DeepSeek-R1已发布并开源，性能对标OpenAI o1正式版，在网页端、APP和API全面上线。部分用户反馈使用DeepSeek时效果平平，关键问题在于提示词技巧。与其他GPT相比，DeepSeek整体风格更简洁、直接。以下是针对DeepSeek的实用提示词技巧：
一、明确目标，避免模糊提问
核心原则：直接点明需求和场景，避免宽泛表述。
示例对比：
❌ 模糊提问：“我想学数据分析，有什么建议吗？”
✅ 明确提问：“我想学习数据分析，作为初学者，应该从哪些工具和技能入手？请推荐学习路径。”
二、结构化表达，分点说明
核心原则：将复杂问题拆解为具体小点，列出背景、需求和问题。
示例对比：
❌ 笼统提问：“帮我写一个人工智能相关的报告。”
✅ 结构化提问：
“我需要写一份关于‘人工智能在教育领域应用’的报告，要求：
- 介绍AI技术的基本原理；
- 分析AI在教育中的实际案例；
- 提出未来发展趋势。
请提供框架和关键内容建议。”
三、使用专业术语，提升精准度
核心原则：特定领域提问时加入专业关键词，辅助AI理解需求。
示例对比：
❌ 普通提问：“如何优化网站？”
✅ 专业提问：“如何通过SEO优化和页面加载速度提升来提高网站的用户体验和搜索排名？”
四、提供具体案例，辅助理解
核心原则：涉及数据分析、编程或设计时，给出输入/输出示例。
示例对比：
❌ 抽象提问：“怎么设计一个海报？”
✅ 具体提问：
“我需要设计一张促销海报，主题是‘夏季大促’，要求：
- 主色调为蓝色和白色；
- 包含‘限时折扣’和‘满减优惠’信息；
- 尺寸为A4。
请提供设计思路和排版建议。”
五、限定范围，避免开放性问题
核心原则：明确问题范围，使AI回答更聚焦。
示例对比：
❌ 开放提问：“怎么提高工作效率？”
✅ 限定提问：“在远程办公环境下，有哪些工具和方法可以帮助提高团队协作效率？请列举3-5个具体建议。”
六、分步提问，拆解复杂问题
核心原则：将大问题拆分为多个小问题，逐步解决。
示例对比：
❌ 大而全的提问：“如何运营一个社交媒体账号？”
✅ 分步提问：
- “如何确定社交媒体账号的目标受众？”
- “有哪些工具可以帮助规划内容发布时间？”
- “如何通过数据分析优化内容策略？”
七、多轮交互，验证与追问
核心原则：通过追问明确回答细节，确保信息准确。
示例对比：
初始提问：“什么是区块链技术？”
追问示例：“您提到的‘去中心化’具体是什么意思？能否举例说明其在金融领域的应用？”
八、通用提问模板
模板结构：
我需要【目标】，场景是【具体场景】，要求包括【具体要求1、2、3】。请提供【具体输出，如步骤、示例、建议等】。
示例应用：
“我需要学习Python编程，场景是数据分析，要求包括掌握基础语法、数据处理和可视化技能。请推荐学习资源和学习路径。”