2.2 上下文 [Context]

主题： 给 AI 足够、准确、相关的上下文，使输出更贴合真实任务。

上下文就是 AI 在回答问题时能够看到和参考的信息，包括用户输入的问题、前面对话、上传的文件、给出的示例、任务目标、格式要求、评价标准等。

很多时候，AI 回答不好并不是模型完全不行，而是用户给的信息太少。只说“帮我写一段文案”，AI 不知道文案给谁看、用在哪个平台、希望读者产生什么反应、语气应该正式还是轻松、有没有禁用词、字数是多少、是否有参考样例。缺少这些信息时，模型只能输出通用内容。

现代 AI 可以处理较长上下文，例如租房合同、住户评价、周边统计数据、会议记录和项目资料。用户可以把复杂材料交给 AI，让它在材料之间建立联系，完成总结、比较、取舍和建议输出。

上下文可以理解为模型生成回答时“看得到的一切”。同样的问题，如果只给一句话，AI 只能给通用回答；如果补充课程表、成绩、兴趣、目标和限制，AI 才能给出更贴合个人情况的建议。

AI 并不是只看到用户输入的一句话。它还会受到系统提示、工具定义、模型能力说明和上下文窗口限制的影响。这些内容共同构成模型的“内置上下文”。

对话本身也是上下文。同一个对话里，前面聊过的内容会影响后面的回答。因此，如果一直在同一个对话中修改论文、优化方案或设计产品，AI 会默认沿用此前的目标、风格和限制。

相关上下文越充分，回答通常越好。比如制定健身计划时，补充年龄、训练经验、器械、时间、饮食、过往运动记录等信息，比只说“帮我制定计划”更有效。

上下文不是越多越好，而是相关上下文越多越好。如果一个对话中混入太多不相关主题，AI 可能会把旧信息错误带入新任务，导致回答跑偏。

当开启明显不同的新任务时，最好新建对话。这样可以避免旧上下文污染，让 AI 更专注于当前目标。

好上下文的写法

【背景】
我正在准备一个本地路线智能规划项目，面向比赛评委展示。

【目标】
需要写一段 300 字以内的项目介绍。

【受众】
评委不一定懂技术，但关心项目是否能解决真实问题。

【限制】
不要写得太宣传化，不要出现夸张营销词。

【输出要求】
请突出用户痛点、AI 能力和实际价值，语言专业、简洁。

上下文管理建议

• 把材料按标题分块；
• 明确告诉 AI 哪些信息最重要；
• 删除与当前任务无关的旧材料；
• 在长任务中先让 AI 总结材料，再要求它完成输出；
• 换任务时开启新对话，避免上下文污染。

可直接套用的 Prompt 模板

请基于以下上下文完成任务。

【背景】
……

【目标】
……

【已有材料】
……

【限制条件】
……

【输出格式】
……

请先确认你理解的任务重点，再给出最终结果。

小结

提示词不是孤立的一句话，而是上下文管理。会用 AI 的人，本质上是在管理 AI 能看到什么、忽略什么、如何组织信息。任务越具体，上下文越准确，输出越接近真实需求。

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