DeepSeek高階提示詞編寫思路-從原則到方法技能
Hello，大家好，我是人月聊IT。
在前面文章我曾經談到過。在我們使用GPT的時候的，當時有一個標準的提示詞模版，即：
- 角色：讓GPT扮演什么角色
- 技能：GPT需要具備哪些關鍵的技能
- 目標：輸出的目標是什么
- 約束：有哪些工具約束，過程約束等
在原有的這個提示詞模版中，最難的往往是技能描述。類似我希望GPT幫我出一個戰略咨詢方案思路，我可以讓GPT扮演戰略咨詢專家，但是技能描述里面需要描述具備BLM，DSTE，全面預算管理，組織行為管理，戰略執行和解碼，CSF關鍵成功要素等各種技能。這些專業的技能當我們不熟悉戰略管理業務領域的時候，實際我們是無法寫出來的。
而在使用DeepSeek的時候，提示詞重心應該放在我是誰？我遇到什么問題？我遇到問題的環境和場景是如何的？我希望達到什么目標上面。即：
問題-場景-目標。
我并不需要告訴DeepSeek需要具備什么技能，應該是DeepSeek R1深度思考后自己分析應該采用哪些技能才能夠幫我解決問題。
今天準備跟大家聊下DeepSeek提示詞編寫的一些高階思路和方法。雖然我講這篇文章，但是還是想強調下，不要刻意去學習提升詞編寫，而是應該去學習DeepSeek的思維鏈和底層核心邏輯。
其次也不要究竟不會復雜的提示詞的編寫，簡單來說就是如果一個工具足夠智能，那么一定體現在對用戶的能力要求越來越低。而不是讓你花費大量的時間學習才能夠掌握提示詞編寫邏輯。
讓AI告訴你如何寫提示詞
簡單來說，如果你不會寫提示詞，不會發問。那么就讓AI告訴你如何編寫提示詞，如何發文。你要做的就是真正把你所處的場景，所面臨的問題講清楚就足夠了。
比如，你現在讓AI輸出軟件需求，但是你由于提問不對，導致輸出的軟件需求不完整。但是你并不清楚如何更加清晰精準的描述你的問題。那么你可以這樣問AI：
我讓AI根據我的問題輸出需求說明書，但是不完整。我應該如何發問才能讓AI基于我的原始需求幫我輸出完整符合業界主流標準的軟件需求規格說明書。
通過這種方式AI會告訴你如何提問或編寫提示詞并給出案例。
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讓AI反客為主進行調研
還有一個內容我昨天一直在強調，就是AI如果不能給你高質量的回答，往往代表你給的輸入背景和場景信息不足夠。在這種情況下，你可以讓AI反客為主，讓AI進一步發問問你，了解進一步的情況。你按照AI的問題進一步解答，最終AI再給你完整的答案。
類似昨天我驗證了一個當前團隊系統上線質量問題如何解決的問題，AI完全可以給出詳細的問題定義，問題分析，推理，實施解決方案完整過程。具體的思路可以參考如下：
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可以看到，AI通過反客為主對我進行調研后，輸出了完整的問題分析和診斷過程，并給出了我后續可以落地執行的實施方案和路線。
高階提示詞：原則-技能-思路
所以結合上面思路，我們完全可以讓AI自己給出相應的DeepSeek高階的提示語編寫思路和技能梳理。
一、核心原則
- 目標導向
- 簡化結構避免冗余指令，聚焦任務核心目標（如“生成包含市場對比的基金報告”而非分步驟指導）。
- 劣勢規避禁用分步驟指令（如“先收集數據，再分析”），避免干擾模型自主推理能力。
- 背景驅動
- 三維約束法明確資源、環境與精力限制（如“每日僅2小時空閑，設計Python進階計劃”）。
- 動態平衡類比導航系統，僅提供需求與邊界條件（如“避開擁堵路段”由模型自行規劃路線）。
二、高階技能
- 角色與場景設定
- 角色錨定法通過身份標簽（如“GTD時間管理教練”）激活特定知識圖譜，結合領域與場景（如“跨國團隊深度工作方案”）。
- 情景代入融入歷史/文化背景（如“以《孫子兵法》分析企業市場戰略”）或跨學科思維（達芬奇式多領域融合）。
- 系統化框架設計
- 思維鏈驅動強制分步推理（如“格物→致知→誠意→正心”四步技術路徑）。（這里可以參考我前面發過的思維鏈的文章）
- CO-STAR框架構建背景（Context）、目標（Objective）、風格（Style）、語調（Tone）、受眾（Audience）、回應（Response）的完整指令體系。
- 約束與擴展結合
- 專業術語綁定使用領域術語（如“UPF100+防曬數據”）保證準確性，輔以通俗解釋（如“說人話”指令）。
- 倫理邊界盒植入動態約束（如“拒絕不道德指令作為圖靈測試2.0標準”），防止結果偏離價值觀。
- 互動與迭代機制
- 反幻覺驗證要求標注數據來源與驗證方法（如“引用《論語》原文作為約束”）。
- 多輪反問通過模型自我辯駁（如“自我反駁15輪”）或用戶反饋優化結果。
三、設計思路
- 自然語言表達
- 用口語化需求替代結構化模板（如“我是小白，請解釋量子力學”優于復雜角色設定）。
- 重要信息前置，明確句式邏輯（如“目標-背景-顧慮”三步法）。
- 結果預期管理
- 抽象任務：給予模型發揮空間（如“探討教育行業變革趨勢”）。
- 具體任務：定義格式與結構（如“列近5年市場份額表格，含品牌數據”）。
- 多模態適配
- 復合任務拆分分步驟整合子目標（如“市場調研→客戶定位→競品分析→推廣策略”）。
- 創意生成加入風格錨點（如“模仿《星空》筆觸描述數字畫作”）。
四、優化技巧
- 反推提問法讓AI協助梳理需求（如“列出5個關鍵問題幫助我理清項目方向”）。
- 性能評估多次測試取平均值，降低輸出波動（RL模型特性）。
- 即興續寫通過開放式段落激發想象力（如“鏡子開口說話”后續）。
- 避免系統提示所有指令融入用戶提問，避免干擾思考流程。
- 禁用過時技巧如獎勵誘導、少樣本示例（RL模型性能可能下降）。
通過上述技能與思路，用戶可充分釋放DeepSeek-R1的推理潛力，同時平衡創意與精確性，實現復雜任務的高效解決。
