从敏感信息脱敏、权限隔离、外部资料可信度到输出过滤，理解如何在使用大模型时建立安全边界。
从日志、指标、Trace到复现步骤和影响面，理解如何为模型提供有效的排障上下文。
从PRD、设计文档、接口文档到历史决策，理解如何为模型提供有效的文档上下文。
从仓库结构、关键文件、接口契约到变更范围，理解如何为模型提供有效的代码上下文。
从模糊需求到可执行任务的拆解路径，理解如何通过追问逐步明确目标和约束。
从 Few-shot、反例、边界样例到格式锚定，理解如何用示例引导模型输出高质量结果。
从背景资料、代码片段、日志、约束条件的优先级，理解如何组织有效的上下文给大模型。
从角色、目标、输入、输出、验收标准，理解如何定义一个清晰的任务给大模型。
