想象一下：你正在面试Python开发职位，但AI开始谈论Java。
或者你提到你的React经验，但助手回答得好像你从未使用过它。
熟悉吗？
问题是，没有上下文，AI就是一张白纸。
它不知道你的角色、经验、你使用的技术，甚至不知道你想要什么语言的回答。
上下文解决了这个问题。
简单来说，什么是上下文？
上下文是AI的"记忆"。
这是一个设置，你在这里告诉助手关于你自己的信息：你的角色、简历中的经验、你了解的技术，甚至回答格式的偏好。
没有上下文，AI会"一般性地"回答。有了上下文——正是你需要的。
为什么这很重要？
没有上下文的问题
当你向没有配置上下文的AI提问时，它会抽象地回答。例如：
你： 告诉我你的数据库经验
没有上下文的AI：
数据库是数据存储系统。
有关系型数据库如PostgreSQL和MySQL，NoSQL如MongoDB...
答案是正确的，但太笼统了。它没有考虑你的经验，没有提到你的具体项目，也没有适应你的角色。
有上下文的解决方案
现在想象你已经配置了上下文：
设置角色为高级后端开发人员，添加了你的简历，包含PostgreSQL和Redis经验，指定了技术Python、FastAPI、Docker。
同样的问题现在得到了完全不同的答案：
有上下文的AI：
在项目X中，我们使用PostgreSQL存储事务数据，使用Redis进行缓存。
通过流复制设置了复制，这使我们能够处理高达10,000 RPS的负载...
差异很明显：答案考虑了你的经验，提到了具体技术，听起来像真实案例。
可以在上下文中配置什么？
1. 角色或职位
指定你申请的职位：前端开发人员、DevOps工程师、数据科学家——AI将根据该角色调整回答。
示例：
如果指定了_前端开发人员_，助手将专注于React、TypeScript和UI/UX，而不是服务器技术。
2. 你的简历
上传你的简历文本或手动粘贴。
这给AI提供了你经验的完整图景。
工作原理：
当面试官问"告诉我项目X"时，AI已经知道你在那里做了什么，并根据你的真实经验回答。
3. 技术
列出你使用的技术：Python、React、Docker、Kubernetes、_PostgreSQL_等。AI将在回答中使用这些技术。
示例：
如果指定了Python, FastAPI, PostgreSQL，助手不会提到Java或MongoDB。
4. 回答语言
选择回答语言——中文、英语或其他。
如果面试是英语，而你想要翻译版本，这很有用。
5. 回答格式
配置回答风格：简短、详细、带代码或不带代码。
示例：
"对简单问题给出简短回答（1-2句话），对技术问题给出带代码示例的详细回答。"
6. 附加数据
添加附加数据：
- 总是提到你简历中的具体项目
- 使用简单词汇而不是技术术语
- 添加停顿以便自然阅读
多个配置文件
创建多个上下文：
后端开发人员— 用于后端面试全栈开发人员— 用于全栈团队负责人— 用于领导职位
在面试前在它们之间切换。
如何正确使用上下文？
-
在面试前配置上下文。
花5分钟——获得相关回答。 -
上传最新的简历。
数据越准确，回答质量越好。 -
指定真实技术。
不要添加你不了解的内容。 -
使用附加数据。
这是微调，使回答自然。 -
创建多个上下文。
对于不同类型的面试——不同的配置文件。
结论
上下文不是形式，而是个性化的基础。
它们将枯燥的AI回答转化为与你的经验相关的有意义回答。
五分钟设置 = 高质量回答 = 成功面试。
祝你好运！