一、提示词设计的黄金法则
1. 具体性为王 ❌ 模糊提问：“写一篇市场报告” ✅ 精准指令：“作为消费品行业分析师，写一份2024年中国智能家居市场的竞争格局报告，需包含头部品牌份额、技术趋势（如AIoT）、用户画像（25-40岁新中产），数据引用头豹研究院和Statista，用Markdown表格对比关键指标。”
2. 结构化思维 “角色-任务-约束”框架：
角色：资深Python工程师 任务：优化图像分类模型的推理速度 约束：现有模型为ResNet50，硬件为单卡RTX 3090，要求推理时间降低30%且精度损失≤2% 附加指令：提供可复现的代码示例，优先推荐剪枝、量化之外的创新方案
3. 动态修正机制
- 第一步：生成初稿 “用Python实现一个股票价格预测模型，基于LSTM，输出训练代码和可视化结果”
- 第二步：定向优化 “在初稿基础上增加以下功能：① 引入Transformer模块替代部分LSTM层；② 添加贝叶斯超参数优化逻辑；③ 用Plotly生成交互式回测图表”
二、行业级提示词模板库
1. 学术科研
场景：文献综述突破 模板： “你是一名计算生物学方向的博士后，需要总结近3年《Nature》上关于CRISPR-Cas9脱靶效应检测技术的突破性研究。请按以下框架输出：
- 方法论创新（分基因编辑工具开发、检测算法两类）
- 关键数据集与实验设计对比（用表格呈现）
- 未解决的科学问题（至少列出3点） 要求引用2021年后论文，标注DOI编号”
解析：角色绑定+时间限定+结构化输出+数据溯源，避免泛泛而谈。
2. 编程开发
场景：代码调试与优化 模板： “现有Django项目使用PostgreSQL时出现‘连接池耗尽’错误（错误码：53300），当前配置：
max_connections=100- 并发请求峰值约200/秒
- 使用gunicorn部署（4 workers） 请： ① 分析可能原因（按数据库、ORM、服务器配置三类） ② 给出5条优化方案，按实施难度排序 ③ 提供修改
settings.py和gunicorn.conf的代码片段”
解析：环境参数+错误细节+多维度解决方案+代码级输出，精准定位问题。
3. 创意内容
场景：短视频剧本创作 模板： “作为科普类短视频编导，需要创作一期‘量子纠缠’主题的脚本，目标观众为18-25岁大学生。要求：
- 时长3分钟内，包含3个反转点
- 用‘快递员送包裹’类比量子通信过程
- 结尾抛出争议性问题引导评论区互动
- 参考《天才简史》的幽默叙事风格 请输出分镜脚本（景别/台词/时长），并标注重点特效需求”
解析：类比思维+互动设计+风格锚定，让创意兼具专业性与传播力。
4. 商业分析
场景：竞品战略拆解 模板： “假设你是特斯拉中国区战略顾问，请用波特五力模型分析2024年蔚来汽车的竞争态势，重点关注：
- 供应商议价能力（电池、芯片供应链）
- 新进入者威胁（小米汽车、华为智选）
- 替代品压力（氢能源、共享出行） 输出要求： ① 每个维度列出3个核心事实（带数据来源） ② 用SWOT矩阵总结战略建议 ③ 生成可视化图表代码（Python Matplotlib）”
解析：理论模型+数据驱动+可视化支持，打造决策级报告。
三、高阶技巧：让AI“深度思考”
1. 分步思考链（Chain-of-Thought）
示例： “请逐步推理：若2025年中国新能源汽车渗透率达到50%，对以下行业的影响路径是什么？ ① 石油化工 → ② 电网基础设施 → ③ 二手车市场 要求每一步包含：
- 直接影响（1年内）
- 二阶效应（3-5年）
- 数据测算公式（如充电桩需求=车辆数×日均充电量/桩利用率）”
价值：强迫AI展示推理过程，便于验证逻辑漏洞。
2. 多模态生成控制
示例： “生成一份‘智慧城市’技术架构图：
- 用Mermaid语法绘制分层架构（感知层/网络层/平台层/应用层）
- 为每层添加3个典型技术案例（如感知层：5G摄像头、环境传感器）
- 用DALL·E提示词描述配套可视化风格（赛博朋克+极简线条）”
价值：统一控制文本、代码、图像的协同输出。
四、避坑指南
1. 避免“幻觉”
- 事实核查指令： “关于‘石墨烯电池量产进展’的回答，请仅引用宁德时代、LG化学2023年后官方公告或权威期刊论文（如《Joule》）”
- 不确定性标注： “若某观点存在学术争议，请标注‘待验证’并列出正反双方论据”
2. 效率跃迁
- 批量处理模板： “以下是20条用户评论，请按情感倾向（积极/中性/消极）分类，并提取每条的关键需求点，输出CSV格式： [粘贴评论文本]”
- 自动化接口： “将上述数据分析流程封装为Python函数，输入为Pandas DataFrame，输出为PDF报告，用FastAPI生成可调用的HTTP接口”
掌握提示词设计，本质上是在用自然语言编写AI的“驱动程序”。建议建立个人“Prompt库”，持续迭代三类资产：
- 领域模板：高频场景的标准化提问框架
- 修正记录：每次对话中的优化路径（如“第3版比第1版新增了数据验证环节”）
- 风险清单：特定领域的AI常见错误及应对策略
避坑指南
🚫 避免开放式提问：”分析市场趋势” → 改为”用3个真实案例说明2024年奶茶店倒闭潮原因”。
🚫 警惕幻觉数据：要求”所有数据标注来源，不确定的内容用’据行业推测’表述”。
🚫 长文本分段处理：超过3000字时按”背景-论点-论据-结论”分块生成。
使用方法
1.用清晰明确的语言描述需求，避免模糊
❌错误示范： 帮我写点东西
✅ 正确示范：请写一篇关于气候变化对农业影响的 500 字科普文章，要求包含数据和案例
2.提供上下文，用结构化格式分点组织需求
❌错误示范：翻译一下这句话
✅正确示范：请将以下英文句子翻译成中文：“The future of AI is promising”
不同场景下的”万能公式”
- 请帮我写一篇关于传统文化的短文，字数在300字左右，重点突出其在现代生活中的价值
- 请用初中生能理解的语言，解释什么是区块链技术
- 请以“一场雪”为灵感，构思一个微小说的开头
一、基础原则
1️⃣ 说人话最重要
“不用专业术语，就像和朋友聊天一样描述需求”。
❌️ 错误示范：”请用SWOT分析法输出新能源汽车行业报告”。
✅ 正确示范：”我要给老板汇报比亚迪谈判进展，完全不懂电池技术，请用买菜大妈都能听懂的话说明：他们的核心技术强在哪？报价大概多少？谈判时怎么装专业？”。
2️⃣ 场景化公式
“我要做___(具体事项)，给___(使用对象)看，重点突出___(核心需求)，担心___(潜在问题)”。
案例： “我要写周报，给CEO下周一例会看，重点突出产品部业绩碾压研发部，但怕研发部质疑我们文档不够详细”。
二、职场效率类
3️⃣ 周报速成术
“把本周完成的[具体工作]转化为周报，按[成果数据]-[突破点]-[行业对标]结构，每部分用emoji标注重点，最后用三句话提炼部门价值”。
👉 生成效果：带数据对比表格和装逼金句的PPT大纲 。
4️⃣ 会议记录神器
“把语音转文字的内容整理成会议纪要，提取3个关键决策、5个待办事项，用红黄绿三色标注优先级，最后生成待办事项自动提醒模板”。
5️⃣ 邮件智囊团
“帮我写封催款邮件，对方是合作3年的老客户，语气要客气但暗含警告，引用合同第8条款，附上对账单和违约金计算表”。
三、内容创作类
6️⃣ 小红书爆款公式
“给25岁女生推荐防晒霜，结合海岛旅游场景，用闺蜜安利语气，带🧴🌊⛱️表情，突出防水性能和补涂技巧，最后埋个价格悬念”。
7️⃣ 短视频剧本
“用《狂飙》风格写个3分钟短剧：打工人用DeepSeek做副业月入过万，要有人物冲突、反转剧情，每15秒埋一个槽点”。
8️⃣ 知乎高赞体
“用’亲身经历+数据佐证’结构，回答’月薪5000如何理财’，包含2024年基金收益率对比表，最后用震惊体结尾”。
四、编程开发类
9️⃣ 代码救急
“写个Python爬虫抓取微博热搜，每小时自动去重存到MySQL，加异常处理模块，用注释说明每个函数功能”。
🔟 BUG门诊
“SpringBoot项目报错’连接池耗尽’，现有配置：4核CPU/8G内存/100并发，给出5种优化方案并按实施难度排序”。
五、学习研究类
- 论文速读：”用小学生能懂的话，总结《Nature》最新AI伦理论文的核心观点，对比中美研究差异，最后列出3个未解难题”。
- 考试突击：”生成5道导数应用题，难度中等偏上，设置经典错误选项，附带解题口诀和易错点分析”。
六、高阶技巧
- 三维约束法：”每天只有通勤1小时学习时间，设计Python进阶计划，要兼容地铁没网络、手机屏幕小的限制条件”。
- 文风克隆术：“模仿《舌尖上的中国》解说词，描写武汉热干面制作过程，每段押韵，结尾用’这就是中国人的早餐智慧’”。
- 跨文档处理：“同时分析产品手册PDF、销售数据Excel、用户调研链接，输出竞品对比报告，用影视角色关系图风格展示数据关联”。
满血版 DeepSeek 第三方使用渠道
| 渠道 | 访问链接 | 备注 |
|---|---|---|
| 1 | 超算互联网 | https://chat.scnet.cn/#/home |
| 2 | 腾讯元宝 | https://yuanbao.tencent.com/(opens new window) |
| 3 | 纳米AI搜索 | https://bot.n.cn/ |
| 4 | 秘塔AI搜索 | https://metaso.cn/ |
| 5 | QQ 浏览器 | https://aisearch.qq.com/search |
| 6 | 硅基流动 | https://siliconflow.cn/zh-cn/models |
| 7 | 知乎直答 | https://zhida.zhihu.com/ |
| 8 | flowith | https://flowith.io/blank |
| 9 | 问小白 | https://www.wenxiaobai.com/ |
| 10 | 支付宝百宝箱 | https://tbox.alipay.com/pro-about |
| 11 | 华为小艺 | https://xiaoyi.huawei.com/chat/ |
| 12 | 腾讯 ima | https://ima.qq.com/ |
| 13 | 腾讯云 | https://lke.cloud.tencent.com/webim_exp/?from=25533#/chat/wQrAwR |
| 14 | 阿里云 | https://bailian.console.aliyun.com/ |
| 15 | AskManyAI | https://askmanyai.cn/login?i=e2eb3aee |
| 16 | 百度搜索（APP） | 百度搜索一个内容 => tab 栏选择 AI =>点击底部 满血版 deepseek 即可体验 |
