公开预览
Context Spec
AI 要做好当前任务，真正需要知道什么？
把一句模糊请求，变成一份能拿去试的工作说明。
先判断：这句请求缺了什么？
01 / 原则
Context Engineering
把当前任务真正需要的信息，放到 AI 此刻看得见的地方。
02 / 区分
Prompt 与 Context
Prompt · 请求
你希望它做什么？
帮我分析这个趋势，给我创业建议。
Context · 工作信息
它凭什么做好这一步？
为谁判断、依据哪些材料、哪里不能猜、结果怎样检查。
03 / 信息职责
四种信息职责
- Context这一步要用的信息
- 按当前任务装入必要片段，不是把所有资料都放进去。
- State现在的真实状态
- 当前版本、待办、批准和剩余预算，以当前记录为依据。
- History过去发生过什么
- 保留旧版本与检查证据；过去的批准不自动适用于现在。
- Memory以后值得复用什么
- 经确认的偏好与知识，还要保留来源、适用范围和复审条件。
04 / 依据
内容依据
- 统一内容单元库 V1 · 修订 V1.3.1 · §3.1–3.3、CB-05-01 V1.3
- 课程产品调用矩阵 V1 · 修订 V1.4 · 入门营第 4 课 / 进阶课第 5 周
- 共同底座课程蓝图 · CB-04 · 信息职责与来源边界
- 入门实战营第 4 次课完整讲课内容 V1 · §7–9 · TrendBrief Studio
- DecisionFlow OS 贯穿案例包 V1 · §14.3 · 七类信息与重置恢复
05 / 教学案例
TrendBrief Studio
教学案例 · 根据第 4 次课讲稿节选；示例输入为本轮教学模拟，未运行模型对比。
材料 A：两位内容负责人提到，筛选趋势材料很费时。 待核实：样本是否代表更大人群、是否愿意付费。 当前任务：判断这个方向是否值得再访谈。
- 服务谁
- 小团队创始人、内容负责人、产品负责人。
- 这次目标
- 基于提供的趋势材料，判断是否值得继续研究。
- 可用材料
- 趋势标题、材料摘要、目标行业、用户补充背景。材料不足时说明缺口。
- 输出约定
- 一句话摘要 → 机会信号 → 适用人群 → 可尝试方向 → 风险与不确定性 → 下一步验证。
- 不能越过
- 不编造数据、不承诺趋势必然成立、不输出投资建议、不替人做最终决策。
- 怎样检查
- 把结论逐条对回输入；没有来源支持的判断标为待验证。