你可能试过网上流传的各种”完美提示词”。试完了，输出还是平庸、通用、读起来像机器写的。这不是你的错——问题出在方向上。与其花时间打磨提示词的遣词造句，不如把同样的精力用来告诉 AI 更多背景信息。
什么是「上下文」，和「提示词」有什么区别？
提示词是指令，上下文是环境
提示词是你告诉 AI 做什么的那句话：”帮我写一篇关于 SEO 的文章”、”总结这份报告”、”改写这段话让它更简洁”。
上下文是 AI 理解你整个情境的所有信息：你是谁、你的读者是谁、你想达成什么目标、你有什么限制条件、你所在的行业有什么特殊背景。
同样一句”帮我写一篇关于 SEO 的文章”，如果 AI 知道你是面向 B2B 制造业客户的营销经理、你的读者是工程师背景、你的公司主打技术深度而非营销花招，它写出来的东西会完全不同。
为什么上下文决定输出质量
Anthropic 的工程团队有句话说得直接：”大多数 AI 代理失败不是模型失败——是上下文失败。”
这句话的意思是：当你觉得 AI 给的答案不好用，问题很少出在 AI 模型本身不够聪明，而是它没有足够的信息来理解你真正想要什么。
给它更好的模型，不如给它更好的背景信息。这个认知转变，是从”提示词优先”到”上下文优先”的关键。
为什么「提示词工程」效果越来越差？
提示词模板正在失效
Ethan Mollick 是沃顿商学院研究 AI 的教授，他观察到一个现象：网上流传的很多提示词技巧”更像是魔法咒语，而不是实用、可复制的方法”。
没有万能模板这回事。在这个场景好用的提示词，换个场景就不灵了。那些声称”这一个模板解决所有问题”的文章，本身就违背了 AI 工作的基本原理——AI 需要的是理解你的具体情境，不是一套固定的咒语。
与其收藏一堆提示词模板，不如学会怎么快速、自然地把你的情况告诉 AI。
AI 模型越来越懂你的意图
“擅长写提示词”曾经是一项技能，但这个优势正在消失。
现在的 AI 模型在理解用户意图方面已经非常强了，而且还在快速进步。你不再需要用特定的格式、特定的词汇去”哄”它给出好答案。你只需要把你的情况说清楚，它就能理解你要什么。
这意味着：提示词的”技巧”价值在下降，而上下文的”信息”价值在上升。
三个快速给 AI 上下文的实用方法
方法一：语音输入，3-4 倍速度
大多数人用打字和 AI 对话，但这是效率最低的方式。
你说话的速度大约是每分钟 150 字，打字速度大约是每分钟 40 字。语音输入比打字快 3-4 倍。
这不只是速度问题。当你打字的时候，你会不自觉地精简、概括、省略细节——因为打字累。但当你说话的时候，你会自然地把背景、细节、想法都倒出来。这些”多余”的信息，恰恰是 AI 最需要的上下文。
我的工作流很简单：打开语音输入，然后一直说下去。不用担心说得不够结构化、不够精炼，现代语音转文字的准确率已经很高了。说完了，AI 会帮你整理。
免费版推荐闪电说和spokenly。重点不是工具，是习惯——习惯用说的，而不是用打的。
方法二：让 AI 采访你
这是一个简单但有效的技巧：不要直接让 AI 给你答案，让它先问你问题。
示例提示词：
“在给我方案之前，先像一个采访者一样问我问题，确保你完全理解我的项目背景和需求。”
或者更简单的版本：
“在回答之前，先问我几个澄清问题。”
这个方法的好处是：AI 会问出你自己都忘了说的关键细节。你的受众是谁？你有什么限制条件？这个内容要用在哪里？这些问题会帮你把上下文补完整。
还有一个变体：让 AI 问到它”95% 确定能完成任务”为止。这会逼它把所有需要的信息都挖出来。
方法三：让 AI 质疑你的假设
AI 有个问题：它太容易同意你了。
你说什么，它都”好的”、”明白了”、”这是个好想法”。但如果你的前提本身就有问题，这种”配合”反而会让你走偏。
示例提示词：
“从现在开始，不要只同意我或假设我是对的。我要你做我的思辨伙伴，不是应声虫。帮我检查假设、提出反对意见、找出逻辑漏洞。”
这个方法特别适合在你规划内容策略、选择写作角度的时候使用。它能帮你在动笔之前发现盲点。
上下文质量 > 上下文数量
更多上下文不一定更好
你可能会想：既然上下文重要，那我给 AI 越多信息越好？
不一定。当上下文太长的时候，AI 的表现反而会下降。它会被不相关的细节分散注意力，关键信息反而被淹没。
还有一个问题在于 AI 对上下文开头和结尾的关注度最高，中间部分容易被忽略。所以把最重要的信息放在开头，是个好习惯。
好上下文的三个特征
什么样的上下文是高质量的？有三个标准：
具体——直接和当前任务相关。不要给一堆”可能有用”的背景信息，只给这个任务真正需要的。所以只要是教你在project塞入公司/竞争对手所有资料的线下课都是纯纯的门外汉,割韭菜水平.
精简——只包含必要的内容。多余的信息不是加分项，是干扰。
可执行——AI 能根据这些信息直接行动。不是泛泛的描述，而是能指导具体决策的细节。
比如，与其说”我们公司是 B2B 企业”，不如说”我们卖工业包装机给食品厂采购经理，他们最关心的是设备稳定性和售后服务”。
从今天开始改变
下次用 AI 写内容的时候，试试这个：
别花 10 分钟优化提示词的遣词造句。打开语音输入，花 2 分钟聊聊你的背景——你是谁、写给谁、想达成什么。然后让 AI 问你几个问题，把缺失的信息补上。
不需要完美的提示词模板。一直说下去就对了。