Context Packet 工作流：让 AI Agent 开工前先拿到一页上下文

很多 AI 协作失败，不是模型不会做，而是它开工时拿到的信息太散。需求在聊天记录里，限制在另一个文档里，历史坑在某段旧对话里，最后 Agent 只能边猜边做。Context Packet 的作用，就是在开工前把关键上下文压缩成一页，让执行者不需要从噪音里捞重点。

它不是长 prompt，也不是项目说明书，而是一次任务的最小作战包。

一页上下文应该包含什么

第一部分是目标：这次到底要交付什么，完成后应该出现哪个文件、哪个页面、哪个接口或哪份报告。目标必须可验证，避免写成“优化一下”“研究一下”。

第二部分是边界：哪些不能改，哪些不能删，哪些必须保留。比如本次 SFD 重写任务里，最重要的边界就是保留原 slug 和 URL，不允许删除重发。

第三部分是证据：当前已经知道什么，哪些命令跑过，哪些文件是权威来源。Agent 不应该重新猜测事实，而应该从证据开始。

第四部分是验收：完成后要用什么方式证明。可以是测试命令、curl 结果、截图、字数检查、相似度检查或审核报告。

写 Context Packet 的模板

可以用四段式：

• 目标：本轮要产出什么。
• 背景：为什么要做，现状问题是什么。
• 约束：禁止动作和必须保留的对象。
• 验收：需要哪些文件、命令和结论。

如果任务复杂，再加一段“执行顺序”。顺序很重要，因为很多事故来自先写入生产、后做审核。好的 packet 会把危险步骤放到最后，并要求每一步留下文件证据。

常见错误

第一个错误是把所有历史材料都塞进去。上下文越长，重点越容易被淹没。Packet 应该引用权威路径，而不是复制整本项目历史。

第二个错误是只写愿望，不写限制。AI 很擅长补全，但补全出来的方案可能正好触碰禁区。

第三个错误是没有验收方式。没有验收，Agent 很容易把“我觉得完成了”当成完成。

实用结论

下次派任务前，先写一页 Context Packet。不要急着让 Agent 开始工作，先让它知道目标、边界、证据和验收。对多 Agent 流水线来说，这一页上下文就是防止重复、跑偏和误写生产的最低成本保险。