在使用 Deepseek 等智能大模型时，明明输入了自认为清晰的指令，可得到的答案却不尽如人意。别着急，这并非大模型 “不给力”，很可能是我们的指令输入方式有待优化。今天就来给大家分享几个让指令更有效的小技巧，助你轻松拿捏大模型，获取想要的答案。

Deepseek：DeepSeek | 深度求索

明确任务，精准描述

在向大模型提问时，越明确具体的指令，越容易得到精准的回复。比如，不要只说 “给我推荐一些书”，因为大模型不清楚你喜欢的书籍类型、阅读目的等信息，给出的推荐可能很宽泛。不妨这样问：“我最近对科幻小说感兴趣，希望能读到一些近五年出版、具有创新性世界观的科幻小说，你能给我推荐几本吗？” 详细的指令能让大模型迅速锁定你的需求，给出贴合心意的答案。

在代码领域同样如此。当你想让大模型帮你写代码时，不能只说 “写个程序”。假设你需要一个用 Python 语言编写的，能统计文本文件中单词出现频率的程序，你可以这么指令：“请用 Python 语言编写一个程序，它能读取一个给定路径的文本文件，统计文件中每个单词出现的频率，并按照频率从高到低输出结果。例如，输入文本文件路径为‘C:\Users\test.txt’ ，程序输出格式为 {‘the’: 100, ‘and’: 80, ……}。” 清晰的描述能让大模型产出符合你预期的代码。

细化步骤，引导思路

对于一些复杂的任务，将其拆解成多个步骤来描述，能帮助大模型更好地理解你的意图。以写一篇公众号推文为例，要是直接说 “帮我写一篇关于健康饮食的公众号推文”，大模型可能会无从下手，或者写出的文章缺乏针对性。你可以细化为：“首先，帮我列出健康饮食的三个核心要点；然后，针对每个要点展开，给出具体的解释和例子；最后，以一段呼吁读者养成健康饮食习惯的话语作为结尾，帮我整理成一篇适合发布在公众号上、字数在 1500 字左右的推文。” 这样一步一步引导，大模型就能按你的思路产出内容。

如果是编写复杂代码项目，这种方式同样重要。比如你要开发一个简单的 Web 应用，不要只说 “做个 Web 应用”，而是可以指令：“第一步，用 Flask 框架搭建一个基础的 Web 应用框架，设置好根路由‘/’，并在该路由下返回‘Welcome to my app’字样；第二步，创建一个新的路由‘/about’，用于展示关于这个应用的简单介绍；第三步，将应用部署到本地服务器，设置好端口为 5000。请提供每个步骤对应的 Python 代码以及详细解释。” 通过这样细化步骤，大模型能有条不紊地协助你完成开发。

提供背景，补充信息

提供与问题相关的背景信息，能让大模型在回答时更有针对性。比如，你想让大模型帮忙分析公司业绩下滑的原因，如果只说 “公司业绩下滑了，怎么办？” 大模型很难深入分析。但要是你补充道：“我们公司是一家电商企业，近三个月来业绩持续下滑，主要表现为销售额降低、客户转化率下降。近期我们没有调整产品价格，市场竞争也没有明显变化，你能帮我分析下可能的原因吗？” 大模型有了这些背景信息，就能从电商行业特点、公司运营细节等方面给出更合理的分析。

在代码方面，背景信息也极为关键。假如你要大模型优化一段现有代码，不要只发代码片段然后说 “优化这段代码”。你可以这样提供指令：“这是一段用 Java 编写的处理用户登录验证的代码，当前在高并发场景下性能不佳。代码运行环境是 Java 11，服务器配置为 4 核 8G 内存。请你帮我分析代码中可能存在的性能瓶颈，并给出优化后的代码以及优化思路。” 大模型依据这些背景信息，能更精准地进行代码优化。