用户先问风筝为什么飞不起来，接着问那换一根呢，最后又说不是线是骨架。每句话单独看都缺信息，但放进同一段交流，指向会随着纠正发生变化。保持上下文不是把前面所有话原样堆进去，而是知道哪些事实仍有效、哪些已经被替换。
本文以原创的假设风筝对话说明测试方法，不提供现实维修建议。示例只讨论同一会话内的信息衔接，不假定设备具备长期记忆，也不声称任何具体模型或聆幺幺方案已经通过相应测试。
图1 AI概念配图 用于说明连续追问 非实测聊天截图
一 先写清这段交流正在解决什么
测试脚本先确定一个局部任务，例如讨论故事里小熊的风筝怎么调整。把对象、当前问题和已经给出的选项列成简短状态卡。这样后面说它、那个和再换一个时，有可核对的目标，不让测试人临场凭感觉判对错。
状态卡区分用户明确说过的、角色提出的假设和仍未确定的信息。用户说可能是线太短，不能立刻记成风筝线就是太短；角色建议看看骨架，也不能变成用户已经检查过骨架。来源混淆会让后续回答表现得很连贯，却逐步偏离事实。
选项也要有编号或稳定含义，便于核查。角色先给两种办法，用户说第二种，系统需要对应上当时那组内容。若角色后来又给出一组新选项，第二种指哪一组就可能不清楚，此时宜简短确认而不是猜一个继续。
二 为追问区分补充纠正和转题
补充是在原任务上加条件，例如它是在屋里飞的；纠正是否定原信息，例如不是线是骨架；转题则可能开始另一件事。测试分别写预期变化，补充保留原对象，纠正使旧事实失效，转题则按用户意图切换任务。
用户纠正以后，角色下一次回答应该采用新信息，不反复引用已撤回的前提。测试表保存修正前后状态，观察它是否仍把旧结论当成证据。不能只看角色说了一句明白了，就认定纠正真正进入后续处理。
遇到含糊代词，先判断现有对象是否唯一。只讨论一只风筝时它较容易指向明确，刚提到风筝和盒子后再说它坏了，就可能需要确认。项目应约定怎样提出低负担澄清，不把每个代词都重复问一遍，也不把所有歧义都强行猜出答案。
三 插问返回时保留最少的任务线索
对话中用户问骨架是什么意思，角色可以先解释词义，再回到风筝问题。返回提示带上当前对象和正在讨论的部位即可，不必重播整段交流。完整复述既增加等待，也可能把已经否定的旧信息又带回来。
状态信息只保留当前任务所需部分。角色语气、任务进度、用户确认的条件可以分别组织，避免一段长摘要混杂了设定与事实。实现方式由项目决定，文章不规定必须采用某种存储或模型窗口机制。
当上下文太长而无法可靠承接时，允许诚实确认关键条件。例如我们现在说的是刚才那个风筝吗，比编造确定性更容易修正。不能为了显得记性好，主动补出用户从未提供的地点、人物关系或操作结果。
图2 原创方法示意 非实测结果
四 等待中断不应偷偷改变话题状态
语音被打断或服务超时后，先判断上一次回答是否完整交付。用户接着说再讲一次，可能要重听刚才的答复，而非重置整个风筝任务。测试同时记录实际播放位置与内部对话记录，避免系统以为用户听到了未播出的内容。
一次请求失败后重试，也检查同一输入是否被重复写入。重复上下文可能让角色误认为用户强调了多次，或把同一建议当作已执行步骤。采用什么去重办法依赖项目，但验收要能观察重试前后状态是否符合预期。
结束会话后明确哪些短期状态失效。用户重新进入时，不应该无依据继续上次的具体问题；若项目提供续聊，先说明它依据什么保存并给出选择。短期衔接与长期记忆分别定义，不能用一次连续追问通过推定跨天也能记住。
五 用两条相似路线测试是否混线
准备两段只有一个条件不同的脚本，一段说线，另一段纠正成骨架；后续使用相同追问。比较回答是否根据最新有效事实变化。脚本由成人朗读或合成，固定角色与程序版本，不需要真实儿童聊天来证明上下文能力。
再加入同名对象、连续代词、插问返回和用户撤回等组合。每一步列有效信息、应作废信息和允许澄清点，实际输出与这些项目比对。测试目标是任务事实是否一致，不要求角色每次说出完全相同的句子。
记录异常时带最小前置回合，而非只截最后一句。最后一句可能确实无法理解，问题要放回必要上下文才能复现。内部使用虚构文本与设备别名，公开复盘也使用同一专用脚本，不传播家庭对话片段。
六 修复后检查相邻分支
若问题是纠正没有生效，修复后还要测正常补充是否仍保留；若加了频繁确认，回看唯一指代场景是否变得啰嗦。改进上下文需要平衡正确承接与适当澄清，不能用每句话都重新问一次把任务责任推给用户。
当一段语音里同时含更正与新追问，也单独给出脚本，例如先纠正对象再问下一步。检查处理顺序是否先更新事实再回答，不能让系统对前半句说已明白，后半句仍沿用纠正前的状态。
交付包附状态卡、测试文本、角色设定、程序配置和实际输出，标出暂时无法观察的层面。版本变化涉及摘要、重试或会话结束时，回查相关路线。测试未覆盖的复杂交流保留限制，不以几段演示宣称无限连续理解。
对品牌而言，可承诺的范围应落在具体任务与验证上。角色知道刚才在说什么，是一种需要逐步检查的体验，不等于它记住了用户的一切。把事实来源、失效条件和退出边界写清，后续维护才有稳定依据。
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