提示词、上下文、Project 到底怎么分？

LLM、Model、Prompt、Context、Chat、File、Project、Artifact，这八个词在 Claude 的界面和说明里反复出现。

分不清它们的时候，结果一变，就不知道该改请求、换资料，还是换模型。用 Claude 举例，看这些概念怎样配合；学到 Project、Artifact 等功能时，先看它们用来做什么，再到自己用的工具里找相应功能。

LLM、模型、提示词和上下文，在其他 AI 助手里也会用到。

举个常见的场景：运营要改一段活动介绍，先找到活动方案，在对话里说明读者和改写要求，拿到草稿再继续修改。这短短一个过程，就涉及四个问题：

• 用什么能力处理
• 在哪里对话
• 依据什么信息
• 成果放在哪里

八个词刚好各回答一个。弄清楚它们的分工，下次结果变了，就能先判断变的是请求、资料、模型还是成果的呈现，对症去改，用不着凭感觉乱试。

01 八个概念回答四个问题

假设一位运营要改写一段活动介绍。运营先找到活动方案，在 Claude 中说明读者与改写要求，得到草稿，再继续修改。这个过程至少有四个不同问题：

用什么能力处理
在哪里对话
依据什么信息
成果放在哪里

八个概念分别回答这些问题。先看关系，再逐一展开：

LLM：语言理解与生成的模型类别
Model：本次实际使用的具体模型

工作空间：
  独立 Chat
  或 Project：组织同主题资料、指令与多个 Chat

本次 Chat 的 Prompt、可用前文、File 与相关项目资料
  ↓ 实际可供模型参考的部分
Context
  ↓ Model 据此生成
回答或 Artifact
  ↓
人工检查与继续修改

运营只想临时改一段话，直接用 Chat；长期办同一系列活动，再用 Project 组织相关工作。流程会随任务变化，但每个概念的职责不变。这八个概念最有用的地方，是结果变了以后，能先找出变的是哪一项。

02 LLM 与 Model：模型类别与选择

LLM 是 Large Language Model 的缩写，即大语言模型。这类模型从大量数据中学习语言和信息的关系，能根据输入生成回答、总结和解释。运营让 Claude 把长句改成易懂的说明，用的就是这种能力。

它有时会理解错、写错事实，也只知道你提供过的私有信息。

Model 是这次实际使用的具体模型。LLM 说明技术类别，Model 指明当前由哪个模型处理请求。

不同模型在速度、推理能力、费用和上下文容量上可能有差别，可选项也会更新。改一段短介绍，可以先用够用的模型；需要比较多份冲突资料时，再根据实际表现调整选择。

复杂任务可能需要更强的模型，活动方案和目标人群还是要你提供。判断回答为何变化时，先把“处理能力变了”和“可用信息变了”分开。

03 Prompt 与 Context：请求与上下文

Prompt 是给 Claude 的问题或任务说明。它告诉模型本轮要完成什么，以及按哪些要求处理。

例如，运营可以说：

请根据活动方案，把下面这段介绍改得适合第一次参加的人。保留方案里有的安排，不增加方案没有的承诺。

这个请求给出处理动作、读者和检查标准。请求怎样一步步补清，见AI 的回答总是空泛，问题多半出在请求上。

Context 是模型生成当前回答时实际可用的信息。它可能包含当前请求、可用的前文、文件内容、项目资料，以及其他已取得的可用信息。

活动介绍这个案例里，“把这段介绍改得适合第一次参加的人”是任务；原介绍、活动方案、目标读者说明和相关对话，合起来就是处理的依据。Prompt 可以是 Context 的一部分。

Claude 没拿到方案却写出活动安排，问题首先出在缺依据，要补的是方案。具体看一句候选介绍：

报名后可以获得一对一指导。

如果方案只安排线上分享，这个承诺就没有依据，应改成实际安排。换成包含答疑环节的方案，也要继续问：答疑是集体进行，还是确实一对一？确实一对一，才能写“一对一指导”。

同一个请求在两个新对话里各发一次，一次不给资料，一次贴上一段真实资料，两次回答的区别就来自依据的变化。

可以把 Context 想成当前的“工作记忆”：它有容量限制。保存过的文件或很长的对话，可能只有一部分参与这次回答。产品可能会检索并选取相关部分。重要约定仍要明确给出，或指出它们的位置。

无关材料还可能混入过期要求。例如旧方案与新版安排同时出现却不说明版本，就会让结果依据不一致。整理上下文时，应保留当前目标需要的材料、标明版本并去掉失效条件。

04 Chat、File 与 Project：对话、文件与项目

1. Chat：进行对话

Chat 是你与 Claude 进行多轮交流的对话空间。运营先请求改写介绍，再指出初稿中夸大的承诺，都是在同一段交流中逐步改进结果。

它常用于单个问题或短期任务，也可以用于长期主题。如果任务变多、周期变长，需要管理多份资料和约定时，可以考虑用 Project 组织。

2. File：提供资料

这里的 File 指上传供 Claude 参考的文件。例如运营上传活动方案，让 Claude 核对介绍承诺。文件可以放在单次聊天或项目资料区，格式与可用范围按当前入口确认。

活动介绍这个案例里，方案文件给出活动范围，Prompt 指定核对和改写动作：

请对照上传的方案，检查介绍中的承诺。保留方案支持的部分，指出没有依据的承诺，再给出修改版。

只上传方案，尚未说明是要总结、检查还是据此写作。文件提供依据，指令决定如何处理；文件可能读错，检查结果时要回到原文。

3. Project：组织持续工作

Project 是一个工作区，用来组织同一主题的对话、知识资料和项目指令。对话在项目内进行，相关资料和指令提供可复用背景。Anthropic 的帮助中心对它的描述也是这样：自成一体的工作空间，有各自的聊天记录和知识库，可以在其中上传文档、提供背景，再和 Claude 展开专注的对话。

长期办同一系列活动时，放入活动定位、参与者情况、方案和风格要求，再分别开对话讨论某一场。稳定信息有了固定位置，每次只说明本轮变化。资料能否放入项目，先确认实际使用权限。

可以把 Project 看作围绕主题组织的文件夹，Chat 看作其中一次讨论。两者能同时使用：本轮仍在对话中交代要改哪一段，项目提供相关背景。

资料按主题组织，文件名和版本保持清楚，提问时说明参考哪份内容。资料和旧对话的细节能否参与本轮回答，取决于当前实际可用的信息范围。Project 的界面和用法仍在更新，具体入口以你当前账号里看到的为准。什么时候值得建立 Project，见联网搜索、项目、深度调研，各适合什么任务。

05 Artifact：查看与修改成果

Artifact 是 Claude 用独立区域呈现的较完整成果，便于查看、修改和复用。文档、网页、代码或图表等都可以采用这种形式。按 Anthropic 的帮助中心说明，它会在对话旁边打开，可以编辑、回头再看，也可以分享。它只是成果的载体，定稿要另外判断。

File 在这里主要承担输入资料，Artifact 承担输出成果。活动方案文件是改写依据，生成的活动介绍可以放进 Artifact；要继续改某一段，再围绕这个成果提要求。

这只是区分角色，输出也可以成为下一轮的输入。

一行解释、几个标题，留在普通回复里就行；长文档、网页原型、复用模板，适合放进 Artifact 独立呈现。具体入口与设置按当前账号确认。

介绍草稿出现在独立窗口后，查看和修改都方便了，但还要对照方案检查承诺，并确认由谁审核。

06 概念速查与结果变化

八个概念可以按实际问题查阅：

遇到结果变化时，可以回到前面那句“一对一指导”的承诺：更新方案改变依据，补 Prompt 改变要求，换 Model 改变处理能力，放入 Artifact 改变的只是呈现和编辑方式。

把八个概念各对应到最近做过的一个小任务上，对应不上的那个，就是还没分清的。