“上下文不可能100%正确”,这句话可以拆成三个层面来看:
一、从 AI 模型看:上下文窗口是个“盲人摸象”的切片
大模型的上下文窗口再大,它在处理你的任务时,也只是截取了它所能看到的一小段“快照”。
它不知道:
你上周五改了某个配置,却没更新文档;
产品经理今天早上口头改了需求,但没写进需求文档;
生产环境里某个依赖服务的版本,和测试环境不一致。
它写出来的代码或文档,是基于给定的、有限的、可能已经过时或缺失的上下文推导出来的。所以它“错”了,不是因为它笨,而是因为它站在一个残缺的拼图前面,拼出了一幅看似完整的画。
二、从人的角度看:隐性知识永远无法被完全“写下来”
即使是资深工程师,写出来的代码、方案、文档,也无法 100% 覆盖真实系统的运行逻辑。
为什么?因为大量隐性知识(Tacit Knowledge) 存在于人的大脑里、团队的习惯里、历史的架构决策里。这些知识:
没有被写进文档;
甚至无法被清晰表达;
换一个人接手,就会产生完全不同的理解。
所以,工程师写出的“上下文”本身,就是一个对现实的有损压缩。它必然有损,必然有歧义,必然需要后续的“解压”和纠偏。