普通人也能用得上的 Context Engineering 技巧
现在讨论 Context Engineering（上下文工程）时，大多关注如何构建高级 AI Agent，但对普通用户来说，这些技术未必实用。我在这里总结了一些普通人使用 AI 时真正能用到的上下文工程技巧。
Context Engineering 的中有两个关键点可以帮助你控制好上下文：
更少的上下文
更准确的上下文
下面我们分别展开讲讲如何做到这两点。
一、更少的上下文：精简比繁杂更有效
如今很多提示词（Prompt）都非常长，似乎“越长越好”，但实际上，这种方式可能适得其反。当提示词包含太多无关信息时，AI 生成的结果容易混乱，甚至出现幻觉，表现越来越差。
需要补充说明一下：这里的“少”不是说越少越好，重点是让 AI “聚焦”于主要任务。
所以要注意以下两个要点：
1）多开新会话，而不是无限延长单个会话
长时间的单个会话容易让 AI 难以抓住重点，导致信息遗漏或混乱。更好的做法是：
聊到一定阶段，让 AI 帮忙总结重点。
在新任务或无关联任务开始时，主动开启新的会话，保持每个会话清晰而专注。
2）一次只做一个小任务，而非复杂任务堆积
和人类一样，当任务过于复杂、一次性输入太多时，AI 会难以很好地完成。但如果每次只交给 AI 一个清晰简单的小任务，AI 就能更轻松地理解并高效完成。
二、更准确的上下文：让 AI 明确知道你想要什么
“准确的上下文”听起来简单，其本质就是让 AI 明白你真正想要的结果，以及完成任务所需的全部信息。具体而言，可以通过以下两种方式实现，而这两种方式通常是互为补充的：
（一）主动提供准确而充足的上下文
AI 并不天然了解我们掌握的信息，因此用户需要主动告诉 AI：
例如，让 AI 帮忙写简历时，必须清晰地把自己的经历和相关信息提供给 AI，否则它也难以编出满意的结果。
在编程场景中，把相关文件或代码片段提前提供给 AI，这样能有效避免遗漏重要信息或细节，减少反复调整的麻烦。
总之，“你不说，它就不知道”，主动提供充分而准确的上下文，能显著提高 AI 完成任务的效果。
（二）借助 AI Agent 来寻找上下文
有时，我们自己也不清楚全部上下文。这时，可以利用 AI Agent 的工具能力帮助我们主动获取上下文。下面几个技巧对普通用户特别有效：
1）选择擅长 Agent 任务的模型
当前表现优异的 AI Agent 模型有：
国外的 Claude 4 Opus/Sonnet、OpenAI 的 GPT-4o（o3）等。
国产的 Doubao Think 1.6、GLM 4.5、Kimi K2 等也有很强的表现。
选对模型，可以显著提升 Agent 搜寻上下文的准确性和效率。
2）为 AI 提供适合的工具
Agent 最大优势就是能借助工具寻找上下文。不过，AI 默认工具有限，因此用户需要额外提供工具：
例如 MCP 工具，让 AI 访问内部数据、控制浏览器等，提升搜索上下文的效率。
在编程场景中，一个实用技巧是主动提供验证代码的机制，让 AI 自己测试和修正结果。
具体举个例子，比如在 Claude Code 或 Copilot/Cursor Agent 模式下，你可以加上一句：
Please write tests and verify the tests by running
npx jest <testfilepath> -c './jest.config.ts' --no-coverage这样 AI 写完代码后会主动写测试，并自己执行命令验证测试结果。如果出现问题，AI 也会主动修复，直到通过测试（当然，仍需人工审核，避免 AI 为了通过测试而修改测试代码）。
类似技巧还有：
提供运行代码并截图的工具，让 AI 写完 UI 后自己对比实际效果和设计稿，自动迭代直到结果满意。
3）让 AI 先做计划，避免在错误方向上浪费时间
面对稍微复杂的任务时，AI 如果一开始方向错了，可能会一直在错误的路线上浪费资源。这时就需要：
要求 AI 在执行任务前先做计划（Plan mode），比如 Claude Code 就提供了这样的模式。
仔细审阅 AI 提供的计划，确认方向无误后再执行。
如果发现 AI 方向错误，要及时纠正，甚至直接新开会话、调整提示词，让 AI 明确正确的路线，再重新开始任务。
总结一下
面向普通用户的 Context Engineering，可以尝试：
少而精的上下文：少提供无用信息，多用简洁清晰的新会话解决单个小任务；
准确而充足的上下文：主动明确表达需求、提供关键信息，或巧妙利用 Agent 工具，让 AI 主动获取有效信息。
掌握这些技巧，能大幅提高普通用户使用 AI 的效率与体验。