提示词、输入、上下文放哪儿最顺手？三招打造高效 AI 工作流

利用上下文猜测词义，提高阅读流畅性 #生活技巧# #工作学习技巧# #阅读效率提升#

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懒人嘛，就是得有懒办法，哈哈。

需求

自从 2022 年底 ChatGPT 惊艳亮相以来，大家似乎已经习惯了那个简单又直接的对话框界面。你看，这小小的框框看起来不起眼，但却有神奇的力量，能把复杂到令人头疼的前沿 AI 技术，轻松地拉到你我面前。

你看，我随口问 GPT-4o 对话模式有什么好处，它立刻就能给出清晰的分析，让你觉得跟它交流简直轻而易举。

对话模式虽好，问题也随之而来。如果你想从 AI 那里获得真正理想的答案，仅仅提出简单的问题还不够。你至少要告诉它三件事：

第一，「你具体想让它做什么」，我们叫做「提示词」；

第二，「你要处理的具体内容」，也就是「用户输入」；

第三，「相关的背景信息」，这就是我们经常提到的「上下文」。

样例

可能你平时也喜欢像我一样用语音输入法吧？流畅便捷，说起来的时候很流畅舒爽。但语音转文字总是难免出错，这时候就可以请 AI 帮忙了。

在下面这个任务里，「请纠正语音稿中的错误」就是提示词。我再把语音输入法转写的初步文本发给 AI，这部分就是用户输入。最后，为了提高纠错的准确度，我还会附上一份常用的词汇表，比如一些笔记软件的名字。这份词汇表，就是上下文。只有这三部分都清楚提供给 AI，我们才可能拿到一个让人满意的结果。

上图里你可以看到实际例子。用户（也就是我）输入给 ChatGPT 的内容被清晰地分成了几个部分：最前面明确提出了纠错的提示词，并稍微用上了一点「思维链」的技巧。虽然很多新模型（例如 o3）不一定需要这种技巧，但它有助于清晰地表达任务结构。

接下来是我的常用词汇表，里面列出了一些笔记工具的名字（实际使用时这个列表会更长一些）。

再后面则是用户输入，也就是语音识别的初稿。你瞧，这里的 "Roam Research" 被语音识别成了 "Rome Research"，后面的 "Dessix" 和 "Remio" 一看便知也识别错了。

然而，当我们把提示词、用户输入和上下文完整地提供给 ChatGPT 之后，结果就变得相当准确。

纠正后的内容几乎完美无误。那么，如果我们只提供提示词和用户输入，但不提供上下文，又会如何呢？

为了避免 ChatGPT 利用之前对话的记忆，我们换用另一个强大的模型，Google 的 Gemini 2.5 Pro，来试试看。

我们将不带上下文（提示词和输入内容保持一致）的请求发给 Gemini。

你看，即便 Gemini 很可能之前接触过其中某些专有名词（例如 Roam Research），但在缺少明确上下文（也就是常用词汇表）的情况下，纠错的结果依然不理想。例如 Roam Research 还是写成了 Rome Research。

从这个小实验中你应该能体会到，要想真正让 AI 发挥出色，「提示词」、「用户输入」和「上下文」这三个因素缺一不可。

当然，如果你只是偶尔用 AI 做一些小任务，慢慢地打磨提示词，把内容逐个输入进去再加点上下文，也未尝不可。这种方法有点像古代的雕版印刷，虽然每次都得重新制版，但印刷效果不差。不过，如果你需要经常和 AI 打交道，追求更高效率，就得想办法复用你之前积累下来的内容，就像活字印刷一样。

那么，作为想省点力气的「懒人」，我们到底该怎么才能更好地在与 AI 的互动中复用提示词，以及高效地管理上下文呢？

提示

针对提示词的复用，我摸索出了几种好用的方法，跟你简单介绍一下。

应用

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