在上篇中，我們談到拼貼上下文的幾種方法論：幫資訊做分類打標籤、將上下文切片處理、拼貼分成多個步驟 ... 等等。下篇要分享的，是如何把他們應用到實際的產品或工作場景中。
假設我們要產出一份競爭對手 (A 公司) 的策略分析報告，需要拼貼以下四種來源：
# 背景資訊
以下是來自 4 個來源的片段(部分已摘要)，請詳閱：
[年報摘要]: A 公司在去年的財報中，強調其研發投資增加了 20%，主要集中在 AI 領域。
[產業報告]: 報告指出，智慧穿戴裝置的市場需求預計將持續上升，但供應鏈瓶頸是主要風險。
[記憶庫]: 歷史紀錄顯示，我的使用者偏好「簡潔設計」與「高性價比」的產品。
[新聞 API]: 最新新聞標題：「全球晶片原材料價格本季上漲 15%」。
# 你的任務
請整合以上所有片段，為我撰寫一份約 400 字的 A 公司策略分析報告。在報告中，你需要：
1. 總結 A 公司的當前策略重點。
2. 點出其面臨的市場機會與潛在風險。
3. 若發現來源之間存在潛在矛盾，請明確指出並說明你的判斷。
4. 在報告內文中，以括號形式引用你所參考的資訊標籤 (例如 `(根據年報摘要)`)。
除了競爭分析，拼貼上下文常見在各種系統設計中
在 RAG 裡，拼貼是整個流程的核心。如果我們只是單純的把索引到的文件片段拼接起來，就像是把一堆未經整理的筆記直接釘在一起，使用者很難消化，甚至會被誤導。所以我們通常會執行以下步驟：
以下是檢索到的片段：
[片段 A] …
[片段 B] …
[片段 C] …
任務：請基於以上內容，撰寫一份 500 字的報告。
要求：
- 每個事實需引用來源標籤
- 若片段有矛盾，請明確指出
- 報告結構分為：現況、挑戰、解決方案
在實際的團隊協作中，不同部門往往會以各自的角度與專業提出需求，例如 PM 關注專案進度與目標達成，行銷部門在意對外傳播與市場效果，工程師則專注於技術可行性，設計師則更強調使用者體驗與美學。
當 AI 扮演協作助理的角色時，它不只是單純接收文字，而是需要具備將這些來自不同角色的上下文進行整合的能力，包含辨識彼此間的差異與衝突，找出共通點，並重新拼貼成一份結構化的文件，讓團隊可以基於同一份整合後的語境做決策。
舉例來說，當公司準備開發一個新產品的儀表板時：
這四種輸入若各自孤立，很難直接成為產品需求書。但經過 AI 拼貼與結構化處理後，就能輸出一份有條理的文件，例如將需求分成功能、設計、技術三大類，並且附帶每個部門的註解。這樣一來，整個團隊便能基於同一份清晰的上下文展開協作，避免資訊碎片化所帶來的溝通成本。
以下是來自不同部門的輸入，請將它們整合成一份結構化的產品需求文件。
[PM]
需要能追蹤專案進度，並在週會時快速檢視關鍵數據。
[行銷]
希望儀表板能自動產生週報，方便發佈給客戶或媒體。
[工程師]
必須提供 API 介面，好讓數據能與現有系統對接。
[設計師]
介面需要有深色模式，並保持簡潔的設計風格。
任務：
1. 請將這些輸入歸納並整合，避免重複或矛盾。
2. 最終輸出請分為三個部分：「功能需求」、「設計需求」、「技術需求」。
3. 輸出需控制在 400 字以內，語氣保持中立、專業。
在許多需要決策支援的場景裡，光有靜態知識是不夠的。例如產業白皮書或市場研究報告往往只能反映過去的趨勢，但實際的業務決策卻需要結合即時資料，像是最新的銷售數據、匯率波動、新聞事件等。拼貼上下文的價值就在於，能把這些靜態背景和即時數據整合成一個可操作的分析語境，讓 AI 在回答時既有歷史脈絡，也能對現況做出合理推論。
如果缺少這種拼貼機制，AI 可能只會輸出過去的趨勢，忽略現實中已經出現的變化；反過來說，如果只看即時數據，又會缺乏長期觀點與比較基準。把靜態知識與即時資料結合，才能更好的進行分析
範例 Prompt：
[靜態背景]
過去三年，智慧手錶市場年均成長 10%
消費者最在意：健康監測、續航力、價格
[即時數據 API]
本季銷售數據：
- 北美：+5%
- 亞洲：+18%
- 歐洲：-2%
任務：請撰寫 300 字的市場速報，需包含：
1. 現況
2. 差異
3. 推論
要求：
- 同時引用 [靜態背景] 與 [即時數據]
- 語氣保持專業與中立
拼貼上下文就像我們在做資料處理或 API 整合一樣，不是把東西全部丟進去就算完成，而是要經過格式統一、去重、壓縮、排序，最後才餵給系統。對 AI 來說，這一步就是 Context Engineering 裡的拼貼。
從我們前面談過的實務場景，不論是競爭分析、RAG 系統、跨部門協作，還是即時數據分析，本質都在於一件事：如何在有限的 Token 視窗裡，塞進剛好夠用的訊息，還能保持結構清晰。
以上有任何問題，都歡迎留言討論
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