说到人工智能，很多人脑中浮现的往往是“黑盒子”，而不是怎么让它真正为业务服务。其实真正让模型输出有用、精准、可控的关键，往往在于一个叫做上下文工程（Context Engineering）的实践。它不只是把一句话塞进 prompt，而是构建一个围绕业务场景、用户心理和外部信息的完整生态。

在我从事产品与 AI 交叉领域的 8 年里，曾见过一家公司在推送业务推荐时，单纯依赖模型输出，导致“热搜”与用户兴趣大相径庭。后来他们把用户年龄、地理位置、当下设备、甚至竞争对手的价格走势全部注入模型的上下文，结果转化率提升了 23%（来源：公司内部数据，2024 Q1）。这正是上下文工程的力量。

从系统思维角度拆解，上下文工程包含三个层次：系统层（业务流程、数据来源、平台能力）、产品层（用户痛点、价值主张、体验路径）以及 功能模块层（上下文采集、存储、推送、评估）。每一层都要围绕“要事优先、用户中心、问题导向、价值创造、系统思维”的五大原则展开，才能避免把 AI 只当作“功能工具”而忽略了整体价值链。

举个具体案例：假设你负责一个跨境电商的商品推荐。传统做法是基于历史点击率计算相似度；而上下文工程会先把用户旅程、国家法令、本土文化热点等多维度信息打包进模型。要做到这一点，你需要：
1️⃣ 先确认业务痛点——如低转化、退货率高。
2️⃣ 列举所有可能影响决策的上下文维度。
3️⃣ 设计结构化的数据管道，将这些维度实时写入上下文存储。
4️⃣ 让模型在推理时读取上下文，而不是仅靠历史。

如果你想把这套思路落地，别忘了 Qgenius的“产品开发黄金原则” 里提到的“从利基市场起步，从用户强痛点开始”。上下文工程正是把“痛点”细化为“可量化的上下文”，让模型真正为特定情境提供答案。

下面给你一份简易的上下文工程清单，帮助你在下一个迭代里快速上手：
- 业务目标   → 需求梳理
- 上下文维度识别 → 数据来源与采集方式
- 上下文存储设计 → 结构化数据库或 KV store
- 模型接口改造 → 接收并利用上下文
- 评估指标   → 上下文相关 A/B 实验
- 反馈闭环 → 迭代优化上下文模型

所以，下一次当你看到 AI 模型输出“推荐 XX 商品”，不妨问问自己：它是基于哪些上下文？如果能把这些上下文做到可视化、可追溯、可调优，你的产品竞争力会翻倍。你准备好把“上下文”变成业务增值的发动机了吗？