当我们使用DeepSeek时，如何更准确地发出指令，得到更符合我们期望的答复呢？阅读《DeepSeek：从入门到精通》以后，我提炼了其中关于输出指令的内容：

指令结构 = 任务目标 + 上下文信息 + 结构化框架 + 约束条件 + 迭代优化

翻译过来就是=我需要什么东西给谁使用+（我是什么角色/身份）+我需要达成什么样的效果+注意事项

举例：

请帮我制定一份21天的减脂计划，包含饮食和运动安排。

请围绕霸道总裁爱上重生的我为题写一篇小说，包含开场悬念+中间反转+高潮+结尾，人物形象要脸谱化，请对设定进行详细地审查，避免重复和抄袭。

1，任务目标（你想要什么）

明确核心需求：用简洁语言定义任务类型（如文本生成、代码调试、数据分析等）。

示例：  

「用Python实现快速排序函数，输出需包含注释。」

「分析新能源汽车销量数据，预测2025年市占率。」

2，上下文信息

提供背景知识：补充任务相关的关键信息，帮助AI精准理解需求。  

示例：  

「假设你是10世纪历史学家，评论拿破仑的崛起。」

「目标受众为30-45岁职场女性，需使用口语化表达。」

3，结构化框架

选择适配框架：根据任务类型选择以下策略：  

推理模型：直接提问，无需分步引导 

通用模型：显式拆分步骤

进阶框架：  

TASTE框架：定义任务、受众、结构、语气、示例。  

ALIGN框架：明确目标、难度、输入、规则、创新性。

4，约束条件

设定明确限制：规定输出格式、长度、风格、语气等。  

关键维度：  

输出格式：表格、列表、代码块等。  

语言风格：专业、幽默、简洁。  

数据要求：引用权威来源或指定参数。  

示例：  

「生成***的文章，需包含***数据，字数800字以内。」

「用抑扬格五音步写一首关于春天的诗。」

5，迭代优化

动态调整策略：  

增量改进：从基础提示开始，逐步添加细节（如先生成大纲，再填充内容）。  

反馈机制：要求AI自我评估输出（请检查逻辑漏洞并提供改进建议）。  

多轮追问：通过后续问题深化内容（为什么***？请对比其他***）。

实用指令示例

场景：生成营销文案  

任务目标：为智能家居产品设计一则广告文案，突出安全功能。  

上下文：目标用户为独居老人子女，需激发情感共鸣。  

结构化框架：使用「问题—解决方案—行动号召」结构。  

约束条件：包含3个产品优势，字数200字以内，口语化表达。  

迭代优化：生成3个方案后，要求AI对比优劣并优化措辞。

输出示例：  

「担心父母独居安全？XX智能家居实时监控门窗动态，遇险自动报警！三大核心保障：① 24小时AI预警，精准识别异常；② 一键呼叫子女，紧急情况秒响应；③ 安装简易，老人轻松上手。现在购买享8折优惠，守护父母，刻不容缓！」

关键原则

简洁精准：避免冗长，聚焦核心需求。  

平衡控制：提供必要约束，但保留AI优化空间。  

伦理合规：避免生成争议内容，明确要求AI验证数据可靠性。