上下文工程：2025 年最核心的能力 原創
1. 為什么說 “上下文工程” 會成為 2025 年的核心技能？
如果你關注 AI 領域的發展，可能會發現一個趨勢：大模型本身的 “能力差距” 正在縮小：無論是 GPT-5、Qwen3-Max，還是 DeepSeek V3.1，基礎的理解和生成能力越來越接近。但同樣的大模型，在不同人手里，輸出效果卻天差地別：有人用它寫的報告邏輯混亂，有人卻能讓它生成精準的行業分析；有人靠它解決不了實際問題，有人卻能用它優化業務流程。
造成這種差距的關鍵，不再是 “用哪個大模型”，而是 “怎么給大模型‘喂信息’”，也就是我們要說的 “上下文工程”（Context Engineering）。
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簡單來說，上下文工程就是 “通過設計和組織輸入信息，讓大模型更精準地理解需求、輸出高質量結果” 的能力。它不是寫代碼，也不用懂復雜的算法，卻能直接決定 AI 的實用價值。到 2025 年，隨著大模型成為各行業的 “基礎工具”，這項能力會像今天的 “辦公軟件操作” 一樣，成為職場人的必備技能，甚至更重要。
2. 先搞懂：“上下文” 到底是什么？
對大模型來說，“上下文” 就是它在回答問題時能參考的所有信息。比如：你問 AI：“幫我分析下這家公司的盈利能力”，如果只說這句話，AI 只能泛泛而談；但如果你補充了 “這家公司是做新能源電池的，2024 年營收 120 億，凈利潤 15 億，同比增長 20%，主要客戶是特斯拉和比亞迪”，這些補充信息就是 “上下文”，有了這些，AI 才能給出具體、準確的分析。
更專業地說，上下文通常包含 3 類關鍵信息：
- 需求背景你為什么要做這件事？比如：“我是市場部員工，要給領導做季度匯報，需要分析競品的營銷策略”；
- 核心數據 / 約束相關的事實、數據、限制條件，比如：“競品 A 最近 3 個月在抖音投了 100 條廣告，預算 500 萬，目標用戶是 25-35 歲女性”；
- 輸出要求你想要 AI 給出什么形式的結果？比如：“請分 3 點總結，每點配 1 個數據支撐，語言簡潔，適合 PPT 展示”。
沒有好的上下文，再強的大模型也會 “巧婦難為無米之炊”；而好的上下文，能讓普通模型發揮出超預期的效果。
3. 舉個例子：同樣的需求，不同上下文，結果天差地別
假設你是一家奶茶店老板，想讓 AI 幫你設計一款新品。我們來對比兩種不同的 “上下文輸入”：
3.1 差的上下文（模糊、無細節）
“幫我設計一款奶茶新品。”
AI 的回答大概率是：“可以設計一款水果奶茶，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，沒有可落地的細節，你還是不知道怎么動手。
3.2 好的上下文（有背景、有數據、有要求）
“我是一家開在大學附近的奶茶店，主要客戶是 18-22 歲的學生，客單價在 15-20 元之間。最近天氣變熱，想設計一款夏季新品，要求：① 顏值高（適合學生拍照發朋友圈）；② 成本控制在 8 元以內；③ 有差異化（別和競品的‘草莓奶蓋’重復）。”
AI 的回答會立刻具體很多：“推薦設計‘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，客單價定 18 元，比競品的草莓奶蓋多了‘氣泡’和‘凍凍’，差異化明顯，還符合學生的消費預算。”
你看，只是補充了一點上下文，AI 的輸出就從 “沒用的建議” 變成了 “可直接落地的方案”，這就是上下文工程的價值。
4. 2025 年，為什么每個人都需要掌握上下文工程？
4.1 大模型會變成 “職場基礎設施”
就像現在每個職場人都要會用 Excel、PPT 一樣，2025 年，大模型會滲透到幾乎所有工作場景：寫報告、做分析、改文案、畫圖表、甚至設計方案…… 但 “會用” 不代表 “用得好”。能不能通過上下文工程讓 AI 精準匹配需求，會成為 “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，不懂上下文工程的人，可能要花 2 小時整理數據、寫總結；而懂的人，會把 “本周客戶名單、成交數據、未成交原因” 整理成清晰的上下文，讓 AI 5 分鐘生成結構化周報，自己只需要做微調了。
4.2 它能解決大模型的 “核心痛點”
大模型有兩個常見問題：“幻覺”（編造虛假信息）和 “答非所問”。而好的上下文工程，能直接緩解這兩個問題：
- 避免 “幻覺”：給 AI 提供具體的數據、來源，比如 “參考 2024 年中國新能源汽車銷量報告（數據來源：中汽協），分析行業趨勢”，AI 就不會瞎編數據；
- 避免 “答非所問”：明確需求邊界，比如：“只分析北京地區的奶茶店競爭情況，不要涉及其他城市”，AI 就不會跑題。
4.3 它不需要 “硬核技術”，普通人也能學好
和 “模型訓練”“算法優化” 這些需要專業知識的技能不同，上下文工程的核心是 “邏輯思維” 和 “細節把控”。本質是 “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 “怎么把需求說清楚”，就能慢慢掌握。
5. 普通人怎么開始學？3 個簡單的入門方法
5.1 從 “拆解需求” 開始：把 “模糊問題” 拆成 “具體信息”
遇到需要用 AI 解決的問題時，先問自己 3 個問題：
- 我要做這件事的 “背景” 是什么？（比如：“我是誰”“為了什么目的”）；
- 有哪些 “關鍵數據 / 約束” 不能少？（比如：“時間范圍”“預算”“目標人群”）；
- 我想要 “什么樣的輸出”？（比如：“格式”“長度”“重點方向”）。
把這 3 個問題的答案寫下來，就是一份基礎的 “上下文”。
5.2 模仿 “好的案例”：看別人怎么寫上下文
很多 AI 工具（比如：ChatGPT、豆包）會有 “優秀提示詞（Prompt）庫”，里面有很多經過驗證的好上下文案例。比如：“職場匯報類”“數據分析類”“文案創作類”，你可以模仿這些案例的結構，結合自己的需求修改，就像學寫作文時先 “仿寫” 一樣，慢慢就能找到規律。
5.3 多 “試錯優化”：根據 AI 的輸出調整上下文
剛開始用 AI 時，輸出效果不好很正常。這時不要換模型，而是調整上下文：如果 AI 答非所問，就補充 “需求邊界”；如果 AI 輸出太籠統，就增加 “具體數據”；如果 AI 格式不對，就明確 “輸出要求”。
比如：你讓 AI 寫一篇奶茶店宣傳文案，AI 寫得太正式，你就可以補充：“請用更活潑的語氣，加入‘學生黨必沖’‘拍照超出片’這樣的網絡熱詞，段落不要太長，適合發小紅書”。 調整后，輸出效果會明顯變好。
6. 最后：上下文工程不是 “技巧”，而是 “思維方式”
很多人會把上下文工程當成 “讓 AI 變好的技巧”，但其實它更深層的價值是 “倒逼你把需求想清楚”。在設計上下文的過程中，你會被迫梳理自己的目標、整理關鍵信息、明確約束條件。這個過程本身，就是對工作思路的優化。
到 2025 年，當大模型成為標配，真正的競爭力不再是 “會不會用 AI”，而是 “能不能通過 AI，把自己的工作思路和需求，更高效地轉化為結果”。而上下文工程，就是實現這種轉化的核心能力。
現在開始學，一點都不晚。
好了，這就是我今天想分享的內容。
本文轉載自??玄姐聊AGI?? 作者：玄姐
