最近国产AI大模型DeepSeek真的是火爆海内外了,狠狠地给咱们中国人争了脸!
但是也有好多同学反馈说它有时候也并没那么好用,大熊听后很着急,咱不能因为不会用就说不好用呀(被海外大量攻击+用户暴增后联网功能建议只在非高峰期使用)!
通过多天的使用和研究,大熊总结了下面的千字出头《精简版提示词》和万字《详细版提示词》两份提示词攻略,丰俭由君,请大家随心享用!
Deepseek精简版提示词攻略(1000+字)
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避免复杂提示词:DeepSeek是一个推理模型,使用结构化的提示词反而会限制其推理能力,因此建议直接提出问题,让模型自行推理。
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清晰表达需求:提问时要明确具体的目标、背景和要求,避免模糊和笼统的表述。例如,不要说“帮我写个方案”,而要说“作为跨境电商创业者,我需要制定亚马逊新品推广方案,请按以下框架展开……”。
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场景化模板:明确目标、对象、效果和问题。例如,“我要设计一个PPT框架,要给一批50岁左右的制造业老板分享,主题是传统工厂出海战略布局……”。
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术语破解模板:用简单的语言解释专业术语,例如“用小学生能听懂的话解释RLHF”。
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风格迁移模板:模仿特定作家或文体进行创作,例如“用金庸的武侠小说风格,描写一段程序员使用DeepSeek-R1高效编程的场景”。
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4步提问法:明确身份、具体任务、细节约束和输出格式。例如,“作为市场专员,请对比2024年Q4比亚迪与特斯拉的社交媒体声量,分析用户对’降价策略’的情绪倾向,用表格呈现”。
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分步骤提问:对于复杂问题,将其拆分为多个简单步骤,逐步提问。例如,“第一步:总结社交媒体营销的五大趋势;第二步:针对我们的产品,挑选三个最适合的趋势;第三步:设计一套实施计划……”。
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背景信息的重要性:提供背景信息可以帮助DeepSeek更好地理解问题的上下文,从而给出更精准的回答。例如,“我正在准备英语四级考试,请用简单词汇解释这篇科技文章的重点”。
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追问技巧:通过追问可以进一步挖掘问题的细节和深度。例如,“基于这个方案,可能遇到哪些实施风险?给出应对策略”。
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反馈修正:如果回答不符合预期,可以通过补充信息或调整问题来修正回答。例如,“刚才的回答太专业了,请用买菜阿姨能懂的话再说一遍”。
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明确输出要求:告诉DeepSeek你希望得到的回答形式,例如列表、表格、分点说明等。例如,“请用对比表格形式展示微波炉vs空气炸锅的加热原理、适用场景和能耗区别”。
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避免模糊提问:避免使用过于模糊或笼统的提问方式,例如“这个怎么做?”或“那个东西怎么样?”。
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避免多问题同时问:尽量一次只问一个问题,避免同时提出多个问题,以免让回答变得混乱。
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避免缺乏关键信息:在提问时提供足够的关键信息,例如在询问代码问题时附上代码和错误信息。
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角色代入法:让DeepSeek扮演特定角色来回答问题,例如“你是一位资深程序员,请帮我解释一下Python中的递归函数”。
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跨模态融合:结合图片、文字、数据等多种模态进行提问,例如“解读这张用户行为热图,点出三个用户流失的关键点,并用箭头标出改进方向”。
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逆向提问技巧:当不确定具体需求时,让DeepSeek帮助你列出关键问题,例如“我现在打算开展某个项目,但不太确定具体需求应该怎么描述,请你帮我列出5个关键问题,协助我理清思路”。
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直接处理数据:将CSV数据直接粘贴到DeepSeek中,让其进行分析或生成图表代码。
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翻译对比:同时要求DeepSeek以不同风格翻译同一句话,例如“把这句话用GPT风格和DeepSeek风格分别翻译成英文”。
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当搜索引擎用:通过添加特定关键词(如
site:知乎
或site:``arxiv.org
)让DeepSeek搜索特定网站的信息。
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简化回答:如果回答过于复杂或专业,可以要求DeepSeek用更简单的方式解释,例如“用小学生能听懂的话解释”。
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代码报错:遇到代码问题时,直接粘贴错误信息和代码,让DeepSeek帮助调试。
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避免冗长回答:如果不需要详细回答,可以要求DeepSeek只输出核心步骤或关键结论。
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把DeepSeek当作一个聪明但没常识的新同事:在提问时要明确具体的目标、背景和要求,避免让其猜测,同时提供足够的信息以帮助其更好地理解问题。
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高效提问公式:“身份+任务+要求+例子”,例如“作为健身教练(身份),帮我制定减肥食谱(任务),要一周不重样(要求),像这样(例子)……”。
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核心理念:明确告诉DeepSeek你想要什么、参考什么资料、做成什么样子以及避开哪些雷区,这样可以大大提高其回答的准确性和实用性。
Deepseek详细版提示词攻略(10000+字)
DeepSeek 是一个推理模型,与传统的通用模型不同,它不需要复杂的提示词来引导其思考过程。传统的提示词可能包括角色设定、任务描述、执行步骤等,但这些反而会限制 DeepSeek 的推理能力。例如:
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传统提示词: “你是xxx,你的能力是xxx,我的信息是xxx,我的要求是xxx,请你帮我执行…”
这种提示词对于 DeepSeek 来说并不必要。相反,直接提出问题,让模型自行推理,效果会更好。
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正确示范: “请帮我设计一个适合50岁左右制造业老板的PPT框架,主题是传统工厂出海战略布局。”
提问时要尽量明确具体的目标、背景和要求,避免模糊和笼统的表述。清晰的提问可以帮助 DeepSeek 更好地理解你的需求,并给出更精准的回答。例如:
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模糊提问: “帮我写个方案。” 这种提问方式过于笼统,DeepSeek 不清楚具体需要什么方案,也不清楚方案的背景和要求。
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清晰提问: “作为跨境电商创业者,我需要制定亚马逊新品推广方案,请按以下框架展开:市场调研方法(要求包含3种低成本工具)、推广阶段划分(分预热期/爆发期/长尾期)、风险控制清单。” 这种提问方式明确了身份、任务、具体要求和期望的格式,DeepSeek 可以直接根据这些信息生成符合需求的内容。
场景化模板是一种非常实用的提问方式,可以帮助 DeepSeek 更好地理解你的需求。这种模板包括以下几个要素:
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目标:你希望 AI 帮你做什么?例如设计 PPT、写文案、分析报告等。
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对象:你的工作成果是给谁看的?具体受众是谁?例如传统行业老板、年轻用户、技术专家等。受众特点越具体,AI 的回复越精准。
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效果:你希望达到什么效果?例如消除数字化恐惧、引发共鸣、提升专业度等。
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问题:你有哪些顾虑和担忧?例如担心内容太晦涩、不符合品牌调性等。提前告知 AI 你的担忧,它会帮你规避并优化结果。
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范例: “我要设计一个PPT框架,要给一批50岁左右的制造业老板分享,主题是传统工厂出海战略布局。希望用他们能理解的生存压力类比国际竞争,让他们明白出海是必选项而非选择题。但我担心他们觉得海外市场遥远,担心法律风险和管理成本,害怕文化差异导致水土不服。你能帮我设计一个PPT框架吗?” 这个提问方式非常具体,明确了目标、对象、效果和问题,DeepSeek 可以根据这些信息生成一个精准的 PPT 框架。
术语破解模板可以帮助你理解复杂的专业术语或概念。这种模板的核心是用简单易懂的语言解释复杂的内容。例如:
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范例: “用小学生能听懂的话解释RLHF。” 这种提问方式让 DeepSeek 使用更简洁、形象、口语化的语言进行解释,确保即使是 AI 小白也能轻松理解。
风格迁移模板可以让 DeepSeek 模仿特定作家或文体进行创作。这种模板包括以下几个要素:
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作家名:你想模仿的作家或名人。可以是文学家(鲁迅、李白、王尔德)、诗人(李煜、徐志摩)、媒体人(胡锡进)等。
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文体:你想模仿的写作体裁。例如杂文、诗歌、现代诗、散文、商业评论、新闻评论、小说、剧本等。
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主题:你想表达的核心内容或话题。例如“职场内卷”、“人工智能发展前景”、“爱情的真谛”等。
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内容类型:你想生成的内容形式。例如文章、评论、诗词、短文、段子、语录等。
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范例: “用金庸的武侠小说风格,描写一段程序员使用DeepSeek-R1高效编程的场景。” 这种提问方式可以让 DeepSeek 生成具有特定风格的内容,增加回答的趣味性和吸引力。
4步提问法是一种非常有效的提问结构,可以帮助你更清晰地表达需求。这种方法包括以下几个要素:
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范例: “作为市场专员,请对比2024年Q4比亚迪与特斯拉的社交媒体声量,分析用户对’降价策略’的情绪倾向,用表格呈现。” 这种提问方式明确了身份、任务、细节和格式,DeepSeek 可以直接生成符合要求的内容。
对于复杂问题,建议将其拆分为多个简单步骤,逐步提问。这种方法可以帮助 DeepSeek 更好地理解和处理问题,避免回答过于笼统或不准确。例如:
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复杂问题: “如何从零开始做小红书账号?” 这个问题过于宏大,容易得到泛泛而谈的回答。
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分步骤提问: “请分三步指导新手运营家居类小红书账号:Step1:冷启动期(0-500粉)必备动作清单;Step2:爆款内容公式(含标题/封面/发布时间模板);Step3:1000粉后商业变现路径。” 这种提问方式将复杂问题拆分为三个具体步骤,DeepSeek 可以针对每个步骤生成详细的指导内容。
提供背景信息可以帮助 DeepSeek 更好地理解问题的上下文,从而生成更精准、更有针对性的回答。背景信息可以包括时间、地点、身份、目标受众、使用场景等。背景信息的作用:
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明确时间范围:例如“最近三年”或“2024年Q4”。
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明确地点:例如“针对中国市场”或“在美国市场”。
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明确身份:例如“我是小学老师”或“我是市场专员”。
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明确目标受众:例如“目标用户是北美户外运动爱好者”。
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明确使用场景:例如“用于教学”或“用于商业报告”。
范例:
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错误示范: “这段话怎么修改更好:’产品具有卓越性能’。” 这种提问方式过于笼统,DeepSeek 不清楚产品的类型、目标受众和使用场景。
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正确示范: “我正在修改智能手环英文产品说明书,目标用户是北美户外运动爱好者。请将’产品具有卓越性能’这句话改为更具象的描述(包含防水等级/续航数据),添加符合美国人认知的类比参照,使用激励性动词。” 这种提问方式提供了背景信息(产品类型、目标受众、使用场景),DeepSeek 可以生成更精准和具体的回答。
应用场景:
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职场: “我正在准备下周的市场策略汇报,需要分析最近三个月的行业动态。请根据这些数据,提炼出五大关键变化,并用图表展示这些变化及其潜在影响。” 这种提问方式提供了背景信息(时间范围、使用场景),DeepSeek 可以生成一份精准的分析报告。
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学术: “我正在撰写关于气候变化对北极生态系统影响的论文,需要最新的研究数据。请提供近五年内发表的相关研究论文,并按影响因子排序。” 这种提问方式提供了背景信息(研究主题、时间范围),DeepSeek 可以生成一份详细的文献综述。
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内容创作: “我正在写一篇关于上海小众咖啡馆的探店文章,目标受众是社恐探店博主。请推荐3家浦东小众咖啡馆,要求:①写明适合独处办公的细节(插座数量、安静程度);②用’发现秘密基地’的惊喜语气;③结尾引导粉丝投稿私藏店铺。” 这种提问方式提供了背景信息(目标受众、使用场景),DeepSeek 可以生成一篇符合要求的文章。
追问可以帮助你进一步挖掘问题的细节和深度,确保 DeepSeek 的回答更符合你的需求。追问的方式可以包括要求补充细节、要求更简单的解释、要求更专业的解释等。
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要求补充细节: “可以再展开说明第二点吗?” 这种追问方式可以让 DeepSeek 提供更多关于某个特定点的详细信息。
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要求更简单的解释: “能否用小学生能听懂的话再解释一次?” 这种追问方式可以让 DeepSeek 使用更简单的语言重新解释复杂的内容。
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要求更专业的解释: “能否从专业的角度再解释一次?” 这种追问方式可以让 DeepSeek 提供更专业的解释,适合对某个领域有一定了解的用户。
范例:
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初始问题: “请帮我解释一下区块链技术。” DeepSeek 的回答可能是一个较为基础的解释。
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追问: “能否用更专业的语言解释一下区块链的共识机制?” 这种追问方式可以让 DeepSeek 提供更专业的解释,帮助你更好地理解区块链的共识机制。
应用场景:
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职场: “请帮我分析一下新能源汽车市场。” 初始回答可能是一个较为笼统的行业报告。 追问:“能否重点分析一下2024年Q4的市场动态?” 反馈修正:“我需要的是针对中国市场的分析,特别是比亚迪和特斯拉的对比。” 最终回答将是一个更精准、更详细的分析报告。
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学术: “请帮我整理一下阿尔茨海默症早期诊断的文献。” 初始回答可能是一个较为笼统的文献综述。 追问:“能否重点列出近五年内发表的高影响因子论文?” 反馈修正:“我需要的是按影响因子排序的文献列表,并提供PubMed链接。” 最终回答将是一个详细的文献列表,按影响因子排序并提供链接。
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内容创作: “请帮我写一篇关于上海小众咖啡馆的探店文章。” 初始回答可能是一个较为通用的探店文章。 追问:“能否重点推荐几家适合独处办公的咖啡馆?” 反馈修正:“我需要的是针对社恐探店博主的风格,用’发现秘密基地’的惊喜语气。” 最终回答将是一篇符合要求的探店文章,风格独特且内容详细。
如果 DeepSeek 的回答不符合你的预期,可以通过补充信息或调整问题来修正回答。反馈的方式可以包括指出需要修正的部分、提供更具体的背景信息等。
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指出需要修正的部分: “第三点中的数据似乎和XX机构的报告不符。” 这种反馈方式可以让 DeepSeek 修正错误或不准确的信息。
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提供更具体的背景信息: “我需要的是针对中国市场的情况,而不是美国市场。” 这种反馈方式可以让 DeepSeek 更好地理解你的需求,从而提供更精准的回答。
范例:
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初始问题: “请帮我分析一下新能源汽车市场。” DeepSeek 的回答可能是一个较为笼统的行业报告。
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反馈修正: “我需要的是针对中国市场的分析,特别是2024年Q4的数据。” 这种反馈方式可以让 DeepSeek 重新生成一份更符合你需求的分析报告。
应用场景:
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职场: “请帮我写一份项目报告。” 初始回答可能是一个较为笼统的报告。 反馈修正:“我需要的是一个详细的项目报告,包含项目背景、目标、执行步骤和预期成果。” 最终回答将是一个更详细、更完整的项目报告。
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学术: “请帮我写一篇论文。” 初始回答可能是一个较为笼统的论文。 反馈修正:“我需要的是一个详细的论文,包含引言、方法、结果和讨论四个部分,并且需要引用最新的研究数据。” 最终回答将是一个更详细、更完整的论文。
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内容创作: “请帮我写一篇旅游攻略。” 初始回答可能是一个较为通用的旅游攻略。 反馈修正:“我需要的是一个详细的旅游攻略,包含景点介绍、交通指南、住宿推荐和美食推荐。” 最终回答将是一个更详细、更完整的旅游攻略。
指定输出格式可以帮助 DeepSeek 更好地理解你希望得到的回答形式,从而生成更符合你需求的内容。输出格式可以包括文本、表格、列表、图表等。输出格式的作用:
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明确文本格式:例如“请用一段文字描述”或“请用简洁的语言解释”。
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明确表格格式:例如“请用表格对比”或“请用表格列出”。
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明确列表格式:例如“请用列表形式列出”或“请分点说明”。
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明确图表格式:例如“请用图表展示”或“请用折线图展示”。
范例:
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错误示范: “微波炉和空气炸锅有什么区别?” 这种提问方式没有指定输出格式,DeepSeek 可能会生成一段冗长的文字描述。
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正确示范: “请用对比表格形式展示微波炉vs空气炸锅的加热原理、适用场景和能耗区别。” 这种提问方式指定了输出格式(对比表格),DeepSeek 可以生成一个清晰、直观的表格,帮助你快速了解两者的区别。
应用场景:
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职场: “请用表格对比2024年Q4比亚迪与特斯拉的社交媒体声量。” 这种提问方式指定了输出格式(表格),DeepSeek 可以生成一个清晰、直观的表格,帮助你快速了解两个品牌在社交媒体上的表现。
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学术: “请用图表展示近五年内发表的阿尔茨海默症早期诊断研究论文的影响因子。” 这种提问方式指定了输出格式(图表),DeepSeek 可以生成一个清晰、直观的图表,帮助你快速了解研究论文的影响因子变化趋势。
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内容创作: “请用列表形式列出上海小众咖啡馆的推荐,包括店铺名称、地址、特色和适合独处办公的细节。” 这种提问方式指定了输出格式(列表),DeepSeek 可以生成一个清晰、直观的列表,帮助你快速了解推荐的咖啡馆信息。
问题:提问过于模糊或笼统,DeepSeek 无法准确理解你的需求。
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错误示范: “这个怎么做?” “那个东西怎么样?” 这些提问方式过于笼统,DeepSeek 不清楚具体要解决什么问题或了解什么内容。
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正确示范: “我正在准备一个关于人工智能的演讲,需要一个10分钟的演讲大纲,包括人工智能的定义、应用场景和未来发展趋势。” 这种提问方式非常具体,明确了任务(准备演讲大纲)、内容要求(定义、应用场景、未来趋势)和格式(10分钟的演讲大纲)。
应用场景:
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职场: 错误:“帮我做个PPT。” 正确:“我需要一个关于2024年市场趋势分析的PPT,包含5个关键趋势,每个趋势用一张幻灯片,用图表展示数据。” 这种提问方式明确了PPT的主题、内容结构和格式要求,DeepSeek 可以生成一个精准的PPT。
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学术: 错误:“帮我写篇论文。” 正确:“我需要一篇关于气候变化对北极生态系统影响的论文,重点分析过去十年的研究数据,论文长度约3000字,包含引言、方法、结果和讨论四个部分。” 这种提问方式明确了论文的主题、内容重点、长度和结构,DeepSeek 可以生成一篇符合要求的论文。
问题:一次提问多个问题,DeepSeek 的回答可能会显得混乱或不完整。
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错误示范: “怎样备考公务员又准备考研还能找工作?” 这种提问方式涉及多个不同的任务,DeepSeek 可能无法同时给出详细且精准的回答。
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正确示范: 第一个问题:“我正在备考公务员,需要一个3个月的学习计划,重点是行政职业能力测验(行测)和申论。” 第二个问题:“我还需要一个考研复习计划,目标是计算机科学专业,重点是数据结构和操作系统。” 第三个问题:“我正在寻找计算机相关的工作,需要一份简历模板,突出项目经验和技能。” 这种提问方式将多个任务拆分为独立的问题,DeepSeek 可以为每个任务生成详细的回答。
应用场景:
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学习: 错误:“帮我准备雅思考试和GRE考试。” 正确: 第一个问题:“我需要一个雅思考试的备考计划,重点是听力和口语部分,目标是7分。” 第二个问题:“我还需要一个GRE考试的备考计划,重点是数学和词汇部分,目标是320分。” 这种提问方式将两个不同的考试备考计划拆分为独立的问题,DeepSeek 可以为每个考试生成详细的备考计划。
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职场: 错误:“帮我写一份项目报告和一个项目计划。” 正确: 第一个问题:“我需要一份项目报告,总结过去三个月的项目进展,重点是数据分析和成果展示。” 第二个问题:“我还需要一个项目计划,规划未来三个月的项目任务,重点是资源分配和时间安排。” 这种提问方式将项目报告和项目计划拆分为独立的问题,DeepSeek 可以为每个任务生成详细的文档。
问题:提问时没有提供足够的关键信息,导致 DeepSeek 无法生成准确的回答。
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错误示范: “为什么我的代码报错?” 这种提问方式没有提供代码和错误信息,DeepSeek 无法确定具体问题。
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正确示范: “我正在写一个Python程序,目的是计算一个列表中所有数字的平均值。代码如下:
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Python复制
numbers = [1, 2, 3, 4, 5] average = sum(numbers) / len(numbers) print(average)
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但是运行时出现了一个错误: ZeroDivisionError: division by zero
。这是为什么?” 这种提问方式提供了代码和具体的错误信息,DeepSeek 可以准确地诊断问题并给出解决方案。
应用场景:
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编程: 错误:“我的程序运行不起来。” 正确:“我正在写一个Java程序,目的是实现一个简单的登录功能。代码如下:
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java复制
public class Login { public static void main(String[] args) { String username = 'admin'; String password = 'password'; if (username.equals('admin') && password.equals('password')) { System.out.println('Login successful'); } else { System.out.println('Login failed'); } } }
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但是运行时没有输出任何内容。这是为什么?” 这种提问方式提供了代码和具体的问题描述,DeepSeek 可以准确地诊断问题并给出解决方案。
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学术: 错误:“帮我分析一下这篇论文。” 正确:“我正在阅读一篇关于机器学习在医疗影像分析中的应用的论文,论文标题是《Deep Learning for Medical Image Analysis》。我需要分析论文中的实验方法和结果部分,特别是对比实验的设置和关键结论。” 这种提问方式提供了论文的具体信息和分析重点,DeepSeek 可以生成详细的分析报告。
玩法:让 DeepSeek 扮演特定角色来回答问题,可以增加回答的专业性和针对性。
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范例: “你是一位资深程序员,请帮我解释一下Python中的递归函数。” 这种提问方式让 DeepSeek 以资深程序员的身份回答问题,回答会更专业、更详细。
应用场景:
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职场: “你是一位市场专员,请帮我分析一下2024年Q4比亚迪与特斯拉的社交媒体声量。” 这种提问方式让 DeepSeek 以市场专员的身份回答问题,回答会更符合市场分析的专业要求。
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学术: “你是一位临床医学教授,请帮我解释一下阿尔茨海默症的早期诊断方法。” 这种提问方式让 DeepSeek 以临床医学教授的身份回答问题,回答会更符合学术要求。
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内容创作: “你是一位旅游博主,请帮我写一篇关于日本京都的旅游攻略。” 这种提问方式让 DeepSeek 以旅游博主的身份回答问题,回答会更符合旅游攻略的风格。
玩法:结合图片、文字、数据等多种模态进行提问,让 DeepSeek 生成更全面的分析或内容。
应用场景:
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职场: “请解读这张2024年Q4的市场趋势图,点出三个关键趋势,并用图表展示这些趋势的潜在影响。” 这种提问方式让 DeepSeek 结合图表和文字进行分析,生成详细的市场趋势报告。
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学术: “请解读这张实验结果图,点出三个关键结论,并用表格展示这些结论的数据支持。” 这种提问方式让 DeepSeek 结合图表和文字进行分析,生成详细的实验结果报告。
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内容创作: “请解读这张旅游景点热度图,点出三个热门景点,并用文字描述这些景点的特色。” 这种提问方式让 DeepSeek 结合图表和文字进行分析,生成详细的旅游攻略。
玩法:当不确定具体需求时,让 DeepSeek 帮助你列出关键问题,协助你理清思路。
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范例: “我现在打算开展一个关于人工智能在教育领域的研究项目,但不太确定具体需求应该怎么描述,请你帮我列出5个关键问题,协助我理清思路。” 这种提问方式让 DeepSeek 帮助你梳理思路,生成关键问题列表。
应用场景:
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学术: “我打算开展一个关于气候变化对北极生态系统影响的研究项目,但不太确定具体需求应该怎么描述,请你帮我列出5个关键问题,协助我理清思路。” 这种提问方式让 DeepSeek 帮助你梳理研究项目的思路,生成关键问题列表。
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职场: “我打算开展一个关于新能源汽车市场推广的项目,但不太确定具体需求应该怎么描述,请你帮我列出5个关键问题,协助我理清思路。” 这种提问方式让 DeepSeek 帮助你梳理项目的思路,生成关键问题列表。
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内容创作: “我打算写一篇关于上海小众咖啡馆的探店文章,但不太确定具体需求应该怎么描述,请你帮我列出5个关键问题,协助我理清思路。” 这种提问方式让 DeepSeek 帮助你梳理文章的思路,生成关键问题列表。
功能:将CSV数据直接粘贴到DeepSeek中,让其进行分析或生成图表代码。
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范例: “我有一个CSV文件,包含2024年Q4的销售数据。请帮我分析这些数据,生成一个包含销售额、销售量和客户分布的图表。” 将CSV数据粘贴到DeepSeek中,DeepSeek 可以直接处理这些数据,生成所需的图表代码。
应用场景:
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职场: “我有一个CSV文件,包含2024年Q4的市场调研数据。请帮我分析这些数据,生成一个包含用户满意度、购买意向和品牌认知度的图表。” 将CSV数据粘贴到DeepSeek中,DeepSeek 可以直接处理这些数据,生成所需的图表代码。
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学术: “我有一个CSV文件,包含过去十年的气候变化数据。请帮我分析这些数据,生成一个包含温度变化、降水量变化和极端天气事件频率的图表。” 将CSV数据粘贴到DeepSeek中,DeepSeek 可以直接处理这些数据,生成所需的图表代码。
功能:同时要求DeepSeek以不同风格翻译同一句话,帮助你了解不同翻译风格的特点。
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范例: “把这句话用GPT风格和DeepSeek风格分别翻译成英文。” DeepSeek 可以生成两种不同风格的翻译,帮助你了解不同翻译风格的特点。
应用场景:
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学习: “把这句话用学术风格和口语风格分别翻译成英文。” DeepSeek 可以生成两种不同风格的翻译,帮助你了解不同翻译风格的特点。
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内容创作: “把这句话用正式风格和幽默风格分别翻译成英文。” DeepSeek 可以生成两种不同风格的翻译,帮助你了解不同翻译风格的特点。
功能:通过添加特定关键词(如site:知乎
或site:arxiv.org
)让DeepSeek搜索特定网站的信息。
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范例: “请搜索知乎上关于人工智能的最新讨论。” 在提问中加入 site:知乎
,DeepSeek 可以直接从知乎上搜索相关信息并生成回答。
应用场景:
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学习: “请搜索arxiv.org上关于机器学习的最新研究论文。” 在提问中加入
site:arxiv.org
,DeepSeek 可以直接从arxiv.org上搜索相关信息并生成回答。 -
职场: “请搜索知乎上关于新能源汽车市场的最新讨论。” 在提问中加入
site:知乎
,DeepSeek 可以直接从知乎上搜索相关信息并生成回答。
好的!接下来我将对 “十、避坑指南” 和 “十一、总结” 这两部分进行进一步超级详细的解读,结合具体案例和实际应用场景,帮助你更好地理解和应用这些技巧。
问题:回答过于复杂或专业,难以理解。
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解决方法:在提问时加上要求,让 DeepSeek 用更简单的方式解释。例如:“用小学生能听懂的话解释”。
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范例: “请用小学生能听懂的话解释什么是区块链。” 这种提问方式让 DeepSeek 用更简洁、更易懂的语言回答问题。
应用场景:
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职场: “请用简洁的语言总结这份市场报告的主要结论。” 这种提问方式让 DeepSeek 生成简洁的总结,便于快速理解。
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学术: “请用简洁的语言解释这篇论文的主要观点。” 这种提问方式让 DeepSeek 生成简洁的解释,便于快速理解。
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内容创作: “请用简洁的语言描述这篇旅游攻略的重点内容。” 这种提问方式让 DeepSeek 生成简洁的描述,便于快速理解。
问题:代码运行报错,需要调试。
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解决方法:直接将错误信息和代码粘贴到提问中,让 DeepSeek 帮助调试。
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范例: “我正在写一个Python程序,目的是计算一个列表中所有数字的平均值。代码如下:
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Python复制
numbers = [1, 2, 3, 4, 5] average = sum(numbers) / len(numbers) print(average)
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但是运行时出现了一个错误: ZeroDivisionError: division by zero
。这是为什么?” 这种提问方式提供了代码和具体的错误信息,DeepSeek 可以准确地诊断问题并给出解决方案。
应用场景:
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编程: “我正在写一个Java程序,目的是实现一个简单的登录功能。代码如下:
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java复制
public class Login { public static void main(String[] args) { String username = 'admin'; String password = 'password'; if (username.equals('admin') && password.equals('password')) { System.out.println('Login successful'); } else { System.out.println('Login failed'); } } }
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但是运行时没有输出任何内容。这是为什么?” 这种提问方式提供了代码和具体的问题描述,DeepSeek 可以准确地诊断问题并给出解决方案。
问题:回答过于冗长或包含无关信息。
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解决方法:在提问时加上限定词,要求 DeepSeek 只输出核心步骤或关键结论。例如:“只输出核心步骤/关键结论”。
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范例: “请只输出核心步骤,帮我分析一下新能源汽车市场。” 这种提问方式让 DeepSeek 只生成关键的分析步骤,避免冗长的解释。
应用场景:
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职场: “请只输出关键结论,帮我总结这份市场报告。” 这种提问方式让 DeepSeek 只生成关键结论,避免冗长的解释。
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学术: “请只输出核心步骤,帮我分析这篇论文的实验方法。” 这种提问方式让 DeepSeek 只生成核心步骤,避免冗长的解释。
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内容创作: “请只输出关键结论,帮我总结这篇旅游攻略的重点内容。” 这种提问方式让 DeepSeek 只生成关键结论,避免冗长的解释。
核心理念:在提问时要明确具体的目标、背景和要求,避免让其猜测,同时提供足够的信息以帮助其更好地理解问题。
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明确目标:清楚地说明你希望 DeepSeek 帮助你完成什么任务。
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提供背景:提供足够的背景信息,帮助 DeepSeek 理解问题的上下文。
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具体要求:明确你希望 DeepSeek 输出的内容形式和细节。
范例:
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职场: “作为市场专员,请对比2024年Q4比亚迪与特斯拉的社交媒体声量,分析用户对’降价策略’的情绪倾向,用表格呈现。” 这种提问方式明确了自己的身份(市场专员)、任务(对比社交媒体声量)、细节(分析用户情绪倾向)和格式(表格呈现)。
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学术: “我是临床医学研一学生,需要近5年阿尔茨海默症早期诊断的英文综述,请按影响因子排序并提供PubMed链接。” 这种提问方式明确了自己的身份(临床医学研一学生)、任务(文献综述)、细节(近5年、按影响因子排序)和格式(提供PubMed链接)。
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内容创作: “作为90后宝妈博主,针对’宝宝厌奶期’痛点设计3个解决方案,要求:①带亲身经历故事;②用’过来人’语气;③结尾引导评论区互动。” 这种提问方式明确了自己的身份(90后宝妈博主)、任务(设计解决方案)、细节(亲身经历故事、过来人语气、引导评论区互动)和格式(文章形式)。
公式:“身份+任务+要求+例子”
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身份:你是谁?(学生、打工人、新手妈妈等)
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任务:要解决什么问题?(写报告、做计划、分析数据等)
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要求:具体要求是什么?(时间范围、格式、风格等)
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例子:提供一个具体的例子,帮助 DeepSeek 更好地理解你的需求。
范例:
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职场: “作为市场专员,请对比2024年Q4比亚迪与特斯拉的社交媒体声量,分析用户对’降价策略’的情绪倾向,用表格呈现。” 身份:市场专员 任务:对比社交媒体声量,分析用户情绪倾向 要求:用表格呈现 例子:(无)
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学术: “我是临床医学研一学生,需要近5年阿尔茨海默症早期诊断的英文综述,请按影响因子排序并提供PubMed链接。” 身份:临床医学研一学生 任务:文献综述 要求:按影响因子排序,提供PubMed链接 例子:(无)
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内容创作: “作为90后宝妈博主,针对’宝宝厌奶期’痛点设计3个解决方案,要求:①带亲身经历故事;②用’过来人’语气;③结尾引导评论区互动。” 身份:90后宝妈博主 任务:设计解决方案 要求:带亲身经历故事,用’过来人’语气,结尾引导评论区互动 例子:(无)
核心理念:明确告诉 DeepSeek 你想要什么、参考什么资料、做成什么样子以及避开哪些雷区,这样可以大大提高其回答的准确性和实用性。
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明确目标:清楚地说明你希望 DeepSeek 帮助你完成什么任务。
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提供背景:提供足够的背景信息,帮助 DeepSeek 理解问题的上下文。
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具体要求:明确你希望 DeepSeek 输出的内容形式和细节。
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避免雷区:指出需要避免的问题或错误,帮助 DeepSeek 更好地理解你的需求。
范例:
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职场: “作为市场专员,请对比2024年Q4比亚迪与特斯拉的社交媒体声量,分析用户对’降价策略’的情绪倾向,用表格呈现。参考数据来源包括社交媒体平台的官方报告和用户评论。避免使用过于复杂的数据分析方法,确保结果易于理解。” 这种提问方式明确了自己的身份(市场专员)、任务(对比社交媒体声量,分析用户情绪倾向)、要求(用表格呈现,参考数据来源)和避免的雷区(避免使用过于复杂的数据分析方法)。
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学术: “我是临床医学研一学生,需要近5年阿尔茨海默症早期诊断的英文综述,请按影响因子排序并提供PubMed链接。参考文献应包括最新的研究论文,避免使用过时的数据。确保综述内容简洁明了,便于快速阅读。” 这种提问方式明确了自己的身份(临床医学研一学生)、任务(文献综述)、要求(按影响因子排序,提供PubMed链接)和避免的雷区(避免使用过时的数据)。
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内容创作: “作为90后宝妈博主,针对’宝宝厌奶期’痛点设计3个解决方案,要求:①带亲身经历故事;②用’过来人’语气;③结尾引导评论区互动。参考内容包括其他博主的经验分享,避免使用过于专业或复杂的语言,确保文章通俗易懂。” 这种提问方式明确了自己的身份(90后宝妈博主)、任务(设计解决方案)、要求(带亲身经历故事,用’过来人’语气,结尾引导评论区互动)和避免的雷区(避免使用过于专业或复杂的语言)。
好了,DeepSeek提示词攻略就写到这里啦,欢迎大家留言一起讨论你在使用DeepSeek过程中的疑问以及经验呀~
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原文链接:http://www.360doc.com/content/25/0202/09/35683594_1145748086.shtml