AI ObservabilityContext EngineeringPrompt Engineering
AI Observability 實戰：像 Git Diff 一樣追蹤 AI 的 Context 演變
當我們調試程式碼時，有 debugger 和 profiler；當我們追蹤版本時，有 git diff。但當我們調試 AI 的行為時，我們有什麼？本文分享作者在 Context Engineering Lab 中開發的 AI Observability 工具實戰經驗，揭示一個驚人發現：只需調整 52 個 tokens，就能讓 AI 準確率從 0% 提升到 100%！從 MCP、Langfuse 到 Chainlit，深入探討各種 AI 可觀測性工具的應用場景，並提供自製 Context Diff 工具的完整實作。文章透過真實的情感分析實驗，展示三種 Context 策略的 ROI 分析，證明精確指示勝過大量範例。無論您是 AI 工程師、Prompt Engineer，或是對 LLMOps 感興趣的開發者，這篇實戰指南都將為您提供可立即應用的最佳實踐與工具框架。
