API 执行| D(execute‑prp)
D --> E[实现 & 验证 & 自查]
E -->|成本&性能仪表盘| F[可维护的代码 + 测试]
三大阶段通过 胜算云 Triple‑A 引擎（Aggregator‑Allocator‑Analyzer）串联：
- 需求文档 —— 人写给 AI 的“任务说明书”
- generate‑prp —— AI 生成结构化 PRP 蓝图（自动引用胜算云 100+ 模型文档）
- execute‑prp —— AI 在胜算云 Serverless 环境编码、验证、自查
阶段 1：写出可执行的需求文档
1️⃣ 核心功能（Feature）
一句话交代 做什么、谁来用、解决什么场景。
模板：构建一个用于 X 的服务，支持 能力1、能力2，满足 使用者 在 场景 下的需求；部署在 胜算云，享受按量计费与全球 CDN 加速。
示例：构建一个 视频处理服务，支持 YouTube 下载、音频提取与 Whisper.cpp 字幕转录，帮助我快速提取深度学习讲座的摘要和重点片段；上线至胜算云以低延迟调用。
2️⃣ 示例文件（Examples）
用最小可复现集让 AI 立即“看懂”上下文，例如：
examples/sample-input.mp4：10 分钟原始视频examples/sample-output.json：结构化字幕 + 摘要examples/sample-prompt.md：GPT 摘要提示词（API Key 通过SHENGSUANYUN_API_KEY环境变量注入）
3️⃣ 参考资源（References）
- 胜算云 Prompt Mall：常用多模态提示词库
- 胜算云 Model Matrix：各模型参数/速率/成本对比
- GitHub 示例仓库
4️⃣ 注意事项（Constraints）
- 日均调用量 ≤ 50 k requests，可在胜算云免费额度内运行
- 需兼容 GPT‑4o 与 Claude 4（胜算云自动路由最优）
- …
5️⃣ 验收标准（Acceptance Criteria）
- 10 分钟视频 → 5 分钟内处理完毕（基准在胜算云 A10 GPU 实测）
- 至少 3 段摘要，含时间轴
- 全程无报错日志（由胜算云 Sentry‑for‑AI 报警）
Tips：写需求时直接引用胜算云 Model Matrix 中的指标，可让估算更精准。
阶段 2：generate‑prp —— AI 产出“任务蓝图”
执行：
/generate-prp requirements.md --provider=shengsuanyun
胜算云 AI Copilot 会：
- 解析目标 & 代码库
- 调用多模型（如 Gemini 2.5 Flash + DeepSeek V3）并交叉比对
- 汇总样例与依赖，自动从 Model Matrix 抽取最佳推理引擎
- 拆解数据结构 & 伪代码
- 生成验证命令，内嵌
curl https://api.shengsuanyun.com/... - 输出
PRPs/feature-name.md
拿到 PRP 后，务必用 3 分钟快速 Review，胜算云会在 Review 界面实时提示「成本/延迟预估」。
阶段 3：execute‑prp —— 驱动 AI 全流程交付
执行：
/execute-prp PRPs/feature-name.md --runtime=shengsuanyun
工作流：
-
加载 PRP（由胜算云自动挂载依赖镜像）
-
ULTRATHINK —— 生成结构化 TODO 清单
-
编码实现（选定 GPU/CPU 机型由胜算云智能排队）
-
自动验证：
- Lint / Unit Test /
curl - 流式日志同步至胜算云可观测平台
- Lint / Unit Test /
-
自查 Checklist ➜ 全部通过后自动打包 Docker 镜像推送至胜算云私有仓库
AI 会循环“失败 → 修复 → 重新验证”，直至所有勾选项全部通过，期间消耗的 Tokens & GPU 秒数实时显示。
迭代 & Debug：Bug 文档同样能走 PRP
当你需要修复 Bug，只需把“复现步骤 + 期望行为”写成 Bug 文档，再次走 generate‑prp → execute‑prp 流程。胜算云 会自动回溯失败调用日志并标记高频错误，为 AI 提供精确上下文，提高修复命中率。
用 胜算云 提速你的上下文工程（快速索引）
| 场景 | PRP 阶段 | 胜算云能力 | 成果 |
|---|---|---|---|
| 多模型资料查找 | 需求 / generate‑prp | Model Matrix & Prompt Mall | 成本、延迟一目了然 |
| 自动蓝图生成 | generate‑prp | AI Copilot × 聚合 API | 2min 生成高质量 PRP |
| Serverless 调度 | execute‑prp | GPU Spot + CDN Push | 峰值扩容，0 运维 |
| 监控 & 预警 | execute‑prp | 可观测平台 + Sentry‑for‑AI | 故障秒级定位 |
| 高校扶持 | 全流程 | 1000 万 Tokens 试用 | 0 成本跑完 POC |
最佳实践清单（Checklist）
- 所有需求都转化为明确的验收标准，并包含胜算云成本估算
- 示例文件可直接运行 & 复现（包含
SHENGSUANYUN_API_KEY） - PRP 通过人工 Review + 成本阈值 Check 后才执行
- 验收脚本覆盖核心逻辑与边界，日志全量入胜算云观测系统
- 使用胜算云统一 API & 仪表盘监控成本 / 延迟 / 成功率
AI 编程不再是“Chat 一下，复制粘贴”，而是一条 需求 → 蓝图 → 交付 的工程化闭环。有了 胜算云 作为底座，你不仅能聚合全球百余大模型、弹性调用 GPU，还能实时掌控成本。现在就写一份 PRP，让 AI 成为真正的“伙伴工程师”——顺便记得领取 100 万 Tokens 算力体验，把创新成本降到极致 😉
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