Deepseek专属的五个高效提示词交互模板

作为有别于传统大模型的Deepseek，强大的推理能力自然也需要对应的良好沟通技巧；

所以本篇主要为非开发者在不同情况下的使用需求，总结出如下共五类高效的提示词对话公式以及提问时的优化建议，以供参考⬇️⬇️

一、基础通用公式（适用80%场景）

【结构】：需求描述 + 背景信息或作用 + 顾虑点 + 输出要求

【示例】：”我要策划家庭周末活动（需求），父母60岁了，挺喜欢自然但体力有限（背景），担心天气变化和交通问题（顾虑），请给出3个包含备选方案的可行性建议（输出要求）“

二、问题解决公式（决策支持）

【结构】：核心问题 + 已尝试方案 + 预期效果 + 限制条件

【示例】：”孩子数学成绩下滑严重（问题），试过请家教但效果不持久（尝试），希望建立自主学习能力（预期），每天放学后写完作业最多1小时补习时间（限制），有什么系统地提升方案？”

三、创意生成公式

【结构】：创作类型 + 核心要素 + 风格参考 + 排除元素

【示例】：”需要设计咖啡馆logo（类型），要包含猫和咖啡豆元素（要素），偏向简约线条风类似星巴克（风格），避免卡通化和彩色渐变（排除），提供5个设计方向”

四、学习提升公式

【结构】：知识盲区 + 理解程度 + 应用场景 + 认知层级

【示例】：”想理解AI技术（某领域），目前只知道与数据和算力相关（基础），需要向老人做科普讲解（应用），请用’比喻+现实案例’的方式解释核心原理（认知）“

五、优化协作公式

1. 分步引导式：

   
   
   “我现在要完成______，第一步应该______？完成这步后接下来怎么做？”

   
   

2. 对比分析式：

   
   
   “方案A的优点是______，方案B的特点是______，从______角度比较，哪个更适合______场景？”

   
   

3. 迭代修正式：

• 已有的材料——上传后分析⬇️

“这是我写的______，感觉在______方面不足，特别是______部分，请从______角度提出3点改进建议”

• Deepseek对话后的内容——自我反思推理优化⬇️

  
  

  这种思路是借鉴吴恩达教授的多Agent协作翻译后再输出结果，效果较好⬇️

  
  

  你（或如果你是XX人物或角色），请对以上结果进行XX轮批判性思考（或找出XX漏洞，反驳XX观点），最后再输出结果~

  
  

• 优化协作的三大原则：

  
  

• 渐进式提问：复杂问题分解为”问题树”，按主干→分支逐步深入；

• 示例锚定法：提供参照样本（”类似XX的格式/像XX风格的表达”）；

• 反馈闭环：对不满意的输出指出具体偏差（”第三点建议与第二点存在矛盾，因为…”）

  
  

  
  

【实践建议】：

1.采用「3W2H」框架：

What（任务）、Who（对象）、

Why（目的）+ How（方式）、

How much（限制条件）

2.善用结构化表述：

分点说明时标注「核心诉求」、「硬性限制」、「偏好倾向」

3.及时反馈调整：

用「更…」、「减少…」、「侧重…」等指令实时校准输出方向

根据DeepSeek Lab自家的实验数据，在使用此类结构化的提示可使信息传递效率提升47%，需求匹配度提高63%

也就是说用较少的澄清和追问即可较快的拿到契合我们心意的结果哦

在日常与Deepseek对话或办公的常规类场景调用时，

建议伙伴们从基础公式开始，逐步叠加复杂度，形成个性化的提示工程体系哦（附其他优秀的国产模型好用的提示词模板⬇️）

好啦，以上就是本期的分享，有疑惑欢迎评论区交流哦