“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、在哪干嘛你是一位在北京工作的HR专家，请用简洁的语言向95后新员工解释公司的绩效考核机制。
🧠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”上文你已经提到，员工离职率高的主要原因是晋升通道不清晰，请继续分析可能的解决方案。
👉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”根据下面这段产品描述，帮我写出一句抖音风格的短视频开场白：【智能水杯：自动测温、提醒喝水、LED屏显示水温】
4️⃣ 明确输出格式，提升质量和可用性请将内容分为3段，每段以“用户痛点”“产品卖点”“行动建议”为主题，用Markdown格式输出。
🧪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：你是一位具备初步医学知识的智能导诊助手，面向普通用户进行非诊断性的健康建议。请根据以下信息给出建议：【症状】：喉咙痛、发烧38.5℃【时间】：持续两天【其他】：伴随轻微咳嗽，无腹泻、无出疹要求：避免使用医疗术语，建议用户是否需要就医，并说明原因。
🧠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”： fromlangchain.chainsimportConversationChainfromlangchain.memoryimportConversationBufferMemoryfromlangchain.chat_modelsimportChatOpenAIllm=ChatOpenAI()memory=ConversationBufferMemory()chain=ConversationChain(llm=llm,memory=memory)response=chain.predict(input="用户说他胸闷，我该怎么回答？")
🌟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。 | 
