DeepSeek 提示工程指南

提示工程是与DeepSeek等AI模型高效交互的关键技能。以下是一套系统的提示工程方法：

一、基础框架

1. CRISPE框架

   • Context (背景)：设定场景
   • Role (角色)：定义AI角色
   • Instruction (指令)：明确任务
   • Style (风格)：指定输出风格
   • Persona (人格)：设定语气特征
   • Example (示例)：提供范例

2. 结构化模版

   你是一位[角色]，请以[风格]完成以下任务：
   [具体指令]
   输出格式要求：[格式要求]
   参考示例：[示例]
   

二、高级技巧

1. 思维链(CoT)提示

   • “请分步骤思考：[问题]。首先…然后…最后…”
   • 适用于复杂推理任务

2. 自洽性验证

   • “请从多个角度分析这个问题，并验证结论的一致性”

3. 递归细化

   第一轮：生成大纲
   第二轮：扩展第一部分
   第三轮：深度完善
   

4. 元提示技巧

   • “请评估我刚才的提问方式，并提出3个更有效的提问版本”

三、领域特定优化

1. 代码相关

"""
你是一位Python专家，请：
1. 分析以下代码的问题
2. 提供优化版本
3. 解释优化原理

代码：[粘贴代码]
"""

2. 创意写作

角色：著名科幻作家
任务：创作关于量子计算机觉醒的微小说
要求：
- 800字以内
- 包含反转结局
- 使用拟人化手法

3. 商业分析

作为麦肯锡顾问，请：
1. 分析新能源汽车行业的SWOT
2. 用表格对比TOP3厂商
3. 预测2025年趋势
数据来源：[指定来源]

四、性能优化策略

1. 温度控制法

   • “用temperature=0.7的回答风格…” (更创造性)
   • “请给出确定性回答…” (更精准)

2. 多模态思维

   • “先用文字描述，再用表格呈现关键数据”

3. 反馈循环

   第一版：初步回答
   第二版：基于"需要更多技术细节"的反馈完善
   第三版：加入行业案例
   

五、调试技巧

1. 当结果不理想时：

   • “换种方式解释我的问题”
   • “哪些信息能帮你给出更好回答?”
   • “请指出我提问中的模糊点”

2. 结果评估标准：

   • 相关性
   • 完整性
   • 深度
   • 可操作性

六、最佳实践

1. 渐进式披露：逐步提供信息
2. 约束设计：设置明确边界
3. 视角切换：多角度提问
4. 结果验证：要求AI自我评估

通过系统应用这些技巧，您可以显著提升与DeepSeek交互的效率和质量。建议从基础框架开始，逐步尝试高级技巧，并根据具体场景灵活组合使用。