用途：AI-Context Primer 针对“AI 回答泛泛而谈”的问题，把原因归结为上下文缺失而非模型能力不足。它帮助你在提出请求前，为任务构建一份可复用的上下文说明（primer），让首次结果就接近目标，而不是需要多轮修正的起点。
主要能力：产出任务真正需要的上下文，包括对象（受众与你）、目标与背景、约束（必须/禁止）、示例（好结果的样子）和格式（结构、长度、语气）；生成可复用的粘贴前置块；明确指出此前回答泛化的缺失点；提示应省略的噪音信息；展示“信息匮乏 vs 充分简报”的前后对比；并帮助养成先简报再提问的习惯。
使用方式：若未提供，需先询问任务、AI 无法猜测的背景、好结果的标准、约束条件，以及此前结果哪里泛化。框架为“像它对你一无所知那样简报”：列出 AI 无法知道的信息；组装 who/what/constraints/example/format 五要素；在任务模糊时给出示例或参考；删减无关细节；打包成可复用块。输出格式包含上下文简报、粘贴前置块、此前泛化原因和应省略内容。
适用场景：需要 AI 产出定制化、高质量结果的任务，尤其是反复得到平庸回答、希望一次到位、或需要固定简报模板的重复性请求。
限制：资料未提供具体平台、安装命令、收费或价格信息；该技能依赖用户主动提供任务背景与示例，无法自动获取你的个人情境。