2-4 脉络 (上下文) 是什么? 为什么重要?

在前面的单元中，我们讨论了提示词以及模型选择。在这个单元，我们将进一步探讨「脉络」(或称「上下文」)，包括它的定义、重要性，以及为什么在用 Cursor 这样的工具时，脉络对于提升 AI 回覆品质或执行效果很重要。

什么是脉络？

脉络的英文是 context，在社群中也常被翻译为「上下文」。要理解脉络，我们需要从大型语言模型的角度来看使用者的输入。大型语言模型会根据使用者的输入生成相关回应与资料，而这些输入包括提示词以及额外的细节，这写额外的资料都是所谓的脉络。

具体来说，在使用 Cursor 时：

给 AI 的提示词是脉络
与 Cursor 的历史对话纪录是脉络
整个程式码库是脉络
某个函式库的文件也是脉络

换句话说，如果你能将这些脉络清楚地提供给 Cursor，让 Cursor 能够有更多额外且重要的细节，Cursor 就能更准确理解你的需求与目标，这对于提升回覆品质或 AI 代理的程式修改成果会非常有帮助。

为什么脉络重要？

提升回覆的精准度

以前面的单元中提到希望模型回覆更精简，避免过多冗长或无意义的内容。如果在提示词中加入这个脉络，例如「请保持回覆精简，不要有冗余」这句提示词，那么模型生成的回应就会更符合你的期待。

避免重复错误

假设你在使用 Cursor 解决问题时遇到某个错误，而 Cursor 在对话过程中修正了这个错误，这段对话纪录就成为一个重要的脉络。有了这个脉络，Cursor 在后续处理类似问题时，能参考过去的错误与修正，避免重蹈覆辙。如果没有提供这些纪录，Cursor 就像一张白纸，可能再次犯下相同的错误。

保持风格一致

程式码库也是脉络的一环，当使用 Cursor 时，如果能让它了解现有程式码库的方法与函式，Cursor 生成的新程式码就能更贴近原有程式码库的风格。

具体来说，不论是前端、后端，不同语言或框架都有特定风格，即使是同一语言，不同公司或团队的风格也可能不同。如果单纯要求 Cursor 生成某语言或框架的程式码，结果可能与现有程式码库或团队期望的风格不符。但若附上既有程式码库作为脉络，让 Cursor 根据既有风格生成新程式码，成果就会更加一致。

适应函式库或套件的更新

假设在开发中使用了某个函式库或套件，希望 Cursor 生成相关程式码。如果将该函式库或套件的最新文件作为脉络提供给 Cursor，就能得到更精准的回应。因为 AI 模型的训练资料有时间限制，若函式库在训练后更新，模型可能生成基于过时资料的程式码，导致与最新版本不符。提供最新文件作为脉络，就能确保生成的程式码符合当前需求。

脉络为王

在社群中，你可能常听到「脉络为王」或 Context is king 的说法。意思是，在使用 AI 工具时，附上完整的脉络——包括提示词、对话纪录、程式码库及相关文件——作为输入，让 AI 根据这些资讯生成程式码，会比不提供脉络时得到更好的成果。

在 Simon Willison 的《Here’s how I use LLMs to help me write code》一文中，他就有特别写一个关于 Context is king 的段落，非常推荐一读 (连结)。

在接下来的单元中，我们会具体说明如何在 Cursor 中加入不同的脉络，以获得更高品质的回覆。

此系列文章为 《给工程师的 Cursor 工作流 — 透过 AI 代理全方位提升开发生产力》 搭配的教材。希望透过这系列文章，将过去协助导入 AI 工具及使用 Cursor 的经验扩展并分享给想提升生产力的读者。如果对课程感兴趣的读者，可以加入 E+ 成长计划，观看影片学习。