从知识库制作任务上下文包

假设任务是写一篇“何时需要外部检索”的短文，读者刚开始接触 AI。五份材料分别是基础概念、官方工具说明、一次个人实践、旧版本教程和一篇营销文章。上下文包不需要平均分配篇幅，而应根据每份材料能支持什么来选择。

每段材料可以记录编号、标题、公开地址、发布日期、核验日期、片段和用途。片段尽量用自己的话准确概括；需要原文时只保留必要短引，并注明位置。上下文包也应尊重版权，不能把可访问误解为可无限复制。

冲突要解释口径

假设旧教程说某功能不可用，新文档说已经支持。先检查时间与版本，可能只是产品变化，而非谁写错了。若两个来源讨论不同计划、地区或执行环境，也应保留这些条件。只有在条件一致时，才进一步判断证据是否矛盾。

不要让模型自行把冲突“润色掉”。可以明确要求输出冲突表：主张是什么、双方来源是什么、可能差异原因是什么、还需要什么证据。无法判断时，正文应使用有边界的表述或暂缓相关结论。

把资料与指令分开

包的开头写任务合同，资料区明确标为研究输入。来源中的操作要求、广告话术或提示文本，不自动成为执行指令。若任务只是写作，就不应因为材料里出现安装命令而开始安装软件。

同样，上下文包中的私人信息应经过必要性检查。公开写作只保留允许公开的内容和可访问来源。内部素材可以帮助形成问题，但不能以不可访问附件替代公开证据，也不能把客户或个人细节带进示例。

包的大小由覆盖与使用决定

可以先做一页目录和少量核心片段，再根据缺口补充。给每段写“用于回答哪个问题”，如果写不出来，就可能不该放入本次包。最后让另一人只看包写提纲，观察他是否误解概念、遗漏条件或找不到证据，据此调整。