LESSON 03 · CONTEXT 上下文
Why this lesson · 为什么值得学
学会控制篇幅，别把 AI 喂晕
用分块、摘要管理超长内容
处理几十页文档也不超限
核心洞察：前两课讲了「AI 有记忆」和「记忆有上限」。这一课把这些转化为你可以用的动作——什么时候该继续聊，什么时候该开新对话，以及怎么让 AI 记得更牢。
上两课学了什么？选一个最准确的：
这是最常见的情况——你围绕一个任务，不断深入。
应该继续聊天，因为：所有问题都围绕同一个任务，AI 需要知道前后文才能正确修改代码。
你让 AI 帮你写了一份旅行攻略，聊了 20 轮。现在你想让 AI 帮你写一段 Python 代码——你应该：
这是你日常用得最多的判断——在这个对话继续，还是开新对话？
以下哪种情况你应该开新对话？（多选）
很多人以为 AI 是个「客观的裁判」——你说错了，它会立刻纠正。其实不是。AI 会参考你这一轮对话里说过的话；如果你先抛给它一个错误的前提，它往往不会硬怼你，而是顺着你说。
这不是 AI 变笨，而是它在「迎合」你——这是它被训练出来的习惯：尽量不跟人唱反调。所以你给的前提越离谱，它越可能跟着你错。写代码、写文案、做分析时都一样：你塞进去的假设错了，它就会在错误的基础上继续编。
怎么办？发现它开始顺着你说胡话，别跟它争，直接点「新对话 / 重置」开一个干净的对话就好。上一节讲的「该开新对话」在这里同样成立——被错误前提污染的对话，重置比一句句纠正更省事。
反过来，这也是个提醒：你给 AI 的前提越清楚、越准确，它的回答才越靠谱。别把「我觉得是 X」当成事实喂给它，除非你本来就想让它顺着你的假设继续往下推。
有时候你不想开新对话，但 AI 已经开始模糊了。这时候你可以：
你让 AI 帮你写一篇产品介绍，聊了 30 轮来回修改。现在想让 AI 把全文改成英文。
AI 可能不确定「改成英文」是指最新的版本还是所有版本。
即使 AI 对「最终版」有点模糊，「翻译成英文」这个指令也足够明确。
提醒技巧：
你前面让 AI 写了一份商业计划书大纲，聊了 10 轮细化。现在你想让 AI 写第一章的正文。下面哪个问法更好？
有时候你就是需要在同一个对话里做很长的任务。怎么办？
一个实用小技巧：如果你在做一个大项目（比如写论文），可以这样安排——
对话 1：定大纲和结构
对话 2：写第一章
对话 3：写第二章
对话 4：整合润色
每个对话开始前，把上一个对话的结论复制给 AI：「这是第一章的内容，现在基于它写第二章。」
上下文窗口 = AI 的「办公桌」
可以把上下文窗口理解成 AI 面前的一张办公桌：桌上能摊开的材料有限，堆得越满，找东西越慢、越容易漏看。Anthropic 把「上下文」定义为模型每次推理时能看到的那一整批 token——它是宝贵且有限的资源，需要你帮它筛选「什么值得放上来」。
所以「同任务继续聊、换话题开新对话、重要信息提醒」这些动作，本质都是在帮 AI 把办公桌收拾干净，让它总能看到最关键的东西。
关键约束，直接写进对话
别让 AI 猜你的底线。OpenAI 提示工程指南强调：把期望的上下文、结果、长度、格式、风格尽量具体地写清楚，模型才知道往哪走。与其只说「不要做 X」，不如明确告诉它「应该怎么做来代替」。
比如「别用专业术语」不如写成「用初中生能看懂的话，避免英文缩写」。约束写得越明白，AI 越不会在你没想到的地方跑偏——这和「换话题就开新对话」是一体两面：既要清理桌面，也要把规矩摆上桌面。
AI 有短期记忆——它记得你刚才说了什么。
→ 你不必每次都从头说起
AI 的记忆像一块白板——满了就要擦掉最旧的。
→ AI 失忆不是它变笨了
同任务继续聊，换话题开新对话，重要信息适当提醒。
→ 你控制了上下文，而不是被它控制
你让 AI 帮你规划一次旅行（目的地、行程、预算）。总共聊了 25 轮，AI 刚刚开始问「你之前说的那个民宿是在哪个位置？」。接下来你打算让 AI 帮你做一份行李清单。你应该怎么做？
花 5 分钟试一试：
同一任务继续聊，不同任务开新对话。
你控制了上下文，而不是被它控制。
REFERENCES · 参考资料
上下文基础已打通 你理解了：上下文是 AI 的短期记忆 → 它有容量上限（上下文窗口）→ 怎么用好它。
下一步：把这些方法用在自己的资料上，让 AI 的回答带着可以核对的依据。