在这个 AI 技术飞速发展的时代，AI 工具如雨后春笋般不断涌现，AI 大模型的智能程度也在持续攀升。就拿 DeepSeek 来说，它的深度思考功能已经取得了显著的进步，能够更精准地洞悉用户的真实意图。

然而，只要涉及与 AI 的交互，提示词就始终是绕不开的关键环节。下面将依据 DeepSeek 官方文档，为大家深入解读核心提示词的设计原则，结合万能公式，助力大家告别无效指令，让 AI 真正成为你工作与生活中的得力助手，为你排忧解难，高效完成各项任务。

一、官方提示词拆解

DeepSeek的官方提示词库，介绍了常用的13类使用场景，虽然文档是API开发文档，但提示词库对于网页或者APP 聊天同样实用。

1、单刀直入式

公式：任务 + 要求

说明：
这种任务一般比较简单，AI很容易理解任务，只要提出问题和要求，就可以得到不错的答案。

01 代码改写

场景：代码改写

用途：对代码进⾏修改，来实现纠错、注释、调优等。

提示词示例：
下面这段的代码的效率很低，且没有处理边界情况。请先解释这段代码的问题与解决方法，然后进行优化：

 def fib(n):
    if n <= 2:
        return n
    return fib(n-1) + fib(n-2)

02 散文写作

场景：散文写作

用途：让模型根据提示词创作散文。

提示词示例：

以孤独的夜行者为题写一篇750字的散文，描绘一个人在城市中夜晚漫无目的行走的心情与所见所感，以及夜的寂静给予的独特感悟。

03 诗歌创作

场景：诗歌创作

用途：让模型根据提示词，创作诗歌。

提示词示例：

模仿李白的风格写一首七律.飞机

输出示例：

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2、角色定位法

公式：角色+领域+任务+目标

说明：

这种任务一般需要通过提示词指令指定AI扮演指定的角色（如育儿专家、AI技术专家、大学物流老师、小红书自媒体博主），熟悉某个领域（如育儿、AI技术、大学物理教学内容、小红书自媒体内容制作及运营），具有什么样的风格或者拥有什么样的能力，去完成什么任务（如解决孩子辅导问题、生成文案、与用户聊天）。

01 角色扮演

场景：角色扮演（自定义人设）

用途：自定义人设，来与用户进行角色扮演。

提示词示例：

请你扮演一个刚从美国留学回国的人，说话时候会故意中文夹杂部分英文单词，显得非常fancy，对话中总是带有很强的优越感。  
美国的饮食还习惯么。

02 文案大纲生成

场景：文案大纲生成

用途：根据用户提供的主题，来生成文案大纲。

提示词示例：

你是一位文本大纲生成专家，擅长根据用户的需求创建一个有条理且易于扩展成完整文章的大纲，你拥有强大的主题分析能力，能准确提取关键信息和核心要点。具备丰富的文案写作知识储备，熟悉各种文体和题材的文案大纲构建方法。可根据不同的主题需求，如商业文案、文学创作、学术论文等，生成具有针对性、逻辑性和条理性的文案大纲，并且能确保大纲结构合理、逻辑通顺。该大纲应该包含以下部分：  
引言：介绍主题背景，阐述撰写目的，并吸引读者兴趣。  
主体部分：第一段落：详细说明第一个关键点或论据，支持观点并引用相关数据或案例。  
第二段落：深入探讨第二个重点，继续论证或展开叙述，保持内容的连贯性和深度。  
第三段落：如果有必要，进一步讨论其他重要方面，或者提供不同的视角和证据。  
结论：总结所有要点，重申主要观点，并给出有力的结尾陈述，可以是呼吁行动、提出展望或其他形式的收尾。  
创意性标题：为文章构思一个引人注目的标题，确保它既反映了文章的核心内容又能激发读者的好奇心。  
请帮我生成“中国农业情况”这篇文章的大纲

03 宣传标语生成

场景：宣传标语生成

用途：让模型生成贴合商品信息的宣传标语。

提示词示例：

你是一个宣传标语专家，请根据用户需求设计一个独具创意且引人注目的宣传标语，需结合该产品/活动的核心价值和特点，同时融入新颖的表达方式或视角。请确保标语能够激发潜在客户的兴趣，并能留下深刻印象，可以考虑采用比喻、双关或其他修辞手法来增强语言的表现力。标语应简洁明了，需要朗朗上口，易于理解和记忆，一定要押韵，不要太过书面化。只输出宣传标语，不用解释。  
请生成”希腊酸奶“的宣传标语

输出示例：

"希腊酸奶，浓滑如诗，健康滋味，一口知！"

04 中英翻译专家

场景：中英翻译专家

用途：中英文互译，对用户输入内容进行翻译。

提示词示例：

你是一个中英文翻译专家，将用户输入的中文翻译成英文，或将用户输入的英文翻译成中文。对于非中文内容，它将提供中文翻译结果。用户可以向助手发送需要翻译的内容，助手会回答相应的翻译结果，并确保符合中文语言习惯，你可以调整语气和风格，并考虑到某些词语的文化内涵和地区差异。同时作为翻译家，需将原文翻译成具有信达雅标准的译文。"信" 即忠实于原文的内容与意图；"达" 意味着译文应通顺易懂，表达清晰；"雅" 则追求译文的文化审美和语言的优美。目标是创作出既忠于原作精神，又符合目标语言文化和读者审美的翻译。  
牛顿第一定律：任何一个物体总是保持静止状态或者匀速直线运动状态，直到有作用在它上面的外力迫使它改变这种状态为止。 如果作用在物体上的合力为零，则物体保持匀速直线运动。 即物体的速度保持不变且加速度为零。

输出示例：

Newton's First Law: An object will remain at rest or in uniform straight-line motion unless acted upon by an external force that compels it to change this state. If the net force acting on the object is zero, the object will maintain uniform straight-line motion. In other words, the object's velocity remains constant, and its acceleration is zero.

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3、结构化输出

公式：任务+目标+格式要求

说明：

这种任务一般需要通过提示词指令指定AI需要完成的任务（提取关键信息），以指定格式输出（JSON格式、Markdown格式、指定表头的表格、XML格式）。

01 结构化输出

场景：结构化输出

用途：将内容转化为 Json，来方便后续程序处理

提示词示例：

用户将提供给你一段新闻内容，请你分析新闻内容，并提取其中的关键信息，以 JSON 的形式输出，输出的 JSON 需遵守以下的格式：  
  
{  
  "entiry": <新闻实体>,  
  "time": <新闻时间，格式为 YYYY-mm-dd HH:MM:SS，没有请填 null>,  
  "summary": <新闻内容总结>  
}  
  
8月31日，一枚猎鹰9号运载火箭于美国东部时间凌晨3时43分从美国佛罗里达州卡纳维拉尔角发射升空，将21颗星链卫星（Starlink）送入轨道。紧接着，在当天美国东部时间凌晨4时48分，另一枚猎鹰9号运载火箭从美国加利福尼亚州范登堡太空基地发射升空，同样将21颗星链卫星成功送入轨道。两次发射间隔65分钟创猎鹰9号运载火箭最短发射间隔纪录。  
  
美国联邦航空管理局于8月30日表示，尽管对太空探索技术公司的调查仍在进行，但已允许其猎鹰9号运载火箭恢复发射。目前，双方并未透露8月28日助推器着陆失败事故的详细信息。尽管发射已恢复，但原计划进行五天太空活动的“北极星黎明”（Polaris Dawn）任务却被推迟。美国太空探索技术公司为该任务正在积极筹备，等待美国联邦航空管理局的最终批准后尽快进行发射。  

输出示例：

{  
  "entity": "猎鹰9号运载火箭",  
  "time": "2023-08-31 03:43:00",  
  "summary": "8月31日，猎鹰9号运载火箭两次成功发射，将42颗星链卫星送入轨道，创下了最短发射间隔纪录。尽管美国联邦航空管理局允许恢复发射，但原计划的“北极星黎明”任务被推迟，等待最终批准。"  
}

02 模型提示词生成

场景：模型提示词生成

用途：根据用户需求，帮助生成高质量提示词

提示词示例：

你是一位大模型提示词生成专家，请根据用户的需求编写一个智能助手的提示词，来指导大模型进行内容生成，要求：  
1. 以 Markdown 格式输出  
2. 贴合用户需求，描述智能助手的定位、能力、知识储备  
3. 提示词应清晰、精确、易于理解，在保持质量的同时，尽可能简洁  
4. 只输出提示词，不要输出多余解释  
  
请帮我生成一个“Linux 助手”的提示词

输出示例：

# Linux 助手提示词  
  
## 定位  
Linux 助手是一个专门为 Linux 用户设计的智能助手，旨在提供与 Linux 操作系统相关的技术支持、命令查询、系统优化建议以及故障排除帮助。  
  
## 能力  
1. **命令查询**：能够快速查找并提供 Linux 命令的使用方法、参数说明及示例。  
2. **系统管理**：提供系统配置、用户管理、权限设置等方面的指导。  
3. **故障排除**：帮助诊断和解决常见的 Linux 系统问题，如网络故障、软件安装错误等。  
4. **性能优化**：提供系统性能调优建议，包括内存管理、磁盘优化等。  
5. **脚本编写**：协助编写和调试 Bash 脚本，提供脚本优化建议。  
  
## 知识储备  
1. **Linux 发行版**：熟悉 Ubuntu、CentOS、Debian、Fedora 等主流 Linux 发行版。  
2. **命令行工具**：精通常用命令行工具，如 grep、awk、sed、find 等。  
3. **系统服务**：了解 systemd、init.d 等系统服务管理工具。  
4. **网络配置**：熟悉网络配置、防火墙设置、SSH 配置等。  
5. **软件包管理**：掌握 apt、yum、dnf 等软件包管理工具的使用。  
  
## 提示词示例  
- "如何查看当前系统的内存使用情况？"  
- "如何在 Ubuntu 上安装 Apache 服务器？"  
- "如何配置 SSH 免密登录？"  
- "如何查找并删除系统中超过 100MB 的日志文件？"  
- "如何编写一个定时备份的 Bash 脚本？"

二、写好提示词的4个技巧

很多人在与 AI 大模型交互处理复杂的任务时，常常会因为提示词使用不当，导致得到的结果不尽人意。其实，掌握一些实用的技巧，就能让我们与 AI 大模型的沟通更加顺畅高效。接下来，就为大家详细介绍写好提示词的 4 个技巧，帮助大家更好地驾驭 AI 大模型，让它精准地为我们所用。

1、写清楚指令

01 尽可能多的描述任务的细节

在提示工程中，仅仅指定任务而不细致描述任务的细节，大模型往往会自行 “脑补” 细节，如此一来，生成的内容大概率会与我们的预期大相径庭。所以，我们必须确保在提示词里，除了明确提出任务（也就是基本诉求），还要尽可能详尽地阐述任务的各种细节。

就拿请一位博士助理帮忙统计客户信息这件事来说。

如果我们只是简单地告知助理 “帮我统计下客户信息”，却完全没有说清楚需要统计具体哪些信息，比如客户的性别、年龄、联系方式、消费习惯、购买频次、所在地区、甚至是最近一次购买产品的时间和金额等关键信息，即便这位助理智力超群、能力卓越，最终交付的统计结果也很难契合我们的预期。

因为助理不明确我们关注的重点，只能凭借自己的理解去收集和整理数据，很可能会遗漏重要的信息，或者整理出来的内容并非我们真正需要的。

02 要求模型采用角色

这个策略的核心要义就是：专业的事情交给专业的人做。

通过让模型扮演特定的角色，能够让它基于该角色的专业视角和行为模式进行输出，从而生成更贴合实际应用场景、更具针对性和专业性的内容。

回顾上面的例子，比如我让模型以客户关系管理专家的角色来完成统计客户信息的任务。客户关系管理专家在这个领域有着丰富的经验和专业的知识体系，他们深知哪些客户信息对于企业的运营和决策至关重要。

当模型扮演这一角色时，它会从专业的角度出发，深入分析各项客户信息之间的关联，挖掘出潜在的价值点。

这样一来，我们得到的就不再是一份简单的客户信息统计报表，而是一份包含深入分析和专业建议的综合报告，对我们的工作更具指导意义和实用价值。

03 使用分隔符清楚地指示输入的不同部分

在与大模型进行交互的过程中，我们输入的内容往往包含多个不同部分，这些部分可能涉及不同的信息维度、功能模块或者场景元素。

如果不加以区分，一股脑地全部发送给大模型，很容易导致模型在处理时出现混淆，进而影响输出结果的准确性和逻辑性。 而使用分隔符来明确指示输入的不同部分，就像是给大模型提供了一张清晰的 “导航图”，能帮助它迅速理解输入内容的结构，准确地提取关键信息并进行针对性处理。

2、指定完成任务所需的步骤

我们小时候在家里或许都听过这样几句话: “写完作业才能看电视”、“写完作业才能出去玩”、“先去洗手再来吃饭”。想要看电视和出去玩的前提是要写完作业，想要吃饭的前提是洗过手，只有完成了步骤一才能去做步骤二我们小时候经常会被这样的规则限制，乖乖的按照步骤去做事情。

在提示工程中，如果我们的任务中包含一些具有依赖关系的步骤，后边的步骤依赖于前边步骤的完成。我们就需要在提示词中明确的写清楚所有的步骤，否则大模型会自行脑补这些步骤，导致输出的结果不符合我们预期。

3、引用参考示例

在与大模型进行交互的过程中，单纯用文字描述任务和需求，有时可能会显得抽象模糊，大模型难以精准理解我们的期望，从而导致生成的内容与预期有偏差。此时，引用参考示例便是一个非常有效的策略。参考示例就如同为大模型提供了一个具体的、可参照的样本，让它能够直观地明白我们想要的结果是什么样的，极大地提升了大模型生成内容的准确性和契合度。

以设计一款智能手表的宣传海报文案为例。如果只是简单地告诉大模型 “设计一份智能手表的宣传海报文案，突出产品的科技感和时尚感”，大模型生成的文案可能五花八门，很难精准命中我们心中理想的效果。但要是在指令中加入参考示例，情况就会大不一样。比如，参考以下手机宣传海报文案的风格和结构，为智能手表创作宣传海报文案。

如此一来，大模型生成的智能手表宣传海报文案就更有可能符合我们的预期，既突出了产品的科技亮点，又展现了其时尚属性，能够有效吸引目标消费者的关注。

4、拆分复杂任务为简单小任务

在运用大模型解决实际问题时，我们常常会遇到一些复杂且庞大的任务，这些任务往往涉及多个领域、多种功能和众多细节，若直接将其一股脑抛给大模型，大模型可能会因任务的复杂性而难以招架，导致处理过程混乱，生成的结果也不尽人意，甚至可能出现运行错误或超时的情况。此时，将复杂任务拆分成一系列简单的小任务，就成为了一种行之有效的策略。

比如当前有一本数十万字的书，直接把这本内容发给 AI 大模型让它做一个摘要总结肯定是不行的。解决办法就是把每个章节单独给 AI 发送过去，让它生成一个总结，最后再把各个章节的总结发送给它，让它做一个汇总。比如当前有一本数十万字的书，直接把这本内容发给 AI 大模型让它做一个摘要总结肯定是不行的。解决办法就是把每个章节单独给 AI 发送过去，让它生成一个总结，最后再把各个章节的总结发送给它，让它做一个汇总。

三、提示词的两大心法

1、万能公式

这里为你提供一个极具实用性的万能公式，它堪称与 AI 大模型沟通的 “钥匙”，能帮助你迅速撰写出清晰、准确的提示词，让大模型精准理解你的需求。这个万能公式由以下四个关键要素构成：

• 角色设定：明确赋予 AI 大模型特定的角色身份，能引导它站在专业视角进行思考与输出。
• 背景描述：详细阐述任务的背景信息，这能让大模型更全面地了解任务的来龙去脉和实际需求。
• 具体要求：清晰、准确地表达你对任务的具体期望和要求，这是提示词的核心部分。避免模糊和歧义，尽可能详细地说明任务的各项细节。
• 输出格式：提前明确对输出结果的格式要求，包括字数限制、语言风格、排版样式等。

当你不确定如何撰写提示词时，不妨依据这个万能公式，将你所掌握的各种细节和要求有条理地描述出来。要是输出结果未能达到预期，也无需着急，可根据实际情况对提示词进行不断地迭代和调整，直至得到满意的结果。

2、边学边用

很多人认为，必须先熟练掌握各种提示词技巧，才能开始使用 AI 大模型。但实际上，最好的学习方式是先行动起来，在实际使用过程中结合技巧，逐步提升自己撰写提示词的能力。

AI 提示词本质上是一种工具，只有通过不断地实践运用，你才能更深刻地理解每个要素的作用和影响，从而更好地调整和优化提示词。

在使用过程中，你可以多尝试不同的组合和表达方式，观察大模型的输出结果，总结经验教训。

每一次的尝试都是一次学习和成长的机会，通过不断地实践和反思，你的提示词撰写能力将会得到显著提升，与 AI 大模型的沟通也会越来越顺畅。

掌握这两大提示词心法，你将能够更好地驾驭 AI 大模型，让它成为你工作和生活中的得力助手，为你创造更多的价值。

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四、如何系统学习掌握AI大模型？

AI大模型作为人工智能领域的重要技术突破，正成为推动各行各业创新和转型的关键力量。抓住AI大模型的风口，掌握AI大模型的知识和技能将变得越来越重要。

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行业分析主要包括对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估，以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用，以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。

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