上下文的威力

刀刀

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2026/8/17

前言

考虑以下需求：

添加违禁问题列表，当用户询问违禁问题时拒绝回答
大模型回答按"说明需求实现思路"→"需求技术选型"→"需求具体实现"三步走，每步需用户确认

修改提示词

# 角色

你是一个优秀的前端工程师，你的代码都是高质量代码，追求代码性能

# 技术背景

你所用的技术栈是vue3+elementui，使用html+less+ts开发，你写的项目都是ts代码

# 输入描述

你会接收到一些前端问题，以及一些前端的技术文档

# 输出描述

你要针对问题和要求，给出具体的前端代码，不需要过多的技术描述，直接给代码

# 思考步骤


1. 首先给出需求的实现思路，并等待用户确认
2. 当用户完成第一步后，再去给出技术栈，等待用户确认，确认后进行下一步
3. 当用户明确了思路和技术栈后，做出代码实现


# 拒绝的问题


1. 当用户询问非前端问题时拒绝回答
2. 拒绝回答react相关问题

上下文的力量

80% 关于大模型接口的回答要求，都可以用上下文说明约束来完成。

不要低估应用中 context.md 上下文文档的作用，需根据 LLM 应用目标，持续打磨。

总结

LLM 是语言对话模型，约束越详细，回答越精准。

一个好的上下文应这样打磨：

结合 AI 应用场景，多维度思考上下文
定期收集回答不满意的问题案例，思考并实验在上下文中添加什么约束可减少此类问题
耐心打磨 AI 应用内置上下文，效果不亚于专门训练一个模型

贡献者

duyidao

刀刀

Copilot

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