回答要点
清楚到什么程度，要看未说明的部分会不会把结果带向你不接受的方向，没有固定字数，也不要求每句话主谓宾齐全。 “把下面这段话译成英文”已经确定了动作和对象；“帮我做个方案”则留下了用途、对象和取舍。
完整解答
AmbigQA 对14,042道开放域问题的分析发现，超过一半存在不止一种合理理解，包括事件和实体指代不明确。这个比例只属于该数据集，不能当成所有日常问题的比例；它说明即使句子语法完整，也可能缺少确定答案所需的信息。研究
背景是否有用，可以做一个检查：把它换成另一种情况，你期望的答案会不会随之改变？ “读者是第一次接触 AI 的学生”会影响解释深度；“我今天在咖啡店写这段话”通常不会，除非场景本身就是写作内容。这是挑选材料的判断方法，不是实验确定的唯一规则。
也不是背景越多越好。Shi 等在 GSM-IC 数学题中加入不改变答案的无关信息，观察到解题表现下降。这支持筛掉无关干扰，但不能推出“所有长提示都更差”。研究
可以先写：
给第一次接触 AI 的读者解释“上下文窗口”，用于网页入门教程，约200字。只讲它影响什么，不介绍计算公式；保留一个生活例子。
仍拿不准时，再让 AI 指出“哪些缺失信息会导致两种明显不同的写法”。Google 官方也支持问题、任务、待处理对象乃至部分输入等不同形式，并没有要求固定句法模板。官方文档
引用文献
1. Min 等（2020），AmbigQA: Answering Ambiguous Open-domain Questions，EMNLP
2. Shi 等（2023），Large Language Models Can Be Easily Distracted by Irrelevant Context，ICML