「提示词工程师」失业了，但每个人都该成为自己的「上下文架构师」（附实操SOP）

别再卷提示词了，上下文才是AI时代的护城河

前几天那篇《别再学提示词了，人与人的差距，正在被「上下文」拉开》发出去之后，后台挺热闹的。

很多人问我同一个问题：

“道理我都懂，但具体怎么做？怎么把脑子里那些乱七八糟的东西喂给AI？”

说实话，我等的就是这个问题。

今天这篇文章，就是那篇「道」的落地实操篇。

废话不多说，开整。

一、先对齐认知：为什么要构建个人上下文？

在讲具体怎么做之前，我需要先花两分钟对齐一个认知。

还记得我之前用过的那个模型吗？乔哈里视窗。

简单说，它把所有信息分成四个象限：

• 我知道 + AI知道

• 我不知道 + AI知道

• 我不知道 + AI不知道

• 我知道 + AI不知道

最后这个象限，才是关键。

你的项目背景、你的个人偏好、你本地的参考资料、你脑子里那些不好形容但确实存在的"隐性知识"……

这些东西，AI不可能凭空知道。

你不告诉它，它就只能给你一个通用答案——看起来正确，但跟你没太大关系。

所以，构建上下文的本质，就是让AI尽可能和你对齐。

避免每次对话，都要手动输入一堆项目背景、个人偏好、参考资料。

这里我要抛一个判断，也是我结合行业趋势的个人预测：

长期来看，个人上下文一定是通过一个独立系统去收集的，它必须独立于其他AI应用。

什么意思？

未来会有一个系统，专门负责收集你的上下文。

其他所有AI应用都会通过接入这个系统，来获得对你个人的完整了解以及最佳任务表现。

因为说到底，AI输出能否满足你的个性化需求，完全取决于你的上下文质量。

上下文质量高，AI就真的懂你。

上下文质量低，AI就只是个聊天好友。

二、实操SOP：如何构建你的数字分身

好，认知对齐了，接下来讲具体怎么做。

我的方法论很简单，八个字：

被动收集 + 主动萃取。

1. 被动收集：给你的数字生活装个「黑匣子」

什么叫被动收集？

就是让工具在后台静默运行，自动抓取你数字世界的上下文。

包括但不限于：网页浏览记录、本地文件变更、聊天内容、录音转写，甚至是你的谷歌邮箱。

这里我用得最多的一个工具叫 Remio（remio.ai）。

前网易集团副总裁汪源的创业产品，专注于AI知识管理。

它的核心功能就是：在后台无感收集你所有的上下文，然后以 markdown 的形式保存到本地。

你只需要做的是：安装插件，给权限，然后…忘了它。

你浏览了什么网页、你本地文件改了什么、你最近录了什么音、你在Slack和AI对话里聊了什么——它全部收集下来。

给大家看两个真实场景。

场景一：浏览足迹召回

我们每天看那么多网页、视频，大脑根本记不住。

经常遇到这种情况：

“我前几天看过一个视频，讲得特别好，但死活想不起来在哪了。”

有了Remio，我不需要整理任何笔记。

我只需要问它一句：“帮我找一下我上周看过的关于Claude Skills的内容。”

它不仅记得，还能把YouTube视频和YouMind文档串联起来：

场景二：用户调研自动整理

这是我给学校做AI培训的真实场景。

调研访谈是最头疼的活——录音两小时，整理三小时。

有了Remio，我直接把十几个录音文件丢给它，自己一秒钟都回听。

然后问它：“帮我整理一下这些访谈的核心需求。”

它直接吐出了一张结构化的需求表：

不是节省时间那么简单，这是在消灭提示词。

大家发现没有？在这些截图里，我的提示词非常短，甚至很随意。

为什么？因为背景信息（Context）已经在那里了。

这就是上下文的无限想象空间：

就像上图中的场景，如果Remio记录了我一整年的教学调研，下次我只需要说一句：“给我做个今年的工作总结，顺便出个下学期的产品规划”。

它不需要我再解释什么是学生痛点，什么是老师需求，因为它就在现场。它比我更记得那些细节。

当AI拥有了你的全部上下文，它就不再是简单的 chatbot，而是一个和你共享记忆的「数字分身」。

2. 主动萃取：把碎片思考变成「可被AI理解的素材」

被动收集解决的是数字世界的上下文。

但还有一部分更重要的东西，工具抓不到——

你的精神世界。

你的灵感、你的思考、你看到某些事物时的情绪和反思……

这些东西，必须靠你主动记录。

但这里有两个原则，我必须强调：

原则一：无触动，不记录。

很多人习惯在看微信读书的时候疯狂划线，但实际上有多少人会回去看？

说白了，记录知识本身是没有意义的。

因为知识本身对于AI大模型来说，是廉价的。

真正有价值的是：这个知识激发了你什么思考，触动了你什么反思。

没有触动的内容，不要记录。

那些你觉得需要反复复习的内容，只不过是模型已经内化的常识。

原则二：先碰撞，再记录。

这是我自己践行的一个方法，非常好用。

我们每个人的思考，其实都存在逻辑漏洞，而且还会有个人偏见。

所以我的习惯是：先和AI碰撞几轮，再记录下来。

具体怎么做？

我通常会打开Gemini的对话框（当然，我调了一个系统提示词做了个Gem）。

然后把我脑子里的想法，通过语音输入的方式发给它。

它会帮我做几件事：

1. 判断我的逻辑有没有漏洞

2. 指出我是否存在个人偏见

3. 通过多轮对话，帮我打磨思路

最后，它会把我思考的原始内容、碰撞过程、最终成果完整输出。

这个内容对于AI来说特别有价值，因为它包含了你思维的变化过程。

我用的系统提示词，贴在这里供大家参考：

三、上下文构建好之后，有什么用？

好，被动收集 + 主动萃取，你的上下文系统就搭建起来了。

那它到底有什么用？

我目前践行下来，有两个核心价值。

价值一：构建「思维的镜子」

我在Remio里有一个专门的文件夹，记录了我所有的个人思考。

每隔一段时间，我会把它at到对话框里，然后说：

“帮我深入分析一下我近期的这些思考。我希望你能把这些思考串成线、展成面。分析我的思考有哪些空缺的地方，以及你认为还有哪些地方可以延伸。”

AI会把我那些零散的、碎片化的思考，串成一条非常清晰的脉络线。

这样的话，我的思考就会更加体系化。

同时它还会指出：我目前的思考还存在哪些漏洞、哪些空缺——也就是我未来需要补足的地方。

这面镜子，给我带来了无数灵感，包括这篇文章。

价值二：构建「数字分身」——让AI写出你自己

这是终极目标。

我在YouMind里有一个文件夹，专门存放我历史上所有手写的公众号文章。

同时，我把Remio里所有的观点和想法都导入进来了。

然后我让YouMind通过Agent功能，遍历我的历史文章、个人观点和想法。

一句很随意的提示词，YouMind帮我写了一篇4500字的深度长文。

就是我开头说的那篇，群里有小伙伴说像是付费内容。

但最关键的是：没有人说这篇文章有AI味。

为什么？

因为里面所有的观点、所有的经历，都是与我同步的。

这就是构建上下文所追求的：AI as Me。

四、总结：上下文才是AI时代的护城河

说了这么多，最后做个总结。

构建个人上下文的核心方法论：

1. 被动收集：用工具（如Remio）无感抓取你数字世界的一切

2. 主动萃取：记录你精神世界的思考，但要遵循无触动不记录和先碰撞再记录两大原则

上下文构建好之后的价值：

1. 思维的镜子：让AI帮你梳理碎片思考，发现认知盲区

2. 数字分身：让AI真正写出「你自己」，实现AI as Me

最后，我想说一句：

在AI时代，真正拉开人与人差距的。

不是谁用了更多工具，不是谁会写一坨看着很牛的提示词。

是谁积累了更高质量的上下文，谁的个人上下文资产（Personal Context Assets）更厚重。

「提示词工程师」这个岗位，本不该有。

但每个人，都必须成为自己的「上下文架构师」

你的「数字分身」随时可以唤醒

问题是，你准备好喂养它了吗？