前几天，小七的同事给小七发了一张图（下图）并告知，他被 ChatGPT 限制访问了：

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12464096/590163d7c693f1ede922a3440081b992.png)

后面我们交流了下，发现他和 ChatGPT 的交流几乎都挤在同一个 Chat 里，而且这个窗口断断续续用了两、三个月。聊天越来越长之后，他也明显感觉到 G 老师给反馈花的时间变久了。

所以，想借着这篇文章和各位非技术人士聊聊：平时该怎么和 ChatGPT 这类 AI 工具打交道，才能让它干活轻松一点，少背点历史包袱，别聊着聊着就把自己“累崩了”。

这就要说到本文的主角——**上下文（Context）**。

> 如果你是技术大佬，为了你的节约时间，这篇可以先跳过；但很适合转给身边的非技术朋友，帮他们少踩一点坑，把 AI 工具用顺手一点。(⁎⁍̴̛ᴗ⁍̴̛⁎)

## 上下文是什么

在周四的 Agent 小知识部分，我们讲述过上下文是什么。在这里还是要和新读者重新科普下，上下文是什么？

**上下文，就是 AI 在回答你这一刻，手边能看到、能拿来参考的信息。**

你可以把它想象成一张工作桌。你刚刚问的问题，是桌上的任务单；你上传的文件，是参考资料；前面确认过的要求和结论，也是桌上放着的纸张。AI 每次回答问题，都会根据这些信息判断你现在想做什么、前面聊到了哪里、接下来该怎么回答。

乍看这么一张桌子会有什么问题呢？问题出在这张桌子的空间有限。

如果一个聊天窗口用了很久，桌上可能同时堆着旧需求、新需求、几版不同的稿子、临时讨论和各种文件。东西越来越多以后，AI 要从里面找到当前真正有用的信息，也会变得困难。比如你前面说“用 A 方案”，聊了几十轮后又改成“用 B 方案”。如果 A、B 两套信息都还混在长长的聊天记录里，AI 后面就可能拿错。

所以，**管理上下文，可以理解成定期收拾 AI 的工作桌：当前要用的放在手边，过期的及时收走，重要的信息摆清楚。**

下面，小七为你整理了一些拿来即用的实践。这些做法不需要理解 Token、RAG、向量数据库，也不用懂模型原理。打开任意你的 AI 工具就能用。

## 懒人图解版

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12464096/b49a0751b9adaaf702f13d70835ff359.png)

## 材料输入

### 长材料优先传文件

需要让 AI 阅读 PDF、Word、Markdown、代码文件或一篇很长的文章时，优先使用 AI 产品提供的文件上传能力。

少做：

> 我把 2 万字报告全文贴到聊天框里，你先看一下……

可以改成：

> 我上传了 `report.pdf`，后面的问题都以这个文件为资料来源。

这样做，还有一个附带好处。后面再次引用资料时，可以通过文件名定位，不需要重复粘贴全文。这也提醒我们，如果你这个文件后面要复用的话，就不要叫 111.pdf、新建文档.docx 了，好好命名文件方便后续重复利用。

### 局部问题只给局部材料

只想修改一段开场，没有必要每一轮都附上全文。

可以给：

> 这是上一段和需要修改的这一段。只调整第二段，让它和上一段衔接自然。

需要检查全文结构时，再把完整稿件交给 AI。

上下文里留下当前任务需要的信息就够了，材料堆得太多，也可能增加干扰。

### 已给过的信息用定位代替复制

如果材料还在当前会话里，可以说：

> 继续参考刚才上传的 `report.pdf`。
> 
> 看 `draft.md` 的第三节。
> 
> 按上一条确认的四个原则修改。

能定位的信息，就没有必要每次完整复制一遍。

## 版本管理

### 新版本出现时宣布旧版本失效

一份稿子来回改了五次之后，聊天记录里其实同时存在五个版本。AI 后续回答时，仍有可能引用前面的版本。

新版本确定后，可以加一句：

> 上一版作废，后续只以这版为准。

如果改动很大：

> 前面所有稿件版本都停止参考，下面这份是当前版本。

相当于主动告诉 AI：哪些信息还有效，哪些信息可以从当前判断里排除。

### 定稿内容明确锁定

某些部分确认后，也可以主动告诉 AI：

> 这三个小标题定稿，后面不再调整。
> 
> 版本号确认是 v0.7.2，后续所有内容都使用这个数字。
> 
> 这一段的技术结论已确认，后面只允许调整措辞。

随着任务推进，把确定下来的内容标出来，AI 就不用每一轮重新猜哪些内容还处于讨论状态。

### 多个候选及时淘汰

讨论标题时，很容易留下十几个候选。

等范围缩小以后，可以说：

> 前面的标题方案全部排除，现在只比较下面两个。

同样的方法也适用于方案、结构、文案和设计方向。

已经放弃的选项如果一直混在聊天记录里，后面仍可能被重新拿出来。及时标记“淘汰”，可以减少这类干扰。

### 大改后重新提交当前完整版本

一篇稿子经过几十轮局部修改以后，“完整最新版”可能散落在十几条消息中。

这时可以重新上传或粘贴一次当前完整稿：

> 这是合并所有修改后的最新版。后续以这份内容为准。

让 AI 有一个明确的当前版本，比让它从前面的聊天记录里自己拼出最新版稳妥很多。

## 信息更新

### 条件变化时说明旧条件失效

比如前面一直要求面向普通用户，聊到中途又决定改成开发者。

少说：

> 现在换开发者读者。

可以说：

> 目标读者从普通用户改为开发者，之前的读者要求失效，其他要求保持不变。

这样相当于把上下文中的一条旧信息替换掉，而不是继续叠加一条新信息。

### 纠错时把旧信息一起替换掉

发现 AI 用错版本号时，只说：

> 版本号不对。

聊天里那个错误版本依然存在。

可以说：

> 版本号应为 v0.7.2，前面出现的 v0.7.1 作废，后续统一使用 v0.7.2。

一次把“旧信息失效”和“新信息生效”都说清楚。

### 临时信息标明有效期

有些要求只在当前一轮有用，也可以提前告诉 AI：

> 下面这个要求只对这一轮修改生效，后面不用继续参考。

或者：

> 这个结论只适用于当前版本，换新版后重新判断。

这样可以避免某个临时要求在聊了很多轮以后，又被当成长期有效的信息拿出来使用。

## 长对话整理

### 阶段结束时做一次上下文摘要

研究资料、定结构、改稿，其实是几个不同阶段。

一个阶段结束后，可以让 AI 做一次整理：

> 总结目前的工作状态，只保留：
> 
> 1. 已确认事实
>     
> 2. 已确定方案
>     
> 3. 仍然有效的要求
>     
> 4. 尚未解决的问题 删除废弃方案和讨论过程。
>     

这个摘要可以作为下一阶段的起点。

这里有一个小原则：**总结结论，少总结讨论过程。**

“我们讨论过 A、B、C 三种方案”价值有限。

“最终采用 B；A 和 C 已排除”才是下一阶段真正需要的信息。

### 任务换阶段时可以开新对话

如果前面一直在分析论文，接下来准备基于结论写一篇完整文章，可以考虑开启一个新的会话。

新对话只带过去这些东西：

- 当前目标
    
- 最终确认的事实
    
- 固定要求
    
- 当前文件
    
- 下一步任务
    

旧对话里大量试错、废案和临时讨论，就不用继续带到新的工作环境里。

新开对话也不等于从头再来。把上一阶段真正有价值的信息带过去即可。

### 很久没聊的旧 Chat，先确认当前状态

一个 Chat 放了半个月甚至几个月，再回来时，不建议上来就说：

> 接着上次继续。

可以先问：

> 先别继续执行。告诉我你现在认为这个任务的当前版本、已确认结论和仍然有效的要求分别是什么。

先看看 AI 此刻认为“有效”的上下文，和你自己理解的是不是同一套。确认没问题，再继续往下做。

### 跑偏时先整理上下文

当 Chatbot 开始反复引用旧信息、忘记最新要求，继续追加“我前面说过了”“这个又错了”，聊天记录只会继续增长。

可以先暂停任务：

> 先停止修改。重新整理当前任务，只保留下面这些信息：
> 
> - 当前目标……
>     
> - 当前版本……
>     
> - 已确认结论……
>     
> - 本轮限制……
>     
> 
> 前面与这些内容冲突的信息全部忽略。

先把当前有效的信息重新整理出来，再继续做事。

### 别一直给错误上下文打补丁

有一种情况很常见：

> 不对，是 B。

过两轮：

> 刚才那个也不对，结构还是用 A。

再过两轮：

> 数字用新版，标题还是第三版……

这种“补丁式纠错”进行多轮之后，聊天记录里会同时留下旧信息、新信息以及一堆修正说明。

如果你发现自己开始不停打补丁，可以停下来重新给一份当前状态：

> 前面的修正先停止参考。下面我重新整理一份当前有效版本，后续只以这份内容为准。

上下文太乱的时候，重新整理一次，比继续往后补更省事。

## 日常使用

### 主任务对话少混入无关内容

正在一个对话里连续修改项目文章，中间突然问餐厅推荐、翻译菜单、规划旅行，这些内容和当前稿件没有关系。

这些问题可以单独开一个 Chat。

尤其是需要持续几天、反复修改几十轮的任务，让一个会话尽量围绕同一件事展开，可以少积累很多无关信息。

## 一条可以反复使用的指令

如果只记住一个方法，可以保存下面这段话。

当一个 Chatbot 对话越来越长、版本越来越多、回答开始混乱时，把它发出去：

> 先不要继续执行任务。请整理当前上下文，只保留最终确认的事实、当前有效版本、仍然生效的要求和待解决问题。前面已经废弃的版本、方案和讨论过程全部排除。整理完成后，后续任务都以这份最新状态为依据。

所谓上下文管理，其实就是持续处理几件事：**哪些信息应该进入，哪些仍然有效，哪些该淘汰，什么时候需要压缩，什么时候应该换一个新的 Chat。**

不需要写复杂 Prompt，也不用懂模型架构。

把 Chatbot 当成一张有限的工作桌：当前要用的资料摆上来，用完的收走，旧版本及时撤掉，桌面太乱就重新整理一次。

这样，AI 每次低头干活时，手边留下的就是当前任务真正需要的信息。

前几天，小七的同事给小七发了一张图（下图）并告知，他被 ChatGPT 限制访问了：

上下文最佳实践：写给非技术大佬看的上下文管理

几个能直接用的上下文管理习惯，让 AI 少背历史包袱。

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ChatGPT上下文管理有技巧：避免单窗口过载，定期整理信息，用文件上传和版本管理减少混乱，及时标记失效内容。掌握这些方法，让AI工具高效稳定工作，不“累崩”。

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