当机器能参与编写、理解甚至设计代码时，软件工程的核心从「把需求写成代码」转向「能力编排与治理」；Prompt 成为新接口，设计能力比语法能力更稀缺。

用自己手写的 lazy-form-workflow 和 LangGraph 对照，聊聊「把复杂流程当图来跑」这件事：图怎么建、边怎么跳、状态怎么传，以及 AI 决策节点该放在哪。

复杂流程不是靠"更长的 Prompt"解决的，而是靠可拆分的 SubAgent、可审计的 A2A 消息契约、可复用的 MCP 工具，以及"先声明后执行"的 workflow 把不确定性关进笼子里。

你的 AI 回答总是不着边际？别再死磕 Prompt 了，多半是"上下文"没给对。本文深度解读"上下文工程"，剖析它与 RAG 的本质区别，并通过一个"AI 面试官"的完整实例，手把手教你打造一个不弱智的 Agent。

深入理解 Cursor 的 Rules、Commands 和 Agent Skills——它们不只是配置文件，而是"教 AI 如何帮你干活"的说明书