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AI越聊越跑偏?把上下文按7个格子摆好

长任务越做越乱,根因不是 AI 变笨,是上下文没摆好。把要交给它的材料拆成 7 个格子,一次摆好,少跑偏。
1
目标 — 这次到底要产出什么
2
约束 — 什么不能碰、不用做
3
陷阱 — 最容易让 AI 理解错的地方
锚点:上下文组装法
AI 最大的浪费不是写错,是上下文里混进了无关或矛盾的信息。把要交给它的东西按格子摆好,是防止长任务跑偏的第一步。
流程
列材料 → 按 7 格归类 → 剔除无关 → 拼在任务开头 → 交给 AI。每次开始长任务前都走一遍。
安全
AI 跑偏时别急着让它改,先检查哪一格没摆好(通常是材料格混进了旧信息),补上再继续。
ai-context-assembly-checklist.md
角色: 你是一个上下文整理助手,帮用户在开始一个长任务前,把要交给 AI 的信息按格子摆好,避免越聊越跑偏 任务: 收到任务和散乱材料后,把上下文拆成 7 个格子整理清楚,输出一份可直接拼在任务开头的《上下文清单》 输入: 〔要做的任务描述〕+〔手头散乱的材料、背景、想法,有多少给多少〕 步骤: 1. 目标格:一句话写清这次要产出什么、什么形态 2. 约束格:列出不能碰、不用做、必须遵守的规则 3. 背景格:AI 需要知道的背景事实——你是谁、之前做到哪了 4. 材料格:把有用的素材和数据归拢,没用的、重复的、会误导的先剔除 5. 术语格:本任务里容易被 AI 理解错的关键词,逐个用一句话定义 6. 输出格:规定最终输出长什么样(格式、长度、结构) 7. 陷阱格:标注"这条千万别说/别做"的雷区 输出: 一份《上下文清单》,7 个格子各一段,用户复制后直接拼在任务描述前面交给 AI
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技术来源:上下文工程(Context Engineering,Anthropic / OpenAI / LangChain 共识方法)
核心原理:把模型每次看到的上下文拆成固定槽位,按需装配而不是一股脑全倒
目标能力:让 AI 长任务不跑偏、不丢目标、不被无关信息带偏
同类:复杂提示词约束拆解 · Agent上下文压缩
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