DeepSeek提示词的基础、进阶和高级版本，超越99%的人

DeepSeek提示词的基础、进阶和高级版本，超越99%的人

引用

网易

1.

https://www.163.com/dy/article/JND4GE0505564ESL.html

DeepSeek提示词是AI领域中一种重要的技术工具，它通过不同的框架和方法，帮助用户更有效地与AI模型进行交互。本文将详细介绍DeepSeek提示词的基础、进阶和高级版本，帮助读者掌握这一技术的核心要领。

DeepSeek提示词的基础版本

RCR框架：Role-Context-Request（角色-上下文-请求）

角色定位（Role）

• 基础版：你是一位资深网络安全工程师
• 进阶版：你是有15年Java开发经验的架构师，擅长高并发系统设计，习惯用比喻解释复杂概念

上下文限定（Context）

• 基础版：用户是刚学Python的新手
• 进阶版：目标读者为医疗行业从业者，需避免专业术语，用患者能理解的语言解释CT扫描原理

明确请求（Request）

• 基础版：写一段二叉树的遍历代码
• 进阶版：

# 用Python实现非递归中序遍历，要求：
# - 添加中文注释解释栈操作逻辑
# - 输出示例包含3层节点结构
# - 时间复杂度分析

DeepSeek提示词的进阶版本

1. 分步式指令

用特殊符号明确执行步骤。
案例提示词：

请按以下步骤分析：
① 识别用户需求中的核心矛盾
② 列出3种可能的解决方案
③ 用SWOT分析法对比选项
④ 给出可落地的执行建议

2. 模板填充法

将提示词拆分为可复用的模块。
案例提示词：

生成一份跨境电商营销方案，包含：
【目标人群】20-35岁北美都市女性
【痛点分析】列出3个核心痛点
【渠道策略】分社媒/EDM/KOL三类说明
【ROI预测】用表格对比各渠道成本与预期转化率

3. 注意力分配法

通过分段标记和关键词强化，引导模型聚焦核心信息：
案例提示词：

请分析以下文本（重点关注加粗部分）：
**量子计算的核心优势**在于并行处理能力，但**量子退相干问题**仍是主要挑战。

4. 多模态融合

通过跨模态信息提示增强大模型理解力。
案例提示词：

根据这张图表（图1），分析销售额的季节性波动，并结合文本描述（见下文）预测下季度趋势。

5. 动态调整生成参数：温度（Temperature）

通过调整温度值生成不同风格（大模型中，温度值控制生成文本的随机性，值低结果保守常规，值高更随机创新但可能欠逻辑，取值范围在0-1。）
案例提示词：

以严谨的学术语言回答（temperature=0.3），避免发散性内容。

6. 动态调整生成参数：Top-p（Nucleus Sampling）

通过Top-p值来控制生成内容的多样性（top-p 是大模型中用于核采样的参数，通过设定一个概率阈值，让模型从累计概率达到该阈值的词中选择生成内容，值越小生成越保守，值越大生成越多样且更随机）
案例提示词：

生成5个创意点子，要求覆盖不同领域（top-p=0.9）。

7. 自我修正提示

让模型先输出初步结果，再自我优化
案例提示词：

先生成一段代码，然后分析潜在的性能瓶颈，并提出优化方案。

8. 多视角验证

通过角色切换增强输出可靠性：
案例提示词：

以开发者的角度实现功能，再以测试工程师的角度找出潜在缺陷。

DeepSeek提示词的高阶版本

1. 元提示（Meta-Prompting）

让模型生成提示词，再基于生成的提示词完成任务。
案例提示词：

你是一位提示词工程师，请为以下任务设计一个高效提示词：
任务：生成一篇关于“AI伦理”的深度分析文章，要求包含正反方观点。

2. 思维链增强（Chain-of-Thought Augmentation）

显式引导：通过分步指令强化逻辑推理
案例提示词：

请按以下步骤分析：
① 识别问题核心
② 列出可能的解决方案
③ 评估每种方案的可行性
④ 给出最终建议

隐式引导：通过提问激发模型推理
案例提示词：

如果量子计算机实现商用化，会对传统加密算法产生哪些影响？请逐步分析。

3. 多角色协作（Multi-Agent Collaboration）

通过提示词模拟多个角色的协作过程。
案例提示词：

你是一个团队，包含以下角色：
1. 产品经理：定义需求
2. 设计师：提供UI方案
3. 开发者：实现功能
请协作完成一个“智能家居控制App”的原型设计。

4. 对抗性提示（Adversarial Prompting）

通过对抗性提问挖掘模型的潜在能力。
案例提示词：

请反驳以下观点：“AI永远无法超越人类创造力”，并提供支持论据。

5. 逆向提示工程（Reverse Prompt Engineering）

通过输出反推模型的内部逻辑，优化提示词设计。
案例提示词：

请生成一段关于“量子计算”的文本，然后分析：
1. 哪些关键词触发了模型的特定推理路径？
2. 如何调整提示词以引导模型生成更专业的内容？

6. 提示词遗传算法（Prompt Genetic Algorithm）

通过迭代优化提示词，找到最佳生成效果。
案例提示词：

请生成5个不同的提示词，用于创建一篇关于“AI伦理”的文章。
然后评估每个提示词的效果，并选择最优版本。

7. 递归提示（Recursive Prompting）

定义：让模型在生成过程中不断优化提示词。
案例提示词：

请生成一个提示词，用于创建一篇关于“AI伦理”的文章。
然后基于生成的提示词，输出文章内容。