AI 表现不佳？或许是上下文没给对！
许多人认为 AI 不好用，第一反应是模型能力不足，但真正的瓶颈往往在于上下文。模型若不清楚该关注哪些信息、哪些与当前任务相关，自然容易一本正经地胡说八道。这正是近期备受关注的“上下文工程”所致力解决的问题。举例来说，若让 AI 协助准备明日客户会议资料，缺乏上下文的模型仅能生成美观却空洞的通用模板。而一个上下文工程完善的系统，则能自动识别会议对象，调取最新工单记录，发现续约即将到期，同时避免将超出权限的内部定价信息混入其中。输出质量差异巨大，但背后使用的模型可能完全相同。要构建高效的上下文工程，需重点解决
AI驱动研发效能提升实战
大家好，我是玄姐。PS：OpenClaw之后，SDD是什么？如何在企业中应用？有哪些应用场景？具体案例今晚直播详解，欢迎预约观看。低价值区：简单重复任务，可忽略提效区（可控范围）：熟悉领域，标准化流程，是我们应重点关注的学习区：需探索新知识，风险较高危险区：复杂且不熟悉，容易失控AB测试推广/撤下管理开关清理安全漏洞修复星环日志报警管理需求解析：理解用户自然语言需求工具选择：动态选择合适的服务器（代码库、AB平台、开关中心等）上下文整合：结合代码规范、历史经验、环境规则代码生成：基于约束条件生成变更验证部