你是否也遇到过这样的困扰：明明给AI下了指令，它却总不能精准输出？明明反复调整话术，结果还是差强人意？其实，问题的根源可能在于你对“提示词”的理解存在误区——多数人写不好提示词的核心卡点，是忽略了“上下文”的重要性。
一、纠正认知：提示词远不止是“指令”首先需要明确两个核心认知：
第一，你与AI说的每一句话都是提示词。许多新手误以为只有第一次输入的长文本才叫提示词，实则不然。从你发送的第一句“你好”，到后续每一次对话，所有内容都会成为AI理解当前问题的依据。
第二，有效提示词=指令+上下文。当下流行的“100个高效指令”类内容，往往将提示词简化为“指令”（即“让AI做什么”），但真正有效的提示词还需要“上下文”——它是AI完成任务的背景、前提与约束条件。
举个简单例子：当领导只说“把PPT做了”，却不说明用途、受众、重点时，你往往难以精准执行；同理，若只告诉AI“写一份PPT”，却不补充“面向客户介绍新产品”“需突出技术优势”等背景，AI的输出也会偏离预期。这正是“上下文比指令更重要”的直观体现。
二、理解上下文：AI的“对话参照系”展开剩余70%要写好提示词，必须先理解“上下文”在AI对话中的作用——它是AI回答的“参照系”，决定了AI如何理解你的需求。
场景1：AI如何“记住”你的话？当你与AI连续对话时，每一次提问都会将此前所有聊天记录打包，作为上下文提交给AI。例如：
你说“我吃了一桶泡面”，AI回应“注意营养均衡”； 你补充“是红烧牛肉面”，AI回应“经典口味”； 当你问“我吃了什么味道的泡面”时，AI能准确回答“红烧牛肉面”，正是因为它接收了完整的历史对话作为上下文。这说明，你与AI的每一次互动，都会成为后续对话的“背景板”，直接影响AI的输出。
场景2：为什么聊着聊着AI就“忘事”了？AI的“记忆力”受限于“上下文窗口长度”——可以理解为AI的“短期记忆容量”。当对话内容超过这个容量阈值时，AI会选择性遗忘较早的信息，只保留最近的关键内容。
例如，若AI的上下文窗口是10万字，当你与它聊到第11万字时，前1万字会被截断；若你让AI总结一本100万字的书，而它的窗口只有10万字，它只能基于前10万字输出，无法覆盖全书。因此，上下文窗口长度是衡量大模型能力的核心指标之一，更大的窗口意味着AI能处理更复杂的任务（如深度话题讨论、长文本分析）。
三、写好提示词的六个思维问题掌握了上下文的底层逻辑，如何优化提示词？分享我写提示词时的六个关键思考：
指令是否足够明确？ 明确“让AI做什么”（写PPT/生成文案/总结报告），避免模糊表述。 上下文是否清晰完整？ 补充任务背景（为何做）、目标（要达成什么效果）、约束（格式/语气要求）等信息。 是否需要补充额外背景？ 若AI输出不符合预期，反思是否遗漏了关键信息（如“文案需成熟稳重”未明确说明）。 对话是否存在无关信息？ 保持话题专注，避免中途插入无关内容（如聊A话题时突然切换B话题），否则AI会因信息混杂而偏离。 是否接近上下文窗口限制？ 若对话过长，需控制内容精炼度，避免因窗口溢出导致AI“遗忘”关键信息。 如何处理超窗口场景？ 若必须长对话，可选择上下文窗口更长的模型（如支持100万token的Gemini）；或精炼总结已有内容，新开对话窗口继续讨论（类似与人聊天时“总结前情再续聊”）。结语：提示词的本质是“沟通技巧”写好提示词的核心，从来不是死记硬背模板，而是理解AI的底层逻辑（如何处理上下文），并掌握沟通的本质——换位思考、信息对齐、目标明确。当你能像与人沟通一样与AI对话，自然能最大化发挥它的能力。
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下一次使用AI时，不妨从“指令+上下文”的框架出发，用这六个问题检验你的提示词，或许会收获意想不到的效果。
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