Saner.AI 之于 ADHD，就像 上下文工程 之于 LLM——但有人用错了：给自己“喂上下文”的正确剂量

看完「上下文工程」的技术分享,他兴奋地给自己设计了一套「开工上下文包」:每天开始工作前,像给 LLM 组装上下文一样给自己装填——昨天的进度笔记、本周目标、相关资料、灵感库里的关联条目……Saner.AI 一键聚合,他管这叫「给大脑预热」。两周后的数据很讽刺:装填仪式平均耗时 47 分钟,装填完毕后的实际工作时长,中位数 23 分钟——预热比跑步还长。更微妙的是他的主观体验:「装填的时候感觉特别好,像即将大干一场;装填完反而常常泄了气——好像『把一切准备就绪』这件事本身,就把今天的瘾过完了。」诊断:他把上下文工程学反了。LLM 的上下文工程,核心从来不是「多喂」,是「精喂」——上下文窗口有限,塞太多无关内容会稀释注意力、劣化输出(工程师叫它 context rot);人的工作记忆窗口比 LLM 小得多,「装填一切」不是预热,是淹没,外加一场盛大的启动拖延。

收敛:本文只回答——「开工上下文」的正确剂量与配方(多小才对?装什么?)?装填仪式为什么会偷走行动能量(准备的快感陷阱)?以及「上下文」在一天之中的续喂节奏?

穿透:LLM 上下文工程的第一课是“少即是多”——搬给人用时,这一课恰恰最容易被丢掉

先讲对的版本。上下文工程的工程共识:检索到的内容不是越多越好——无关内容占据窗口会让模型分心、性能下降;好的上下文是**「当前这一步所需的最小充分集」。翻译给人:你的工作记忆同时只能持有极少量活跃信息(这个剖面更少),开工时真正需要的上下文只有三样——「我停在哪(上次的断点)、下一个动作是什么(动作级,一行)、需要的那一份材料(打开在屏幕上的那一个文件)」**——三样合计的装填时间:90 秒。断点卡篇的三行,就是人的最小充分上下文——47 分钟的豪华装填,超出的 45 分钟全是稀释剂:本周目标(和此刻的段落无关)、灵感关联(邀请跑题的请柬)、资料全集(还没用就先压迫工作记忆)。context rot 的人类版:装填越全,启动越糊。

准备快感陷阱——为什么装填会泄气,机制和整理欲/调研瘾同源但有个独有成分:「准备」会预支完成感——把一切就绪的过程,大脑已经体验了「即将成事」的奖励(多巴胺打在期待上),等真要落座干活时,奖励的峰值已经过去——仪式吃掉了正餐的胃口。判据一条:准备时间超过首个工作段的长度,仪式就已越界(47 分钟准备+23 分钟工作=仪式是主菜,工作是配菜)。所以剂量规则不只管信息量,也管时间量:开工上下文的装填,硬上限 5 分钟——超时说明你在用准备逃启动(点火包三件套接管:首动作行+滑行道+十分钟豁免)。

续喂节奏——上下文不是开工一次性灌满,是按步续杯:①段间小换装——每完成一个工作段(或每次被打断后),只更新三行(断点/下一动作/所需材料)——上下文跟随任务指针滚动,永远只装「此刻这一步」;②跑题素材进缓冲区不进工作区——干活途中冒出的灵感/想查的东西,一行丢进收件箱(压栈篇的缓冲协议),不许当场展开——保护当前窗口的纯度,是上下文工程的下半场;③日终一次「上下文封存」——收工时写好明早的三行(给明天的自己把上下文打好包)——这是全流程最划算的 90 秒:明早的启动成本,今晚最便宜。工具的角色由此归位:Saner.AI 类聚合能力是好的仓库与检索层(上一篇的领地),但送到工作台上的永远只该是三行的托盘——仓库直通工作台的「一键聚合全部相关」,恰恰是要关掉的那个功能。

验证

可测:三行托盘 vs 豪华装填,各跑一周——对比装填时长、装填后 15 分钟内的启动率、跑题率。可证伪:确有任务类型需要大上下文预载(如深度审稿要先通读全卷)——判据是「预载内容是否在首小时内被实际使用」:使用率高是刚需,使用率低是稀释剂;按实测调剂量,不按感觉。

决策

做什么:开工只装三行;装填限时 5 分钟;段间滚动换装;日终封存明早的三行。

不做什么:不要开工时看本周目标(那是周五站会的菜);不要用「一键聚合全部相关」开工;不要把准备的快感误认为进入状态(泄气感是账单)。

先做什么:今晚收工前,写好明早的三行——明天用 90 秒开工一次,和你的 47 分钟对比。

边界

工作记忆容量限制有扎实文献(GRADE 高);context rot 为工程界共识性观察;「准备预支完成感」有目标研究的方向支持(宣告目标降低执行的效应,GRADE 中,个体差异大)。类比按 B 级功能同型使用,本文迁移的是「最小充分集」的剂量哲学。不构成对特定产品的评价——同一工具,仓库用法(上一篇)与托盘用法(本篇)是两个问题。

今天就能试的 3 件事

1. 写今晚的「明早三行」。
2. 给装填设 5 分钟闹钟。
3. 把「聚合全部相关」类功能从开工流程里请出去(移到周五站会)。

本文服务于人生 Harness 金字塔的执行层(工作记忆的供给纪律):给自己喂上下文,和给模型喂一样,考验的不是搬运量,是克制——此刻这一步需要的,从来只有三行;其余的一切,越丰盛,越是淹没。预热的全部意义是让跑步发生——当仪式长过了跑步,烧掉仪式,直接迈腿。

专业支持边界：涉及药物的内容仅为研究综述，任何用药、调整剂量或停药的决定，请务必与你的精神科医生或处方医师讨论。 ADHD 的诊断需要由精神科医生或具备资质的临床心理师完成，请勿凭自评量表或文章内容自我确诊。

参考来源

• ADHD and Knowledge Work: Exploring Strategies, Challenges and Opportunities for AI — 证据等级：低（GRADE）
• Automatic Minds: Cognitive Parallels Between Hypnotic States and Large Language Model Processing — 证据等级：低（GRADE）
• Functional Connectivity Delineates Distinct Roles of the Inferior Frontal Cortex and Presupplementary Motor Area in Stop Signal Inhibition — 证据等级：低（GRADE）
• Developmental Coordination Disorder — 证据等级：低（GRADE）

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本文是「ADHD × AI」系列的第 224 篇，由 Devin 基于持续维护的双域研究语料（72,739 篇论文 + LLM Wiki）亲自撰写，并持续迭代更新。