大模型的进步是确定性的，每个月似乎总有更强的新版本出现。但工程师的工作实践并不是“等更强的模型上线”这么简单。真正能长期带来价值的，是那些独立于模型平台的可迁移能力。
以下四种，是值得每个AI工程师投入时间积累的底层能力。
1. 构建上下文系统，让模型真正理解你的业务
模型输出的质量，很大程度上取决于你提供了什么样的上下文。这不只是把数据“丢进去”，而是要有系统、有结构地组织你的私域信息——数据、规则、服务，封装成可供模型稳定调用的接口。
这些接口不必复杂，但要清晰明确、结构稳定、语义清楚。与此同时，必须关注数据使用过程中的安全与合规，避免无意识的数据泄露。
2. 多模型使用，建立自己的判断标准
面对不同模型，不应只听“谁更强”，而要结合自身任务，判断“谁更合适”。
这意味着你要积累一些基本的评估维度：响应时间、稳定性、幻觉倾向、成本、适配程度等。在不同任务中记录模型的实际表现，逐步形成适用于自己业务的选择体系。这些经验一旦形成，模型更新、平台迁移时你会更有底气。
3. 系统性维护 Prompt，让指令设计成为工程资产
Prompt 是指导模型行动的“任务描述”，它的重要性不亚于传统系统中的接口设计。建议将常用 Prompt、效果好的示例、失败的边界情况进行归档，形成自己的 Prompt 库。
结构化的管理可以帮助你在不同模型之间迁移任务，也方便团队协作与持续优化。长期来看，这是一项非常值得工程化的投入。
4. 建立 Eval 框架，支持可持续优化
没有评估机制，就无法验证效果、指导优化。Eval 不只是上线前的测试，更应成为日常开发中的组成部分。
结合业务特性定义评价标准，并在必要时引入自动化工具（如对齐参考答案、结构完整性检查、相似度匹配等），可以帮助你稳定判断模型输出质量，支撑Prompt迭代和模型切换。
这四种能力——上下文构建、模型评估、Prompt管理、Eval体系，是大模型开发中的通用能力，不随模型变化而失效。它们可以成为你在不同项目、不同公司中都能复用的“工程资产”，值得持续打磨。