上下文与 Prompt
模型必须看到什么，才可能给出合格答案？
在调整措辞或示例之前，先让模型的指令、资料、历史、工具和输出规则变得可见，避免把上下文缺失误认为 Prompt 问题。
AI VISTA / DECISION01 / 03
当前判断先区分缺少事实与指令不清，因为两者需要完全不同的修复方式。
01输入
02验收
03边界
带回真实任务复核✓
判断分支
不要从工具名开始。
- 先问↓
缺的是事实、标准，还是模型能力？
- 如果↓
结果可核验且出错代价受控，再扩大自动化。
- 否则✓
缩小动作范围，保留人工交接和恢复路径。
完整案例
采购合同摘要总漏掉附件里的续约条件。
模型收到主合同、两份补充协议和内部审查规则，但文件版本与优先级没有标明。输出看起来完整，关键续约条款却来自已失效附件。
最终产物一张上下文流向图：资料从来源、筛选、优先级一路连接到输出字段。
01错误捷径
继续把 Prompt 写得更长，增加“务必准确”“不要遗漏”等要求，并把所有文件一次性塞进上下文。
02更好的判断
先画上下文图：区分当前合同、有效附件、内部规则、用户问题和输出字段；明确文件优先级、缺失状态与每个结论的来源位置。
03如何验收
用 12 份包含版本冲突的合同测试。摘要中的金额、日期、续约和解约字段都能指回有效条款；无法确定时明确标记待复核。
进入与离开信号
知道何时进入，也要知道什么时候已经足够。
主题页不是无限深入的知识目录。进入信号帮助你判断当前问题是否属于这一层；完成信号用来决定是否继续下一主题，而不是用阅读时长代替成果。
01从这里进入
- 同一任务在不同输入上遗漏不同内容
- 来源发生冲突时输出无法解释选择
- Prompt 变长却没有减少关键失败
02达到这些信号后离开
- 每个输出字段都能找到所需上下文
- 来源优先级、缺失状态和格式已声明
- 失败不再笼统归因为 Prompt 不够好
不适用边界
这个主题页不会替你做什么？
这里解决的是输入与指令的可见性，不承诺模型能够补齐不存在的事实，也不替代资料治理。
01不要用更长的 Prompt 掩盖资料缺失02不要把看起来像引用的文字当成证据03没有来源优先级与版本规则，就不要急着建设 RAG
当每个输出字段都能对应到输入、规则或缺失状态，就把上下文图转成评测案例。