上下文工程：解锁大模型潜力的核心技能（程序员必学，建议收藏）

上下文工程：驾驭大模型的核心技能

原创于 2025-09-29 19:38:16 发布 · 1k 阅读

18 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#人工智能 #架构 #langchain #大模型 #大数据

上下文工程是通过设计和组织输入信息，让大模型精准理解需求、输出高质量结果的能力。随着大模型成为职场基础设施，这项能力将成为2025年的核心竞争力，能有效解决大模型的幻觉和答非所问问题。普通人可通过拆解需求、模仿案例和试错优化来学习，它不仅是技巧，更是一种思维方式，帮助人们把需求想清楚，从而高效地将工作思路转化为结果。

为什么说 “上下文工程” 会成为 2025 年的核心技能？

如果你关注 AI 领域的发展，可能会发现一个趋势：大模型本身的 “能力差距” 正在缩小：无论是 GPT-5、Qwen3-Max，还是 DeepSeek V3.1，基础的理解和生成能力越来越接近。但同样的大模型，在不同人手里，输出效果却天差地别：有人用它写的报告逻辑混乱，有人却能让它生成精准的行业分析；有人靠它解决不了实际问题，有人却能用它优化业务流程。

造成这种差距的关键，不再是 “用哪个大模型”，而是 “怎么给大模型‘喂信息’”，也就是我们要说的 “上下文工程”（Context Engineering）。

简单来说，上下文工程就是 “通过设计和组织输入信息，让大模型更精准地理解需求、输出高质量结果” 的能力。它不是写代码，也不用懂复杂的算法，却能直接决定 AI 的实用价值。到 2025 年，随着大模型成为各行业的 “基础工具”，这项能力会像今天的 “办公软件操作” 一样，成为职场人的必备技能，甚至更重要。

先搞懂：“上下文” 到底是什么？

对大模型来说，“上下文” 就是它在回答问题时能参考的所有信息。比如：你问 AI：“帮我分析下这家公司的盈利能力”，如果只说这句话，AI 只能泛泛而谈；但如果你补充了 “这家公司是做新能源电池的，2024 年营收 120 亿，净利润 15 亿，同比增长 20%，主要客户是特斯拉和比亚迪”，这些补充信息就是 “上下文”，有了这些，AI 才能给出具体、准确的分析。

更专业地说，上下文通常包含 3 类关键信息：

需求背景

你为什么要做这件事？比如：“我是市场部员工，要给领导做季度汇报，需要分析竞品的营销策略”；
核心数据 / 约束

相关的事实、数据、限制条件，比如：“竞品 A 最近 3 个月在抖音投了 100 条广告，预算 500 万，目标用户是 25-35 岁女性”；
输出要求

你想要 AI 给出什么形式的结果？比如：“请分 3 点总结，每点配 1 个数据支撑，语言简洁，适合 PPT 展示”。

没有好的上下文，再强的大模型也会 “巧妇难为无米之炊”；而好的上下文，能让普通模型发挥出超预期的效果。

举个例子：同样的需求，不同上下文，结果天差地别

假设你是一家奶茶店老板，想让 AI 帮你设计一款新品。我们来对比两种不同的 “上下文输入”：

3.1 差的上下文（模糊、无细节）

“帮我设计一款奶茶新品。”

AI 的回答大概率是：“可以设计一款水果奶茶，比如草莓奶茶，加入新鲜草莓，搭配芝士奶盖，口感清甜。”这种回答很空泛，没有可落地的细节，你还是不知道怎么动手。

3.2 好的上下文（有背景、有数据、有要求）

“我是一家开在大学附近的奶茶店，主要客户是 18-22 岁的学生，客单价在 15-20 元之间。最近天气变热，想设计一款夏季新品，要求：① 颜值高（适合学生拍照发朋友圈）；② 成本控制在 8 元以内；③ 有差异化（别和竞品的‘草莓奶盖’重复）。”

AI 的回答会立刻具体很多：“推荐设计‘青提气泡冻冻奶茶’：用青提果肉打底，加入透明气泡冻（增加口感层次），搭配绿茶底（清爽解暑），顶部放半颗青提 + 薄荷叶装饰（颜值高，适合拍照）；成本约 7.5 元，客单价定 18 元，比竞品的草莓奶盖多了‘气泡’和‘冻冻’，差异化明显，还符合学生的消费预算。”

你看，只是补充了一点上下文，AI 的输出就从 “没用的建议” 变成了 “可直接落地的方案”，这就是上下文工程的价值。

2025 年，为什么每个人都需要掌握上下文工程？

4.1 大模型会变成 “职场基础设施”

就像现在每个职场人都要会用 Excel、PPT 一样，2025 年，大模型会渗透到几乎所有工作场景：写报告、做分析、改文案、画图表、甚至设计方案…… 但 “会用” 不代表 “用得好”。能不能通过上下文工程让 AI 精准匹配需求，会成为 “高效工作者” 和 “普通工作者” 的分水岭。

比如：同样是做销售周报，不懂上下文工程的人，可能要花 2 小时整理数据、写总结；而懂的人，会把 “本周客户名单、成交数据、未成交原因” 整理成清晰的上下文，让 AI 5 分钟生成结构化周报，自己只需要做微调了。

4.2 它能解决大模型的 “核心痛点”

大模型有两个常见问题：“幻觉”（编造虚假信息）和 “答非所问”。而好的上下文工程，能直接缓解这两个问题：

避免 “幻觉”：给 AI 提供具体的数据、来源，比如 “参考 2024 年中国新能源汽车销量报告（数据来源：中汽协），分析行业趋势”，AI 就不会瞎编数据；
避免 “答非所问”：明确需求边界，比如：“只分析北京地区的奶茶店竞争情况，不要涉及其他城市”，AI 就不会跑题。

4.3 它不需要 “硬核技术”，普通人也能学好

和 “模型训练”“算法优化” 这些需要专业知识的技能不同，上下文工程的核心是 “逻辑思维” 和 “细节把控”。本质是 “把模糊的需求拆成清晰的信息”。哪怕你不懂编程、不懂 AI 原理，只要愿意琢磨 “怎么把需求说清楚”，就能慢慢掌握。

普通人怎么开始学？3 个简单的入门方法

5.1 从 “拆解需求” 开始：把 “模糊问题” 拆成 “具体信息”

遇到需要用 AI 解决的问题时，先问自己 3 个问题：

我要做这件事的 “背景” 是什么？（比如：“我是谁”“为了什么目的”）；
有哪些 “关键数据 / 约束” 不能少？（比如：“时间范围”“预算”“目标人群”）；
我想要 “什么样的输出”？（比如：“格式”“长度”“重点方向”）。

把这 3 个问题的答案写下来，就是一份基础的 “上下文”。

5.2 模仿 “好的案例”：看别人怎么写上下文

很多 AI 工具（比如：ChatGPT、豆包）会有 “优秀提示词（Prompt）库”，里面有很多经过验证的好上下文案例。比如：“职场汇报类”“数据分析类”“文案创作类”，你可以模仿这些案例的结构，结合自己的需求修改，就像学写作文时先 “仿写” 一样，慢慢就能找到规律。

5.3 多 “试错优化”：根据 AI 的输出调整上下文

刚开始用 AI 时，输出效果不好很正常。这时不要换模型，而是调整上下文：如果 AI 答非所问，就补充 “需求边界”；如果 AI 输出太笼统，就增加 “具体数据”；如果 AI 格式不对，就明确 “输出要求”。

比如：你让 AI 写一篇奶茶店宣传文案，AI 写得太正式，你就可以补充：“请用更活泼的语气，加入‘学生党必冲’‘拍照超出片’这样的网络热词，段落不要太长，适合发小红书”。调整后，输出效果会明显变好。

最后：上下文工程不是 “技巧”，而是 “思维方式”

很多人会把上下文工程当成 “让 AI 变好的技巧”，但其实它更深层的价值是 “倒逼你把需求想清楚”。在设计上下文的过程中，你会被迫梳理自己的目标、整理关键信息、明确约束条件。这个过程本身，就是对工作思路的优化。

到 2025 年，当大模型成为标配，真正的竞争力不再是 “会不会用 AI”，而是 “能不能通过 AI，把自己的工作思路和需求，更高效地转化为结果”。而上下文工程，就是实现这种转化的核心能力。

现在开始学，一点都不晚。

大模型未来如何发展？普通人能从中受益吗？

在科技日新月异的今天，大模型已经展现出了令人瞩目的能力，从编写代码到医疗诊断，再到自动驾驶，它们的应用领域日益广泛。那么，未来大模型将如何发展？普通人又能从中获得哪些益处呢？

通用人工智能（AGI）的曙光：未来，我们可能会见证通用人工智能（AGI）的出现，这是一种能够像人类一样思考的超级模型。它们有可能帮助人类解决气候变化、癌症等全球性难题。这样的发展将极大地推动科技进步，改善人类生活。

个人专属大模型的崛起：想象一下，未来的某一天，每个人的手机里都可能拥有一个私人AI助手。这个助手了解你的喜好，记得你的日程，甚至能模仿你的语气写邮件、回微信。这样的个性化服务将使我们的生活变得更加便捷。

脑机接口与大模型的融合：脑机接口技术的发展，使得大模型与人类的思维直接连接成为可能。未来，你可能只需戴上头盔，心中想到写一篇工作总结”，大模型就能将文字直接投影到屏幕上，实现真正的心想事成。

大模型的多领域应用：大模型就像一个超级智能的多面手，在各个领域都展现出了巨大的潜力和价值。随着技术的不断发展，相信未来大模型还会给我们带来更多的惊喜。赶紧把这篇文章分享给身边的朋友，一起感受大模型的魅力吧！

那么，如何学习AI大模型？

在一线互联网企业工作十余年里，我指导过不少同行后辈，帮助他们得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑。因此，我坚持整理和分享各种AI大模型资料，包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频。在这里插入图片描述