DeepSeek万能入门指令公式
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。
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Jenny_s_aimJenny_s_aim最近几天会没事儿跟deep seek聊聊天,比较有意思的事儿:小学要好的四姐妹建了个微信群,群名一时不知道怎么起,就想让Deek Seek想一想,给了十个参考,看着都不错,然后好姐妹结合参考定了个更好的!
