DeepSeek的提示词技巧

这两天，DeepSeek-R1火的飞起，在中日美三个Appstore榜上登顶。

你会发现大街小巷，男女老少都在聊deepseek这个话题。 2025年1月20日，DeepSeek 发布了 DeepSeek-R1 和 DeepSeek-R1-Zero 两个新模型。

这两个模型基于 DeepSeek-V3 的基础架构，采用混合专家（MoE）架构，拥有 6710 亿参数，每次计算激活 370 亿参数

在全球人工智能领域，ChatGPT实现这一用户量级耗时两年，而深度求索（DeepSeek）仅用一年有余便达成同等规模。

DeepSeek 自从2024年以来，以惊人的速度不断在迭代升级，其发展历程如下

数据来源：Xsignal（奇异因子）

2024年1月5日：DeepSeek LLM首次亮相，这是DeepSeek在大型语言模型领域的初步探索。

2024年2月5日：DeepSeek-Math版本上线，专注于数学问题的解决能力。

2024年3月11日：DeepSeek-VL发布，引入了视觉语言融合技术，拓展了模型的应用场景。

2024年5月7日：DeepSeek-V2版本发布，优化了语言生成的流畅度和准确性。

2024年6月17日：DeepSeek-Coder-DeepSeek-VL2推出，进一步强化了代码生成和多模态交互能力。

2024年10月17日：DeepSeek-Janus版本推出，引入了多语言和跨领域的能力。

2024年12月13日：DeepSeek-VL2升级，提升了视觉理解与生成的性能。

2024年12月26日：DeepSeek-V3版本发布，进一步提升了模型的综合性能。

2025年1月20日：DeepSeek-R1发布，凭借其强大的性能和创新的功能，迅速登顶美区App Store免费榜。

2025年1月27日：DeepSeek-Janus-Pro版本上线，为专业用户提供了更强大的功能支持。

在如此火的deepseek，还曾把还英伟达干蹦了，盘中跌17%

2024年1月20日，中国人工智能企业深度求索（DeepSeek）正式推出新一代推理模型DeepSeek-R1。该模型在保持与OpenAI最新o1模型相当性能指标的同时，其API调用成本仅相当于OpenAI同级别模型的3.7%。这一突破性进展引发全球科技界震动，据行业消息透露，Meta公司为此紧急组建了四个专项研究团队，而该技术突破对传统算力市场的冲击甚至波及半导体行业，使得英伟达等芯片巨头的市场前景面临新的挑战。

值得关注的是，深度求索的技术突破背后依托着中国头部量化投资机构幻方量化。作为资产管理规模超千亿的私募基金，幻方采用业内通行的"管理费+业绩报酬"商业模式，即按管理规模收取固定比例管理费，并根据投资收益提取超额业绩分成。这种模式使得基金管理人无论在市场涨跌中都能获得稳定收益，形成了独特的行业生态。

幻方是不缺钱的。（乃至于后面开源了众多的模型，与英伟达等抗衡）

这跑分上，两者几乎相同（deepseek和openai o1）

以往我们给大模型的pmropt，回明确指出 ，你是一个专业的xx。我需要做xxx，当前的背景是xx 。等等

现在需要抛弃掉这些写法

将决策权托付给deepseek，通过其自主思考与推演机制，往往能收获意想不到的优化效果。智能体不仅能够精准解析用户显性需求，更能运用深度神经网络填补思维间隙中的隐性诉求。在问题解决维度，算法模型可同步生成多模态解决方案集，通过强化学习机制在动态评估中持续优化决策路径，最终输出超越人类直觉判断的帕累托最优解。这种协同智能模式，实质上构建了人机认知的互补增强回路。

只需要表达你是谁+你的目标就OK。

不要忽视 你是谁 这个背景信息

如果真的需要有一个万能Prompt模板，那就是

你是谁 + 背景信息 + 你的目标

大道至简，用人话清晰的表达出你的需求就可以了。

而且看官方的。已经也是很简介的了。

提示词（Prompt）是用户与大语言模型进行智能交互的核心媒介，它如同人机对话的"语义解码器"，通过精心设计的文本框架向AI系统传递三大关键信息：任务指令、创作规范及知识限定。以诗歌创作为例，基础指令"写首诗"仅触发基础功能，而进阶指令"模仿唐代边塞诗风创作七言绝句，主题聚焦AI攻克人类疾病，须融合'算力''基因'等科技意象"则通过明确风格范式（七言绝句）、主题边界（医疗AI突破）和意象要求（算力/基因），构建出精准的创作坐标系，引导模型在限定范围内发挥创造力。这种结构化对话机制实质上是将人类思维转化为机器可解析的认知图谱。

提示词工程的六大核心价值与实施策略

1. 消除歧义：精准界定模型理解边界 问题背景：大模型的"知识幻觉"易导致跨域混淆 解决方案：通过限定条件明确任务边界，构建结构化指令框架 案例对比： 原始提问："介绍苹果" → 可能混杂水果品种与科技公司信息 优化指令："从商业竞争视角解析苹果公司2023年供应链战略，重点评估印度市场布局对全球产能分配的影响"
2. 风格适配：构建场景化输出范式 学术场景要求： "采用IEEE论文格式综述量子计算领域突破性进展，整合2024年Nature刊载的量子纠错实验数据与理论模型" 新媒体场景指令： "创作符合今日头条传播特征的爆款文案：冬季露营十大必备装备清单，要求每项商品推荐配以🔥🌲❄️等emoji符号进行视觉区隔"
3. 角色赋能：激活领域专家模式 专业角色指令模板： "模拟顶级投行执行董事视角，运用麦肯锡MECE框架解构新能源汽车行业价格竞争格局： ① 从电池成本优化/政策补贴退坡/品牌溢价能力三维度建立分析矩阵 ② 横向对比特斯拉、比亚迪、理想2023Q4关键财务指标 ③ 生成包含SWOT分析的战略建议PPT框架，备注各模块数据可视化方案"
4. 思维拓展：建立系统化推理路径 链式推理提示范式： "分阶段完成房价预测模型构建： Step1 系统梳理影响房价的5个核心变量（经济指标/政策调控/人口结构/土地供给/市场预期） Step2 基于北京市2019-2023年面板数据进行因子权重回归分析 Step3 构建ARIMA-LSTM混合预测模型，说明各参数置信区间及模型适用边界"
5. 模态融合：实现跨维度认知协同 多模态交互示例（适配DeepSeek最新能力）： "结合提供的3nm芯片制程工艺图纸，分析华为海思技术突破路径，具体要求：
6. 标注晶体管密度、功耗控制等关键指标
7. 制作与台积电、三星同代工艺的技术参数对比表
8. 评估技术代差对国产半导体产业链的影响层级"
9. 对话演进：维持认知连续性 长期记忆管理策略： "基于前序对话中存储的糖尿病分型临床数据（Ⅰ型/Ⅱ型/GDM），现需： ① 专为Ⅱ型糖尿病患者设计七日膳食方案 ② 标注各餐次GI值及营养成分配比 ③ 规避2023版《中国糖尿病防治指南》列出的禁忌食材"

deepseek 提示库

比如代码改写

文案大纲生成