人体解析因其广泛的应用潜力而受到广泛关注。然而，如何高效且优雅地开发出准确的人体解析系统仍然是一个未解的问题。在本文中，我们识别了几个有用的属性，包括特征分辨率、全局上下文信息和边缘细节，并进行了严格的分析，揭示了如何利用这些属性来促进人体解析任务。这些有用属性的优势最终导致了一个简单而有效的单人解析框架——上下文嵌入与边缘感知（Context Embedding with Edge Perceiving, CE2P）。我们的CE2P框架可以端到端训练，并且可以轻松扩展用于多人解析。得益于CE2P的优势，我们在三个不同的人体解析基准测试中均取得了第一名的成绩。在LIP、CIHP和MHP v2.0数据集上，我们分别达到了56.50%（mIoU）、45.31%（平均$AP^r$APr）和33.34%（$AP^p_{0.5}$AP0.5p​），分别超过了现有最佳方法超过2.06%、3.81%和1.87%。我们希望CE2P能够作为一个坚实的基线模型，帮助简化未来在单人/多人解析领域的研究工作。代码已发布在\url{https://github.com/liutinglt/CE2P}。