太好了，这个主题非常有价值，而且非常适合你的背景（你本身做框架 / 后端 / LLM 应用）。
我会把内容设计成：给“有工程直觉，但没 LLM 心智模型”的程序员一次认知升级。

下面我给你三层交付物：

一、整体演讲结构（40–60 分钟，偏工程向）

主线一句话
👉 Context Engineering = 给 LLM 构建一个“临时大脑”的工程学方法

总体章节

1. 为什么需要 Context Engineering（认知破冰）

2. LLM 的真实工作方式（心智模型）

3. 什么是 Context（它到底包含什么）

4. Context Engineering 的核心原则（工程视角）

5. 常见失败案例 vs 工程化解法

6. 代码 Demo：从“能用”到“稳定可控”

7. 总结：Context Engineering Checklist

二、详细大纲 + 演讲稿（可直接照读）

第 1 章：为什么你“明明会写 Prompt，却总翻车”

Slide 1：你是否遇到过这些问题？

PPT 要点

• 同一个 Prompt：

  • 有时答得很好

  • 有时胡说八道

• 换个人 / 换个模型 → 全部失效

• 加一句话，好像“突然变聪明了”

演讲稿

如果你写过一点 Prompt，你大概率经历过：👉「我也没改多少啊，怎么效果差这么多？」这不是你不会写 Prompt，
而是你在无意识地做 Context Engineering，但没系统方法。

Slide 2：Prompt ≠ 魔法咒语

PPT 要点

• Prompt 不是函数调用

• Prompt 不是 SQL

• Prompt 更像是：运行时注入的上下文

类比

LLM ≈ 一个没有硬盘、没有数据库、只有内存的程序
Context ≈ 程序启动参数 + 内存状态

第 2 章：先建立正确的 LLM 心智模型（非常关键）

⚠️ 这是全场最重要的 10 分钟

Slide 3：LLM 不是什么

PPT 要点

• ❌ 不是搜索引擎

• ❌ 不是知识库

• ❌ 不是规则系统

• ❌ 不是推理引擎

Slide 4：LLM 是什么（一句话）

PPT 核心句（建议直接念）

LLM 是一个：在给定上下文条件下，对“下一个 token”做概率建模的语言生成器

Slide 5：工程师视角的 LLM

PPT 要点

• 输入：Context（纯文本 token）

• 输出：下一个 token

• 没有：

  • 世界模型

  • 状态持久化

  • 真正的“理解”

示意图（文字版）

Context (tokens) ──▶ [ Transformer ] ──▶ Next token

关键结论

👉 LLM 的“智力上限”，完全由 Context 决定

第 3 章：什么是 Context？（比你想象的多）

Slide 6：Context 的真实构成

PPT 要点
Context ≠ 你写的那一句 Prompt
Context 实际包括：

1. System Prompt（角色 & 规则）

2. Developer Prompt（任务约束）

3. User Input（用户输入）

4. 历史对话

5. 外部知识（RAG）

6. 示例（Few-shot）

7. 隐含结构（格式、顺序、分隔符）

Slide 7：Context 就是一段“临时程序”

类比（强烈推荐）

编程世界

LLM 世界

main()

System Prompt

config

约束 / 规则

runtime state

历史对话

dependency

RAG

unit test

Few-shot

演讲稿

写 Prompt，本质上是在写一段**“用自然语言描述的程序”**Context Engineering，就是程序设计。

第 4 章：Context Engineering 的 5 条核心原则

原则 1：结构 > 文采

错误示例

请你仔细思考，给我一个专业、详细、严谨的回答……

工程化示例

你是一个后端工程师
任务：代码 Review
输入：一段 Kotlin 代码
输出：
- 问题列表
- 风险等级
- 修改建议

👉 结构信息的 token 权重大于修辞

原则 2：约束必须显式

坏 Prompt

帮我总结这段内容

好 Prompt

总结要求：
- 不超过 5 条
- 每条不超过 20 字
- 不引入原文未出现的概念

原则 3：示例是最强的指令

Few-shot > 长解释

示例输入：
问题：什么是 Token Bucket？
示例输出：
一句话定义 + 一个工程场景

现在轮到你：
问题：什么是 Context Engineering？

原则 4：上下文是消耗品

PPT 要点

• Token 有上限

• 无关历史 = 噪音

• 越长 ≠ 越好

👉 Context Engineering ≠ 拼命塞内容
👉 而是 精心筛选

原则 5：LLM 不会“记住你想要的风格”

除非你每次都放进 Context

第 5 章：失败案例 → 工程化修复

Case 1：输出格式不稳定

问题

有时是 JSON，有时是 Markdown，有时直接一段话

解决

输出必须是合法 JSON
Schema 如下：
{
  "summary": string,
  "risk": "low" | "medium" | "high"
}

Case 2：开始胡编

解决策略

如果 Context 中没有足够信息，请直接回答：
“信息不足，无法回答”

第 6 章：代码 Demo（非常重要）

下面用 Node.js + OpenAI 风格 API（伪代码），重点在 Context 设计。

Demo 1：没有 Context Engineering（翻车版）

const prompt = `
帮我 review 这段代码，有问题指出来
${code}
`

const result = await llm(prompt)

❌ 问题：

• 角度随机

• 有时像新手，有时像专家

• 输出不可控

Demo 2：最小可控 Context

const messages = [
  {
    role: "system",
    content: `
你是一个有 10 年经验的后端工程师
熟悉 Kotlin / Java Web 框架
`
  },
  {
    role: "user",
    content: `
任务：代码 Review

要求：
1. 只关注并发安全、API 设计
2. 按严重程度排序
3. 使用 Markdown 输出

代码如下：
${code}
`
  }
]

await chat(messages)

✅ 效果立刻稳定

Demo 3：加入 Few-shot（质变）

const messages = [
  {
    role: "system",
    content: "你是一个后端代码 reviewer"
  },
  {
    role: "user",
    content: `
示例：

输入代码：
fun add(a:Int,b:Int)=a+b

输出：
- 问题：无
- 建议：可添加文档注释
`
  },
  {
    role: "user",
    content: `
现在 review 下面代码：
${code}
`
  }
]

👉 示例 > 解释

第 7 章：Context Engineering Checklist（总结页）

一页总结（非常适合最后一页）

PPT Checklist

• □ 我是否明确角色？

• □ 任务是否结构化？

• □ 是否给了输出格式？

• □ 是否给了示例？

• □ Context 是否有噪音？

• □ 是否允许“不知道”？

结尾金句（推荐）

Prompt Engineering 是技巧
Context Engineering 是工程
两者的差别，就像写脚本和设计系统

如果你愿意，下一步我可以帮你：

1. 👉 把这套内容直接整理成 PPT 文案（逐页）

2. 👉 帮你设计一个“现场 Demo 翻车 → 修复”的演示流程

3. 👉 自然过渡到你下一节的：Context Engineering × RAG / Agent

你可以直接说：👉「帮我压成 20 页 PPT，并标注演讲时间点」