DeepSeek 实用万能提问模板
1. DeepSeek 简介
DeepSeek 是一个开源的深度学习模型，具备强大的推理和思考能力，不仅仅是简单执行指令的工具。
使用方式
- 网页版：打开 DeepSeek Chat 即可使用。
- 服务状态监控：DeepSeek 状态监控。
如果你仍然使用传统的「提示词模板」，那么现在需要调整方式，以更好地发挥 DeepSeek 的智能潜力。以下是几种高效提问的万能模板。
2. DeepSeek 万能提问模板
（1）背景 + 需求 + 约束条件
结构：
- 背景：提供与问题相关的时间、地点、人物、事件等信息，以便 DeepSeek 理解情境。
- 需求：明确描述希望 DeepSeek 完成的任务或提供的信息。
- 约束条件：限制回答范围、格式、字数等。
示例：
我是一名准备参加高考的学生（背景），想要提高数学成绩（需求），请以每周为单位，分点列出具体的学习计划和方法（约束条件）。
（2）身份 + 任务 + 要求 + 例子
结构：
- 身份：设定 DeepSeek 需要扮演的角色，使其从特定视角回答问题。
- 任务：具体说明希望完成的工作内容。
- 要求：对回答的风格、格式、字数等提出要求。
- 例子：提供示例以帮助 DeepSeek 理解需求。
示例：
模仿 [GESP202412 二级] 数位和，举一反三，出 3 道适合初中生的题目，并提供代码实现。使用
#include<bits/stdc++.h> using namespace std;，同时考虑边界值，并提供 5 份测试数据。
（3）我要做什么 → 要做什么用 → 希望达到什么效果 → 但担心什么问题
结构：
- 我要做什么：直接说明自己的行为或计划。
- 要做什么用：描述该行为或计划的目的。
- 希望达到什么效果：阐述期望的目标。
- 但担心什么问题：提出可能遇到的困难或顾虑。
示例：
我要做一个线上教育课程推广方案（我要做什么），用于吸引更多的学生报名课程（要做什么用），希望能在一个月内使报名人数增长 20%（希望达到的效果），但担心推广渠道选择不当导致效果不佳（担忧）。
（4）需求 + 担忧 + 反向验证
结构：
- 需求：明确表达核心需求。
- 担忧：指出可能遇到的问题或不足。
- 反向验证：要求 AI 进一步思考或验证内容，使回答更全面。
示例：
我需要设计一个办公室装修方案（需求），但担心风格不统一会影响整体效果（担忧）。请列出 5 个可能导致风格不统一的因素，并针对每个因素给出解决方案（反向验证）。
（5）问题 + 追问预期 + 调整方向
结构：
- 问题：提出基础问题。
- 追问预期：说明希望得到的详细信息。
- 调整方向：如果回答不符合期望，说明如何调整。
示例：
请推荐几款适合大学生使用的笔记本电脑（问题）。我希望你能在推荐后，详细说明每款电脑在 性能、便携性、价格 方面的优势和劣势（追问预期）。如果推荐的电脑不符合大学生的主流使用场景（如游戏、学习、办公），请重新推荐并说明理由（调整方向）。
（6）目标 + 条件 + 验证方式
结构：
- 目标：明确想要达成的目标。
- 条件：说明实现目标的限制因素。
- 验证方式：提出衡量目标是否达成的方法。
示例：
我希望在一个月内减肥 5 斤（目标），但我工作很忙，只有晚上有时间运动，且饮食不能吃太辣（条件）。请给我制定一个减肥计划，并说明如何判断计划是否有效，例如 每周体重下降的合理范围、体脂率的变化标准 等（验证方式）。
3. 结语
合理使用这些提问模板，可以让 DeepSeek 更精准、高效地满足你的需求，充分发挥其智能潜力。试试看，DeepSeek 真的 好用到爆！ 🚀