引言：別再迷信“神級提示詞”
很多人用 AI 大模型時，總覺得如果 AI 回答不好，是因為自己的“咒語”（提示詞）念得不對。大家拼命在網上找各種“神級提示詞模板”，試圖用一句話解決所有問題。
但其實，決定 AI 回答質量的，往往不是你輸入的那一句話，而是多輪對話的過程「上下文」（Context）。
我們在實際使用 AI 的過程中，不可能一句提示詞就能得到我們想要的東西，而是通過多輪對話，不斷調整才能嘮出好東西。
一、 上下文 VS 提示詞：一次性指令與連續對話
我們最容易犯的錯誤，就是把 AI 當成搜索引擎用：問一句，回一句，用完即走。
但大模型最厲害的地方在於多輪對話。
- 提示詞（Prompt）： 就像是你對 AI 説的一句指令，一次性的。
- 上下文（Context）： 是你們之前聊過的所有內容。它是連貫的、持續的。
如果把和 AI 聊天比作“帶實習生”：
提示詞只是你隨口吩咐的一個任務；帶過人的都知道，一句話根本搞不定實習生。
而上下文，是你給實習生看的所有過往項目資料、會議記錄和操作手冊。資料越全、背景越清晰，實習生幹活越靠譜。
二、 原理揭秘：AI 其實是個“健忘症”
你以為 AI 像人一樣，聊久了就有感情、有記憶？NONONO\~
本質上，AI 是一個沒有任何記憶的“文字接龍機器”。
當你發出第 10 句話時，AI 並不是“記住了”前 9 句話。實際上，系統是在後台把你這 10 句話打包，一股腦兒全塞給 AI。AI 必須以極快的速度，把這 10 句話從頭到尾重讀一遍，假裝自己記得，然後預測出第 11 句話。
上下文，就是 AI 每次回答前必須複習的“臨時小抄”。
沒有這個小抄，AI 瞬間就會失憶，連你是誰、剛才聊了什麼都會忘得一乾二淨。
LLM 運作方式確實是 Autoregressive Generation (自迴歸生成) 或 Next-Token Prediction (下一個詞元預測)，即基於整個輸入序列（含對話歷史）來決定下一個輸出。
《Attention Is All You Need》| ArXiv
三、 警惕！上下文的“三大缺陷”
既然上下文是“小抄”，那是不是抄得越多越好？並不是。目前的 AI 模型在處理上下文時，有三個明顯的短板：
1. 內存有限： 這個“小抄”是有字數上限的。如果你給的資料太多，超過了它的處理極限，最早的聊天記錄就會被強行“擠”出去。就像一個裝滿水的杯子，新水倒進去，舊水就流出來了。
2. 三明治效應： 研究發現，AI 對上下文的記憶主要集中在開頭（最早的設定）和結尾（你最新的提問）。如果你把關鍵信息塞在幾萬字的對話中間，AI 大概率會記不住的。
述了 LLM 在處理長上下文時，對開頭（Primacy Bias/首因效應）和結尾（Recency Bias/近因效應）的信息召回率最高，而中間部分最差的現象。
《Lost in the Middle: How Language Models Use Long Contexts》| ArXiv
3. 信息噪聲： 給的信息越雜，AI 越容易暈。如果你在對話裏塞了一堆無關的文檔、亂七八糟的要求，AI 就會“幻覺”，開始胡言亂語。這叫“噪聲中毒”。
In-Context Learning (ICL) 對輸入噪聲（如不相關或錯誤的演示示例）的敏感性。不相關的文檔或指令會分散模型的注意力，增加 Hallucination (幻覺) 的風險。
《On the Noise Robustness of In-Context Learning for Text Generation》|ArXiv
四、 高手秘籍：3 招用好上下文
理解了原理，我們就能對症下藥。普通人只需掌握這 3 個技巧，就能大幅提升 AI 的智商。
技巧 1：一個對話只聊一個話題
不要在一個對話框裏聊所有事情。
- 錯誤做法： 上一秒讓 AI 寫代碼，下一秒問它紅燒肉怎麼做，接着又讓它翻譯論文。這會導致“小抄”裏充滿了無關信息，干擾 AI 判斷。
- 正確做法： 新建對話（New Chat）。 寫代碼開一個窗口，寫文案開一個窗口。每次點擊“新建對話”，就相當於給 AI 換了一本嶄新的、乾淨的“小抄”，讓它沒有任何負擔地開始工作。
技巧 2：開局“立規矩”，重要信息全部説完
既然 AI 有“三明治效應”，記得住開頭，那我們就把最重要的信息放在第一條提示詞裏。
在對話開始的第一次輸入中，你要明確告訴 AI：
- 你是誰（角色設定，如：你是一個資深翻譯）
- 你要幹什麼（核心任務）
- 有什麼限制（不要廢話，只輸出結果）
把地基打牢了，後面的樓才不會歪。不要等到聊了一半，才想起來補充核心要求。
技巧 3：定期“敲黑板”，重複關鍵指令
如果你的對話很長（比如讓 AI 寫長篇小説或處理超長文檔），聊到後面 AI 開始跑題、變笨了，怎麼辦？
不要罵它，它只是忘了，或者搞不清楚重點了。
你需要充當“課代表”，在對話中途總結一下之前的進度，或者把最開始的要求再發一遍。
話術示例：
“為了避免你忘記，我重申一下我們的目標是 XXX，剛才我們已經完成了 YYY，接下來請繼續做 ZZZ。”
這相當於強行把關鍵信息再次寫到“小抄”的末尾（最新位置），強迫 AI 重新聚焦。
總結一下： 用好 AI，不要只糾結由於那一句“提示詞”寫得夠不夠 NB。管理好「上下文」，保持對話環境的純淨、關鍵信息的突出，才是讓 AI 持續輸出高質量內容的秘訣。
