「將原始模型輸出轉化為結構化、可靠、可預測的行為」。 這是 prompt engineering 的工程定義。其中三個層次：

1. 策略：zero-shot / few-shot / Chain-of-Thought — 用什麼方式引導模型推理
2. 約束：JSON mode、schema、格式規範 — 讓輸出可被程式接住
3. 曡代：用標註資料集量化準確率，像調程式一樣調 prompt

Context Engineering（上下文工程）：重點不是單句 prompt，而是 「在有限 context window 裡，放對的範例、對的格式說明、對的歷史」。

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本篇要講述的是台中 OSM 建築數量 2018→2025 增長 392%，但其中有多少是真實建設、多少是社群回填？本篇提出一個可量化、可控制修正強度的 λ 偏差修正指數。

關於 OSM 其中的 392% 增長，有多少是真的？

先來檢視台中市 OSM 數據 8 年的原始增長：

採樣點 500m 範圍內的「平均建築數量」更為顯著——從 2018 年的 27.6 棟，增至 2025 年的 136 棟，+392.1%。

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以下將 codegraph 納入實際項目運作查看使用效益

$ (py3.10) D:\OlgCase\RS\HXXR_3>codegraph init

┌  Initializing CodeGraph
│
◆  Initialized in D:\OlgCase\RS\HXXR_3
|
|  * Scanning files - 2,371 found
|  * Parsing code - done
|  * Resolving refs - done
│
◆  Indexed 2,371 files
│
●  69,568 nodes, 192,594 edges in 53.1s
│
└  Done

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Shannon 熵（標準定義）

$$
H(X) \;=\; -\sum_i P_i \log P_i \;\ge\; 0
$$

• $H$ 代表的是 Entropy 不確定性 / 亂度；分布越平均，$H$ 越大（越不確定）；分布越尖（越確定），$H$ 越小。
• 均勻分布（n 個等機率）達最大 $H = \log n$；確定事件 $H = 0$。

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在項目開始之初爲什麽選 OSM 而不是政府開放資料

做城市量化分析時，第一個問題永遠是「資料從哪來」。選項通常有三類：

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