一、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。

二、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。

三、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。

四、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。

五、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：

1. 我要做这件事的 “背景” 是什么？（比如：“我是谁”“为了什么目的”）；
2. 有哪些 “关键数据 / 约束” 不能少？（比如：“时间范围”“预算”“目标人群”）；
3. 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。

六、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。

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第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

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