“同一个Prompt，为什么别人能让AI写出爆款，我却只能得到‘小学生作文’？”
问题也许不在提示词，而在上下文。
在AI时代，很多人已经掌握了如何与大模型对话（也就是写Prompt），但真正玩出花来的高手，都在研究一个新概念——上下文工程（Context Engineering）。
今天我们就来聊聊：Prompt和上下文的关系到底有多大？什么是上下文工程？又该如何“驯服”AI成为你最贴心的“超级助手”？
🧩Prompt是钥匙，但上下文才是房子！
我们先举个小例子：
你问AI一句：
“请帮我写个文案。”
AI可能会问：写什么产品？给谁看？风格是严肃还是幽默？要多长？在哪个平台发布？
如果你能事先提供这些信息，AI就能“秒懂你的心”，写出像模像样的文案。
这就是“上下文”的力量！
🌱什么是上下文？
在AI世界里，“上下文”可以理解为：
角色设定（你想让AI扮演谁）
历史对话（之前你和AI说了什么）
背景知识（这个任务发生在哪个行业、领域）
输入信息（你提供了什么材料、数据）
输出要求（你希望结果长什么样）
而“上下文工程”，就是如何系统性地设计这些信息，让AI更聪明、更稳定、更贴近你的需求。
✨Prompt vs 上下文：谁更重要？
Prompt就像“关键一句话”，但上下文才是背后的剧本+设定+素材库！
所以说：Prompt是战术操作，而上下文工程才是战略布局。
📌几个经典的上下文工程技巧
1️⃣ “角色+场景”设定，AI更懂你是谁、在哪干嘛
🧠这样一来，AI就知道：
自己是HR专家
面对的对象是年轻员工
地点在北京
任务是“解释”不是“讲理论”
2️⃣ 加入历史信息，让AI“有记忆”
👉这就相当于“续写文章”而不是“重新开局”。
3️⃣ 提供素材/文档/数据，AI才不会“胡编乱造”
4️⃣ 明确输出格式，提升质量和可用性
🧪实际案例：如何通过上下文工程构建“智能导诊助手”
假设你要开发一个“智能导诊助手”来为用户提供初步就医建议：
❌ 单靠Prompt：
“请问喉咙痛吃什么药？”
AI可能会给你一大堆通用建议，但缺乏针对性。
✅ 有上下文支持：
🧠输出将更合理、有温度，且减少AI乱说风险。
🛠工程化应用：LangChain让上下文“流程化”
我们可以通过LangChain等工具，把Prompt+上下文+逻辑串起来，形成可复用的“智能体流程”：
🌟AI会自动参考历史上下文，不会“问三遍还不知道你在说什么”。
🔮未来趋势：上下文就是AI的“第二大脑”
未来的大模型不是更大，而是更懂你。
而让它“懂你”的关键，正是上下文：
私人助理型AI：会记得你喜欢吃什么、怎么开会；
企业AI助手：知道你们用什么系统、关注什么指标；
创作类AI：熟悉你的风格、受众、过往作品……
🧠 上下文工程=让AI像人一样“有背景”“有记忆”“有判断”。
✍️会写Prompt不够，会“设计上下文”才是高手！
Prompt 是跟AI对话的“话术”，上下文工程则是“剧本+场景+背景资料”。
它们不是敌人，而是搭档。
如果你已经能写出清晰的Prompt，下一步就该学会：如何构建一个完整上下文，让AI成为真正能“接住你想法”的智能体。
