为什么每个团队都需要一套私有 Context 工程

前言

如果你已经在工作里频繁用大模型，却总觉得"偶尔很惊艳，大多数时候又累又不稳"，那这篇文章也许值得你花十分钟读完：我会从成本结构、IN→推理→OUT 这个最小单元，以及通用工具在复杂业务中的上限出发，说明一件事------只要你为自己的业务建立一套私有的 Context 工程实践，让构造好 IN 这件事变得有章可循、可复用、可演进，同一批人做同样的事，效率出现 3--5 倍的质变，甚至更高。 本文上篇只回答一个问题：为什么要做私有 Context 工程；下篇再谈"应该怎么做"。

一个直观感受：模型很强，但效率为什么没起来？

如果你已经在工作中频繁使用大模型，大概率会有一种矛盾体验：

• 它有时候能给出非常惊艳的结果；
• 但真正放到严肃工作里，要让它持续靠谱，往往需要你花很多时间"喂信息、讲背景、补细节、纠正误解"。

我的直观感受是：

• 当只是"临时问两句"的时候，工具很好用；
• 当指望它跟我一起完成一个完整的产品迭代、系统改造、调研分析时，上下文准备本身变成了一件很累的事。

反过来，当我开始系统化地思考"到底该给它什么、以什么结构给"，并针对自己的业务搭了一些固定的 Context 模板和整理方式之后：

• 同样的事情，我的效率大概稳定提高在 3--5倍；
• 重点不在于模型变聪明了，而在于：我和它之间的信息通道变得更合理了。

这背后指向的是一件更底层的事：智力的成本结构已经被悄悄改写了。

智力的工业化：成本结构的巨变

过去，复杂问题的核心成本在于"人脑"：

• 能做泛化推理的只有人；
• 知识无法低成本复制，只能靠培训、会议、协作一点点传递；
• 所以绝大多数组织的主要成本，都压在"找人 + 用人 + 协调人"上。

大模型把这件事翻转了：

• 推理能力开始像"水电网"一样可以按量付费；
• 同一份模型能力可以被无数任务重复调用；
• 我们第一次可以把"部分智力劳动"视为一种基础设施。

如果只看账单，你会发现真正开始变贵的不是"推理"，而是：

• 为每一次推理
  准备、选择、组织、筛选、压缩信息 的过程。

用更直白的话说：

**聪明本身变便宜了，

但是这个聪明的人没有记忆， 他需要我们一次又一次的告诉他背景信息， 如果给他说的是错的，那我们一定拿不到好的结果。

如果工程方法论不跟着这波成本结构的变化调整，我们就会卡在一个奇怪的位置：

• 理论上工具越来越强；
• 实际上很快就跑出了一堆屎山，没有人能够继续维护下去。

问题解决的最小单元：IN → 推理 → OUT

不管是写代码、写 PRD、做运营方案，还是做市场分析，本质上都可以压缩成一个最小单元：

输入（IN）→ 推理 → 输出（OUT）

• IN：这一步你给到模型的一切东西：目标、约束、背景、相关事实、历史决策、示例......
• 推理：模型基于这些信息做的理解、拆解、规划、生成。
• OUT：中间结果或最终结果：代码、设计、方案、报告、决策建议等。

在今天的模型能力水平下，有两个判断越来越清晰：

1. 推理本身已经不像过去那样稀缺

   在很多任务上，它的整体表现已经超过了普通人类的平均水准。

2. 绝大多数失败来自 IN，而不是推理阶段

   • 该给的没给：关键前提、重要历史被彻底遗漏；
   • 不该给的给太多：大量噪音占满了有限的注意力；
   • 条件说不清：哪些是强约束、哪些只是偏好，模型分不清。

如果再加上前面那句"工程信念"：

• 我们相信：复杂问题可以被拆解为足够多的小问题；
• 我们也相信：对这些小问题，IN → 推理 → OUT 的最小单元是成立的；

那么就可以做出这样一个推演：

只要我们能持续构造出足够好的 IN，
理论上，AI 可以被用来完成几乎一切任务。

这不是一句励志口号，而是一个关于成本结构 + 工程拆解 + 最小单元的推理结果。

工具层的"眼花缭乱"，本质上都是在帮你构造 IN

这两年围绕大模型已经涌现了大量"辅助工具"和"方法论"，比如：

• 各种规范流程工具（如 spec-kit 等）；
• 结构化思考/拆解方法（如 bmad-method 等）；
• claude code 的 skills / mcp 能力集合；

如果只盯着这些工具的名字和形态，很容易有一种"眼花缭乱"的感觉：

• 今天是 A 套件，明天是 B 方法论，后天又冒出一个 C 平台；
• 似乎不跟一跟最新的工具，就会落伍。

但从 IN → 推理 → OUT 的角度往回看，这些东西有一个共同的本质：

它们无一例外，都是在帮你构造一个"更好、更确定的 IN"。

把脑子里的想法变成真正可交付的结果，本身就是一个"解压缩"的过程：

• 一开始只是模糊直觉和零散想法；
• 逐步被压成规格更清晰的描述、决策、方案、实现；
• 在过程中，需要不断对齐（alignment）、修正、补充，最后才收敛为一个可以交付的 OUT。

这些工具做的事情其实是：

• 帮你在解压缩的不同阶段，用更结构化的方式表达意图和约束；
• 在你和模型之间建立更稳定的"对齐机制"；
• 减少"说不清、说不全、说错了"的概率，从而提高整个链路的确定性。

所以，从私有 Context 工程的视角看：

• 工具自然会不断迭代更新；

• 但只要 IN → 推理 → OUT 这个最小单元还成立，这些工具的角色就可以被视为：

  • 在不同层次上协助我们构造更好的 IN，减少解压缩过程中的不确定性。

通用上下文工程的边界：面对未知世界的必然策略

为了帮用户构造更好的 IN，业界提出了"上下文工程"：

• 如何组织系统提示；
• 如何规划工具；
• 如何用检索把外部知识接进来；
• 如何通过压缩和结构化笔记维持长任务的连贯性。

这些方法非常有价值，但有一个经常被忽略的前提：

它们大多站在 "通用工具提供方" 的视角。

在这个视角下，世界是这样的：

• 他们不知道每一个客户的业务结构；
• 不知道你的代码 / 流程 / 术语；
• 不知道你有哪些隐含红线和组织约束。

于是，他们只能假设：所有工程都是"未知工程" 。

在这种情况下，唯一现实的策略就是：

• 尽可能增强 Search 能力；
• 提供尽可能多的上下文入口（RAG、MCP、各种工具和技能）；
• 让模型在运行时自己去探索、自己去拼接、自己去猜。

在小场景、简单场景下，这些手段效果很好。

但一旦业务复杂度上来，你会越来越明显地感受到它们的上限：

• 搜索结果太多或太少，窗口很快被吃满；
• 复杂流程和规范，很难通过一次性的 prompt 注入模型脑中；
• 工程越大、上下游越多，"让模型自己去找路"这件事就越不可靠。

它们之所以如此，是因为：

通用上下文工程面对的是"一个所有细节都未知的世界"。
在这样的世界里，Search + 动态拼接是唯一的通用策略。

当这是"我的业务"时：Context 不该继续被当作未知量

而在一个具体业务团队内部，情况完全不同。

你并不是面对一个完全未知的世界，你知道很多事情：

• 你的业务边界是什么；
• 关键流程、常见套路、固定步骤有哪些；
• 哪些规范是红线，哪些是建议；
• 哪些历史决策、复盘和踩坑记录，值得被长期记住。

换句话说，在你的团队里：

Context 不是一团雾，而是一套可以被设计、被维护、被演进的结构。

这时还继续完全按照通用范式来用 AI------

每次都从零开始拼凑上下文，让模型去黑箱式地 Search 和拼接------

就有点像：

• 你对自己的公司组织结构和流程非常熟；
• 却每次让一个新人自己从公司大门开始乱逛，希望他能摸索出正确路径。

私有 Context 工程实践想做的，是把这件事反过来：

• 承认我们对自己业务的"先验知识"是宝贵资产；
• 把这些先验，通过工程方式固化成一整套上下文管理实践；
• 让模型不再在未经整理的"原始世界"里迷路，而是在这套实践之上工作。

它关心的不仅是：

• "帮我写函数、修 bug"。

它关心的是：

• 做一次新业务，应该自动带出哪些历史事实与流程约束；
• 做一个新活动，应该自动提醒哪些风险点和必经步骤；
• 做一次分析，应该自动接上哪些指标、报告和过往尝试。

"上下文架构师"：那个重构 IN 的人

当 Context 被当成工程对象，就会自然冒出来一个新角色：

上下文架构师（Context Architect）

这个角色的特点是：

• 既懂业务，也懂怎么维护上下文

  他知道业务是怎么跑的，也知道什么东西应该长期存在于"可用的 Context 集合"里。

• 工作方式是"先跑业务，再抽象，再反哺 AI"

  一条典型闭环大致是：

  1. 从真实业务出发，选一个最小闭环，把它先跑到"可用"；
  2. 从这个闭环中反推：哪些信息、哪些步骤、哪些约束是可以抽象出来复用的；
  3. 把这些抽象整理成结构化的规范和约束，让 AI 在下一次任务中按它们来行动；
  4. 在实际执行中观察偏差，微调约束和上下文结构，直到 AI 能长期稳定地按这套方式完成任务。

• 更关注"过程是否可复用"，而不仅是某次结果是否凑巧正确

  他的目标不是"这次输出对了就行"，

  而是让这套 Context 设计本身变得可迁移、可复制、可迭代。

• 需要设计一套"像文件系统一样好用的上下文存储结构"

  目标很直接：

  让任何一个业务同学，在开始一件新事之前，可以：

  • 一两步拉出这个任务必需的上下文模块；
  • 再补充一下当下特定目标；
    系统就能为模型构造出一份质量足够高的 IN，而不需要每次从头拼凑。

在这个意义上，上下文架构师就是那个重构 IN 的人 。

他负责的，不是单次产出，而是整个团队未来许多次产出的"上限"。

写在最后：为什么这是一个"必选项"？

把上述逻辑压缩成一条链：

• 智力被工业化生产之后，真正昂贵的变成了"构造上下文"；
• 一切任务都可以看成 IN → 推理 → OUT，当前重要的问题是：我们用什么方式来构造 IN；
• 通用上下文工程面对的是一个未知世界，只能依赖 Search + 动态拼接，在复杂业务里会遇到天花板；
• 对具体组织而言，Context 是可以被设计、被维护、被演进的资产；
• 为自己的业务建立一套"私有 Context 工程实践"，不是锦上添花，而是在新的成本结构下 能否真正用好 AI 的前提条件；
• 上下文架构师，则是这套实践的设计者和守门人，通过约束、流程和存储结构，把"与 AI 协作"这件事变成可工程化、可积累的事情。

这一篇到这里，我们只回答了一个问题：

在今天的环境里，为什么私有 Context 工程是必然会被提出、并且迟早会有人去做的事情。

在下篇里，我们可以进一步聊聊私有上下文工程如何落地。