不会用DeepSeek？建议收藏这20个神级操作指令!
五竹
今天继续聊聊国产之光——DeepSeek！
之前就说过，决定AI内容质量的有两个重要因素：大模型和提示词。
DeepSeek大模型目前基本接近问鼎水平，认准干就行了。
关于DeepSeek提示词，就说3点：
- 1.DeepSeek更擅长学习和推理，所以能投喂样本的就别用提示词。
- 2.DeepSeek更偏向“短”提示词，之前的结构化提示词还是放弃吧。
- 3.“短” 不代表随意。
下面给大家整理了20个提示词样本。
1. 描述需求要有"温度"：加入情感元素
就像和老朋友聊天一样：
•❌ 错误示范："写一篇文章。"
•✅ 正确示范："请以温暖的笔触，写一篇关于'妈妈的手'的散文，表达对母亲的感激之情。"
2. 设定创作场景：营造氛围感
给AI一个具体的环境背景：
•❌ 错误示范："写一首诗。"
•✅ 正确示范："想象你正站在东京的街头，写一首关于下着樱花雨的春日傍晚的俳句。"
3. 指定输出深度：明确详细程度
让AI知道你想要多深入的解答：
•❌ 错误示范："解释量子计算。"
•✅ 正确示范："请用5分钟内能讲完的篇幅，向高中生解释量子计算的基本原理。"
4. 加入限制条件：设置创作边界
明确告知创作的具体要求：
•❌ 错误示范："写个故事。"
•✅ 正确示范："请写一个800字的科幻短故事，主角是一位人工智能研究员，故事需包含悬疑元素。"
5. 使用比喻法：让抽象具象化
通过类比让复杂概念更易理解：
•❌ 错误示范："解释比特币原理。"
•✅ 正确示范："请用'快递系统'作为比喻，解释比特币区块链的运作原理。"
6. 设定目标受众：明确表达层次
让AI知道面向谁说话：
•❌ 错误示范："介绍相对论。"
•✅ 正确示范："请以一个对物理充满好奇的小学生能理解的方式，解释爱因斯坦的相对论。"
7. 使用多维角度：全方位思考
从不同维度探讨问题：
•❌ 错误示范："聊聊元宇宙。"
•✅ 正确示范："请从技术实现、社会影响、个人体验三个维度，分析元宇宙的发展前景。"
8. 设定时间跨度：明确历史维度
在时间轴上定位问题：
•❌ 错误示范："说说手机的变化。"
•✅ 正确示范："请对比1990年代到2020年代手机的变迁史，重点分析每个十年的突破性创新。"
9. 加入互动元素：创造对话空间
设计互动式的问答：
•❌ 错误示范："教我学英语。"
•✅ 正确示范："请扮演一位英语教师，和我进行一次模拟面试，针对我的回答给出改进建议。"
10. 明确专业程度：设定技术门槛
表明期望的专业深度：
•❌ 错误示范："解释神经网络。"
•✅ 正确示范："作为一位机器学习专家，请用专业术语解释神经网络的反向传播算法原理。"
11. 情境代入：创造沉浸体验
让AI进入特定场景：
•❌ 错误示范："写个菜谱。"
•✅ 正确示范："假设你是米其林三星主厨，请设计一道融合中西元素的创新料理，并详细说明烹饪步骤。"
12. 设定创作风格：确定艺术调性
明确作品的艺术风格：
•❌ 错误示范："画一幅画。"
•✅ 正确示范："请用文字描述一幅赛博朋克风格的未来城市插画，需包含霓虹、机械和雨天等元素。"
13. 使用类比思维：建立认知桥梁
通过熟悉事物理解新概念：
•❌ 错误示范："解释量子纠缠。"
•✅ 正确示范："请将量子纠缠比作'魔法双胞胎'，解释它们如何不管相隔多远都能即时影响对方。"
14. 设定问题难度：调整认知层次
明确期望的难度等级：
•❌ 错误示范："给道数学题。"
•✅ 正确示范："请出一道适合高考重点班学生的立体几何题，涉及圆柱与圆锥的复合体。"
15. 加入故事元素：增添叙事性
用故事形式传递信息：
•❌ 错误示范："介绍光合作用。"
•✅ 正确示范："请通过一片叶子的视角，讲述它如何利用阳光、水和二氧化碳制造养分的奇妙旅程。"
16. 设定输出结构：组织内容框架
明确内容的组织方式：
•❌ 错误示范："分析这部电影。"
•✅ 正确示范："请从剧情、角色、摄影、配乐四个方面，用2000字分析《盗梦空间》的艺术成就。"
17. 使用场景化问题：还原真实情境
创造实际应用场景：
•❌ 错误示范："怎么投资理财？"
•✅ 正确示范："作为一名月收入8000的年轻人，我该如何规划理财以在5年内攒够首付？"
18. 设定创新要求：激发独特思维
鼓励创新性思考：
•❌ 错误示范："设计一个产品。"
•✅ 正确示范："请设计一个解决城市老年人出行难题的智能产品，要求具有创新性且易于操作。"
19. 加入评价标准：明确衡量维度
设定评判的标准：
•❌ 错误示范："这篇文章好吗？"
•✅ 正确示范："请从逻辑性、创新性、实用性三个维度，对这篇人工智能论文进行学术评价。"
20. 设定反馈机制：建立互动循环
创造持续对话空间：
•❌ 错误示范："教我编程。"
•✅ 正确示范："请设计一个循序渐进的Python学习计划，每完成一个阶段，我会向你展示代码，请你提供改进建议。"