.@athamzafarooq over waarom AI PM's verder moeten denken dan prompt engineering De meeste AI PM's richten zich op prompt engineering—het schrijven van betere instructies om betere output te krijgen. Maar dat is slechts de helft van de vergelijking. De echte uitdaging is context engineering: hoe zorg je ervoor dat twee verschillende gebruikers gepersonaliseerde, relevante antwoorden krijgen van dezelfde LLM? De oplossing bestaat uit meerdere componenten: systeem prompts, gebruikers prompts, geheugen van eerdere interacties en relevante informatie die wordt opgehaald via RAG. "Akash wil zich richten op de S&P 500. Ik ben een andere persoon, ik ga de crypto in. Hoe zorgen we ervoor dat jij de juiste informatie krijgt en ik de juiste informatie krijg? Dat is waar context engineering een rol speelt." Wanneer je deze elementen op de juiste manier combineert, ga je van een generieke chatbot naar een gepersonaliseerde AI-ervaring. Les: Prompt engineering is wat je tegen een LLM zegt. Context engineering is hoe je de complete instructieset ontwerpt—inclusief geheugen, ophalen en personalisatie—die ervoor zorgt dat je AI-product aanvoelt alsof het elke gebruiker echt begrijpt.