1. 為什么說(shuō) “上下文工程” 會(huì)成為 2025 年的核心技能？

如果你關(guān)注 AI 領(lǐng)域的發(fā)展，可能會(huì)發(fā)現(xiàn)一個(gè)趨勢(shì)：大模型本身的 “能力差距” 正在縮小：無(wú)論是 GPT-5、Qwen3-Max，還是 DeepSeek V3.1，基礎(chǔ)的理解和生成能力越來(lái)越接近。但同樣的大模型，在不同人手里，輸出效果卻天差地別：有人用它寫(xiě)的報(bào)告邏輯混亂，有人卻能讓它生成精準(zhǔn)的行業(yè)分析；有人靠它解決不了實(shí)際問(wèn)題，有人卻能用它優(yōu)化業(yè)務(wù)流程。

造成這種差距的關(guān)鍵，不再是 “用哪個(gè)大模型”，而是 “怎么給大模型‘喂信息’”，也就是我們要說(shuō)的 “上下文工程”（Context Engineering）。

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簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，上下文工程就是 “通過(guò)設(shè)計(jì)和組織輸入信息，讓大模型更精準(zhǔn)地理解需求、輸出高質(zhì)量結(jié)果” 的能力。它不是寫(xiě)代碼，也不用懂復(fù)雜的算法，卻能直接決定 AI 的實(shí)用價(jià)值。到 2025 年，隨著大模型成為各行業(yè)的 “基礎(chǔ)工具”，這項(xiàng)能力會(huì)像今天的 “辦公軟件操作” 一樣，成為職場(chǎng)人的必備技能，甚至更重要。

2. 先搞懂：“上下文” 到底是什么？

對(duì)大模型來(lái)說(shuō)，“上下文” 就是它在回答問(wèn)題時(shí)能參考的所有信息。比如：你問(wèn) AI：“幫我分析下這家公司的盈利能力”，如果只說(shuō)這句話，AI 只能泛泛而談；但如果你補(bǔ)充了 “這家公司是做新能源電池的，2024 年?duì)I收 120 億，凈利潤(rùn) 15 億，同比增長(zhǎng) 20%，主要客戶是特斯拉和比亞迪”，這些補(bǔ)充信息就是 “上下文”，有了這些，AI 才能給出具體、準(zhǔn)確的分析。

更專業(yè)地說(shuō)，上下文通常包含 3 類關(guān)鍵信息：

• 需求背景你為什么要做這件事？比如：“我是市場(chǎng)部員工，要給領(lǐng)導(dǎo)做季度匯報(bào)，需要分析競(jìng)品的營(yíng)銷策略”；
• 核心數(shù)據(jù) / 約束相關(guān)的事實(shí)、數(shù)據(jù)、限制條件，比如：“競(jìng)品 A 最近 3 個(gè)月在抖音投了 100 條廣告，預(yù)算 500 萬(wàn)，目標(biāo)用戶是 25-35 歲女性”；
• 輸出要求你想要 AI 給出什么形式的結(jié)果？比如：“請(qǐng)分 3 點(diǎn)總結(jié)，每點(diǎn)配 1 個(gè)數(shù)據(jù)支撐，語(yǔ)言簡(jiǎn)潔，適合 PPT 展示”。

沒(méi)有好的上下文，再?gòu)?qiáng)的大模型也會(huì) “巧婦難為無(wú)米之炊”；而好的上下文，能讓普通模型發(fā)揮出超預(yù)期的效果。

3. 舉個(gè)例子：同樣的需求，不同上下文，結(jié)果天差地別

假設(shè)你是一家奶茶店老板，想讓 AI 幫你設(shè)計(jì)一款新品。我們來(lái)對(duì)比兩種不同的 “上下文輸入”：

3.1 差的上下文（模糊、無(wú)細(xì)節(jié)）

“幫我設(shè)計(jì)一款奶茶新品。”

AI 的回答大概率是：“可以設(shè)計(jì)一款水果奶茶，比如草莓奶茶，加入新鮮草莓，搭配芝士奶蓋，口感清甜。”這種回答很空泛，沒(méi)有可落地的細(xì)節(jié)，你還是不知道怎么動(dòng)手。

3.2 好的上下文（有背景、有數(shù)據(jù)、有要求）

“我是一家開(kāi)在大學(xué)附近的奶茶店，主要客戶是 18-22 歲的學(xué)生，客單價(jià)在 15-20 元之間。最近天氣變熱，想設(shè)計(jì)一款夏季新品，要求：① 顏值高（適合學(xué)生拍照發(fā)朋友圈）；② 成本控制在 8 元以內(nèi)；③ 有差異化（別和競(jìng)品的‘草莓奶蓋’重復(fù)）。”

AI 的回答會(huì)立刻具體很多：“推薦設(shè)計(jì)‘青提氣泡凍凍奶茶’：用青提果肉打底，加入透明氣泡凍（增加口感層次），搭配綠茶底（清爽解暑），頂部放半顆青提 + 薄荷葉裝飾（顏值高，適合拍照）；成本約 7.5 元，客單價(jià)定 18 元，比競(jìng)品的草莓奶蓋多了‘氣泡’和‘凍凍’，差異化明顯，還符合學(xué)生的消費(fèi)預(yù)算。”

你看，只是補(bǔ)充了一點(diǎn)上下文，AI 的輸出就從 “沒(méi)用的建議” 變成了 “可直接落地的方案”，這就是上下文工程的價(jià)值。

4. 2025 年，為什么每個(gè)人都需要掌握上下文工程？

4.1 大模型會(huì)變成 “職場(chǎng)基礎(chǔ)設(shè)施”

就像現(xiàn)在每個(gè)職場(chǎng)人都要會(huì)用 Excel、PPT 一樣，2025 年，大模型會(huì)滲透到幾乎所有工作場(chǎng)景：寫(xiě)報(bào)告、做分析、改文案、畫(huà)圖表、甚至設(shè)計(jì)方案…… 但 “會(huì)用” 不代表 “用得好”。能不能通過(guò)上下文工程讓 AI 精準(zhǔn)匹配需求，會(huì)成為 “高效工作者” 和 “普通工作者” 的分水嶺。

比如：同樣是做銷售周報(bào)，不懂上下文工程的人，可能要花 2 小時(shí)整理數(shù)據(jù)、寫(xiě)總結(jié)；而懂的人，會(huì)把 “本周客戶名單、成交數(shù)據(jù)、未成交原因” 整理成清晰的上下文，讓 AI 5 分鐘生成結(jié)構(gòu)化周報(bào)，自己只需要做微調(diào)了。

4.2 它能解決大模型的 “核心痛點(diǎn)”

大模型有兩個(gè)常見(jiàn)問(wèn)題：“幻覺(jué)”（編造虛假信息）和 “答非所問(wèn)”。而好的上下文工程，能直接緩解這兩個(gè)問(wèn)題：

• 避免 “幻覺(jué)”：給 AI 提供具體的數(shù)據(jù)、來(lái)源，比如 “參考 2024 年中國(guó)新能源汽車銷量報(bào)告（數(shù)據(jù)來(lái)源：中汽協(xié)），分析行業(yè)趨勢(shì)”，AI 就不會(huì)瞎編數(shù)據(jù)；
• 避免 “答非所問(wèn)”：明確需求邊界，比如：“只分析北京地區(qū)的奶茶店競(jìng)爭(zhēng)情況，不要涉及其他城市”，AI 就不會(huì)跑題。

4.3 它不需要 “硬核技術(shù)”，普通人也能學(xué)好

和 “模型訓(xùn)練”“算法優(yōu)化” 這些需要專業(yè)知識(shí)的技能不同，上下文工程的核心是 “邏輯思維” 和 “細(xì)節(jié)把控”。本質(zhì)是 “把模糊的需求拆成清晰的信息”。哪怕你不懂編程、不懂 AI 原理，只要愿意琢磨 “怎么把需求說(shuō)清楚”，就能慢慢掌握。

5. 普通人怎么開(kāi)始學(xué)？3 個(gè)簡(jiǎn)單的入門方法

5.1 從 “拆解需求” 開(kāi)始：把 “模糊問(wèn)題” 拆成 “具體信息”

遇到需要用 AI 解決的問(wèn)題時(shí)，先問(wèn)自己 3 個(gè)問(wèn)題：

1. 我要做這件事的 “背景” 是什么？（比如：“我是誰(shuí)”“為了什么目的”）；
2. 有哪些 “關(guān)鍵數(shù)據(jù) / 約束” 不能少？（比如：“時(shí)間范圍”“預(yù)算”“目標(biāo)人群”）；
3. 我想要 “什么樣的輸出”？（比如：“格式”“長(zhǎng)度”“重點(diǎn)方向”）。

把這 3 個(gè)問(wèn)題的答案寫(xiě)下來(lái)，就是一份基礎(chǔ)的 “上下文”。

5.2 模仿 “好的案例”：看別人怎么寫(xiě)上下文

很多 AI 工具（比如：ChatGPT、豆包）會(huì)有 “優(yōu)秀提示詞（Prompt）庫(kù)”，里面有很多經(jīng)過(guò)驗(yàn)證的好上下文案例。比如：“職場(chǎng)匯報(bào)類”“數(shù)據(jù)分析類”“文案創(chuàng)作類”，你可以模仿這些案例的結(jié)構(gòu)，結(jié)合自己的需求修改，就像學(xué)寫(xiě)作文時(shí)先 “仿寫(xiě)” 一樣，慢慢就能找到規(guī)律。

5.3 多 “試錯(cuò)優(yōu)化”：根據(jù) AI 的輸出調(diào)整上下文

剛開(kāi)始用 AI 時(shí)，輸出效果不好很正常。這時(shí)不要換模型，而是調(diào)整上下文：如果 AI 答非所問(wèn)，就補(bǔ)充 “需求邊界”；如果 AI 輸出太籠統(tǒng)，就增加 “具體數(shù)據(jù)”；如果 AI 格式不對(duì)，就明確 “輸出要求”。

比如：你讓 AI 寫(xiě)一篇奶茶店宣傳文案，AI 寫(xiě)得太正式，你就可以補(bǔ)充：“請(qǐng)用更活潑的語(yǔ)氣，加入‘學(xué)生黨必沖’‘拍照超出片’這樣的網(wǎng)絡(luò)熱詞，段落不要太長(zhǎng)，適合發(fā)小紅書(shū)”。 調(diào)整后，輸出效果會(huì)明顯變好。

6. 最后：上下文工程不是 “技巧”，而是 “思維方式”

很多人會(huì)把上下文工程當(dāng)成 “讓 AI 變好的技巧”，但其實(shí)它更深層的價(jià)值是 “倒逼你把需求想清楚”。在設(shè)計(jì)上下文的過(guò)程中，你會(huì)被迫梳理自己的目標(biāo)、整理關(guān)鍵信息、明確約束條件。這個(gè)過(guò)程本身，就是對(duì)工作思路的優(yōu)化。

到 2025 年，當(dāng)大模型成為標(biāo)配，真正的競(jìng)爭(zhēng)力不再是 “會(huì)不會(huì)用 AI”，而是 “能不能通過(guò) AI，把自己的工作思路和需求，更高效地轉(zhuǎn)化為結(jié)果”。而上下文工程，就是實(shí)現(xiàn)這種轉(zhuǎn)化的核心能力。

現(xiàn)在開(kāi)始學(xué)，一點(diǎn)都不晚。

好了，這就是我今天想分享的內(nèi)容。

本文轉(zhuǎn)載自??玄姐聊AGI??  作者：玄姐