Prompt 是在建世界
我们刚学会怎么当一个合格的 prompt engineer。
我们知道,一个好 prompt 不是一句问题就完了,而是一套包含意图、风格、输出格式、成功标准的综合蓝图。我们用角色扮演、分步推理、示例引导等各种技巧,把模糊的想法压缩成可以执行的文字。 但也许,我们还没意识到一件更根本的事:
Prompt,从来就不是需求本身。它是你用信息搭建起来的一个临时世界。
在这个世界里,AI 活着。它不是从零开始推理,而是在你提供的历史、风格、节奏、语气、偏好、结构残片中,试图成为你能接受的合作者。
我们过去做 prompt engineer,是把自己压缩成一句指令,然后交出去,让 AI 来猜测并执行; 而新的范式,是我们成为 memory architect,在信息堆砌中铺设线索,邀请 AI 走进来,住在这个语境里,和我们一起工作。
你不是把一句话丢给它,让它立刻开始工作输出,而是邀请它坐在你桌边,读你桌上的文档,草稿和便签,让它能坐下、看清楚、走进去。 Prompt 不再只是指令的动词,它变成了意识的空间建模。你写得不是一句问话,而是构建了一个 AI 运行的环境。而一旦你开始这样思考,就会明白:问题的好坏,不取决于你写得多巧,而取决于这个世界让不让 AI 有话好说。
信息资产的边界演进
一旦你把 prompt 当成一个构建语境的方式,你就会发现: 真正影响 AI 行为的,不只是你说了什么,而是你让它活在什么信息里。
AI 模型之所以看起来越来越懂你,不只是因为它变强了,而是你不知不觉开始给它提供了更沉浸、更个性化、更接近生活本身的语境材料。 这意味着,我们也必须重新审视一个被忽略的问题:
什么样的信息,才算是可被 AI 使用的资产?
过去我们说信息资产,说的是结构化:文档、表格、教程、FAQ、代码段。只要整理得好,就可以输入 AI,换来一个干净整齐的回答。
再往后,Prompt 本身变成了一种信息资产。我们开始学会把任务目标、预期风格、成功标准、偏好与禁忌,全都显性表达在一段语言中。
而现在,正在发生第三次演变: 任何能描述你、定义你、体现你偏好的生活信息流,都可能成为 AI 的语境材料。
比如:
- 你发给朋友的一段语音:我总觉得这段写得不够锋利;
- 你写了一半删掉的博客草稿;
- 你在 Notion 里的三层嵌套 bullet,下面是一行太套路,重写;
- 你在会议里说:我们是不是太早把智能代理引入核心链路了?
这些你从未打算喂给 AI 的内容,现在都能被它处理,甚至成为它理解你最有力的素材。 这种信息,我们可以称之为沉浸式语境(immersive context)。 它们没有结构,却有情绪、节奏和惯性。没有格式,但有你做决定时的思维痕迹。不是为 AI 准备的,却可能是 AI 最该知道的。
所以,信息资产的定义,已经从可被引用,变成了可被进入。 它不再是一个你交给 AI 的东西,而是你为它搭建的生活空间。它生活其中,习惯你的写作节奏,理解你的美学标准,知道你忌讳哪类措辞、不爱那种套路、不想重复哪段旧文。 在这个意义上,Prompt 是房门钥匙,语境才是屋子本身。 而当这个屋子够大、够复杂、够真实时,AI 在其中将不再只是执行指令,而是会自我生长出更聪明的能力。
换模型,不如换世界
过去几年,AI 的进步几乎都围绕着一个词:涌现(emergence)。 模型参数越大,训练数据越广,能力就会突然出现:GPT 会推理了,Claude 会写长篇了,Gemini 会总结、会查网页、会自己安排工作流了。
我们以为,智能的来源只有两条路:一是训练更大的模型,二是写更好的 prompt。 但最近这代模型——o3、Claude 3.7、Gemini 2.5 Pro——正在打开一条新的路径: 不是靠训练它变聪明,而是靠我们设计一个让它被迫聪明的信息空间。 不是精雕细琢 prompt,而是构建一个沉浸式的 context,让 AI 在其中自然涌现出推理、对比、选择、规避等拟人化的能力。它不是回答得更准,而是参与得更深。
这条路径的成立有个前提:模型能力已经跃迁到了能够压缩杂乱语境、重构行为策略的临界点。 GPT-3.5 做不到,GPT-4 也只是勉强,但 o1 之后的模型开始展现出一种新的能力边界:可以在非结构化的语境中,做出结构性的智能反应。 这标志着一个新的智能激发方式正在成形:
Context-driven emergence——一种通过构建复杂语境空间来唤起 AI 潜在能力的路径。
1. AI 更像你,不靠 prompt
你以前把三篇写得不满意的草稿、几段微信争论、项目复盘记录全都扔给 GPT-4,它只能总结两句:你在反思 A,提出了 B,建议考虑 C。 但你今天把同样的资料扔给 o3,它可能会说:
“你其实不是纠结这个结构,而是在避免和去年那篇文章撞风格。我建议结构不动,但开头语气变一下,先讲你讨厌那种写法。”
这一刻,它不是机械地去执行你布置的任务,而是知道你上一次为什么卡、这一次又在往哪儿走。 不是你教了它什么,而是它在你搭建的语境密度里——自己长出来了。 它不是被 prompt 激活,而是被 context 逼聪明了。
这就是我们正在走入的时代: 你不需要每次都重新写一份完美指令,而是让 AI 生活在你过往的语言、选择和失败之间,从你自己丢下的碎片中,拼凑出一个行为策略的第二人格。
2. Context 是智能激发器
以前我们调教 AI 的方式是:
- 训练更大的模型,让它有能力;
- 写更好的 prompt,让它调用已有能力。
这两条路径都有效,但它们依然遵循一个逻辑:AI 只能给你它在训练的时候学过的东西。
context-driven emergence 则提供了一个互补的途径。它不是无中生有发明新能力,而是触发能力——在你提供的语境中,AI 会生成原本不会主动调用的智能行为。
比如:
- 它知道你喜欢打破对称结构,所以这次写作主动放弃并列式排比;
- 它记得你对上价值这类段落有本能反感,所以换了种更故事化的铺陈方式;
- 它在你没提的地方主动加了一句,这段如果你觉得太绕,可以删掉,因为你以前常删类似的话。
这些都不是 prompt 指令能明确控制的行为,而是 AI 在你布置的空间里,被动学会了你的偏好、风格和思维盲区。
这不是 personalization(记住你是谁),也不是 tool-use(按指令办事),而是一种contextual intelligence,一种只有模型足够强大、语境足够复杂时才会自然发生的行为生成机制。
换句话说,prompt 是你写给 AI 的显性规则;而 immersive context,是你埋给它的暗线世界。
3. 最有用的,是未完成的信息
我们曾经以为,AI 的上下文要干净:格式规整、条理清晰、结构对称。 但现在我们开始意识到: 真正有激发力的信息,不是你整理过的 PPT,而是你发牢骚时的语音、删掉的草稿、Slack 里来回否决的争议点。
AI 从中读到的,不是结论,而是判断的路径、倾向的偏好、风格的张力、情绪的惯性。 这种 context,不是文档,不是 API,不是知识库,而是一张写满涂改痕迹的手稿,边缘还有你用铅笔记的犹豫、划掉的念头和圈起来的迟疑。
这些句子你写不进 prompt,但它能在 immersive context 里主动感觉到。 你不再需要让 AI 成为你口令下的执行者,而是要学会让 AI 成为你共同生活过的合作者。
我们第一次看到一个趋势在成型:模型能力的涌现可以来自更大的模型,也可以来自更全面的 context。你可以选择站在更大的参数之上,也可以选择设计一个更真实、复杂、可栖息的语义空间。 而当这两者交汇,才是 AI 真正变成你身边那个人物的开始。
所以关键从来不是信息有没有整理好,而是你有没有给 AI 足够真实的生活,足够原始的上下文,足够接近你思考轨迹的碎片。 真正重要的问题,不是你要 AI 做什么,而是你是否准备好了让它住进来。
从 Prompt Engineering 到 Context Architecture
当我们意识到 AI 能在 context 中变聪明,问题自然就来了:
这个 context,我们要怎么建?
不是靠笔记软件,不是靠更好的资料管理术,而是靠语境设计思维。你要做的,不是保存信息,而是为 AI 构建一个能居住、能吸收、能共鸣的世界。 这不是一份知识库,而是一座可以激发智能行为的context architecture。
传统的知识管理逻辑是这样的: 获取信息 → 整理归档 → 有用时搜索 → 提取引用
但沉浸式语境不是等你问了再调用,而是始终在 AI 周围流动。 你不是建了一个档案室让它去查,而是像把它放进你的家、你的脑海、你的过去现在和未完成的那部分未来。
以下是四条最关键的设计原则:
- 意识转向:从记录事实到铺设氛围 不要再问这段值不值得存,要问它能不能让 AI 更理解我是怎样思考的人。你的失败草稿、语气波动、边写边删的瞬间——都是语境的温度。信息的价值,不再由结构完整性决定,而由人性表达密度决定。
- 别等整理:捕捉才是基础建设 AI 最怕断线。你以为等会儿再整理的空白,其实就是 context 的断层。语音、草稿、对话、情绪片段,要边走边收,边写边种。你不是在备份过去·,而是在喂养未来。
- 结构不求干净,只求召回 不用完美分类,也不用写出最终稿。你要给 AI 的不是正确答案,而是你大脑留下的线索。用标注告诉它:这段你犹豫过,那段你删掉过,另一段你写一半觉得太套路。
- 调用反哺设计 别幻想准备好信息再用 AI,你越早用,越知道哪些沉淀管用。AI 是你语境架构的实测回音壁——它的反应,就是你布置得好不好的真实反馈。所以最好的语境策展,不是整理完再用,而是边用边修、边回响边迭代。
到这里你会发现,context architecture 不只是一个信息收集系统,而是一种协作前提的重新设计方式: 你不是教 AI 怎么做,而是构建一个它能主动成为合作者的语境。
结语:你是 AI 世界的设计师
我们曾以为,AI 是越听话越有用的助手。 我们优化 prompt、设定规则、反复试错——以为这是用好 AI。 但真正改变它表现的,从来不是你怎么问,而是它生活在什么世界里。
Prompt 是你伸出去的一只手, 语境是你铺下的一整个舞台。 你不是 engineer,而是 architect——你不是使用 AI,而是在构造它得以思考的空间本体。 在这个空间里,它不是来执行的,它是来成为的。
你不是在问它你能做什么; 你是看着它,在你建起的 context 里,慢慢长成另一个你。
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