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自己怎么做游戏软件商品关键词怎么优化

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1 提示词⼯程

5W1H(What, Who, When, Where, Why, How)是⼀种常⽤的信息收集和指令下达的⽅法。以下是根据这个⽅法为DeepSeek R1模型下指令的例⼦,以“学习⼤模型应⽤开发”为例:

 (1)What(是什么):

帮我⽣成⼤模型应⽤开发的学习计划

(2)Who(谁):

我是⼀个刚刚接触⼤模型的新⼿,有基本的编程能⼒。

(3)When(何时):

我希望通过3个⽉的时间完成学习。

(4)Where(在哪⾥):

我想更多利⽤在线的资源,⽹站和书籍帮助我。

(5)Why(为什么):

我希望能够完成公司交给我的⼤模型开发项⽬

(6)How(如何):

学习过程希望理论结合实践,最终以项⽬为⽬标。

请为我⽣成⼀个三个⽉的⼤模型应⽤开发学习计划。我是编程新⼿,⽬标是通过学习完成公司项⽬。
计划需包含在线资源、理论与实践结合,并以项⽬完成为最终⽬标。

2 DeepSeek提示词模版

模板名称

核⼼要素

分类标签 

适配模型原因分析

APE

ACTION(⾏动)、

PURPOSE(⽬的)、

EXPECTATION(期望)

⽬标导向型

DeepSeek R1

R1 适合简洁明确的任务型指令,对“⽬标-⾏动-结果”的线性逻辑处理效率更⾼。

BROKE

BACKGROUND(背景)、

ROLE(⻆⾊)、

OBJECTIVES(⽬标)、KEY RESULT(关键结果)、

EVOLVE(改进)

结构化任务分解型

DeepSeek V3

V3 擅⻓处理复杂结构化输⼊,对背景、⻆⾊、数据输⼊和多步骤任务有更强的理解能⼒。

COAST

CONTEXT(背景)、

OBJECTIVE(⽬标)、

ACTION(⾏动)、

SCENARIO(场景)、

TASK(任务)

场景驱动型

DeepSeek V3

需要结合场景上下⽂和具体示例,V3 的场景建模能⼒优于R1,能够处理

更多场景信息和示例。

TAG

TAG TASK(任务)、

ACTION(⾏动)、

GOAL(⽬标)

简洁任务型

DeepSeek R1

R1 适合简洁明确的任务型指令,对“⽬标-⾏动-结果”的线性逻辑处理效率更⾼。

RISE

ROLE(⻆⾊)、

INPUT(输⼊)、

STEPS(步骤)、

EXPECTATION(期望)

数据驱动型

DeepSeek V3

R1 适合处理简洁明确的任务型指令,⽽ RISE模板强调根据数据进⾏多步骤的任务推理,适合V3 模型。

TRACE

TASK(任务)、

REQUEST(请求)、

ACTION(⾏动)、

CONTEXT(上下⽂)、

EXAMPLE(示例)

示例引导型

DeepSeek V3

需要结合场景上下⽂和具体示例,V3 的场景建模能⼒优于R1,能够处理更多场景信息和示例。

2.1 APE 模版

坏例⼦:

提示词内容:

制定健身计划,帮助家庭成员提⾼健康⽔平,能在短时间内看到效果,适合所有⼈。

好例⼦:

提示词内容:

ACTION ⾏动:制定家庭健身计划PURPOSE ⽬的:⽤碎⽚时间增强全家体质EXPECTATION 期望:包含 3 种⽆需器械的运动(适合 5 岁⼉童到 60 岁⽼⼈)每⽇总耗时≤40 分钟(可分早晚两次完成)附带运动效果⾃测表(如深蹲次数周增⻓⽬标)

区别:

  • 坏例⼦:⽬标模糊,没有具体的时间、年龄、运动种类等细节,导致⽆法清晰地衡量效果。
  • 好例⼦:明确了具体的⾏动、⽬的和期望,例如制定家庭健身计划、增强体质、包含适合不同年龄段的运动、具体的时间限制等。有可操作性和可衡量的⽬标,使得执⾏和评估效果更加清晰。

2.2 BROKE 模版(DeepSeek-V3)

坏例⼦:

提示词内容:

请帮我为⼀个家庭制定健身计划,⽬标是让每个家庭成员都保持健康,并且能坚持。

好例⼦:

提示词内容:

BACKGROUND 背景:
双职⼯家庭,⼯作⽇仅有早晨 30 分钟和晚间 1 ⼩时空闲,需兼顾 5 岁⼉童体能训练与 60 岁⽼⼈关节养护
ROLE ⻆⾊:
请担任家庭健康管理师
OBJECTIVES ⽬标:
设计全家适⽤的碎⽚化健身⽅案
KEY RESULT 关键结果:
每周总运动时⻓≥150 分钟
⼉童运动趣味度评分≥4 星(5 分制)
⽼⼈关节不适感降低 30%
EVOLVE 试验并改进:
增加亲⼦互动游戏环节
引⼊运动成就徽章系统
使⽤运动⼿环数据⾃动调整计划

区别:

  • 坏例⼦:没有提供具体背景信息、⻆⾊、⽬标和关键结果,⽬标不明确,执⾏标准和评估难以设定。
  • 好例⼦:详细列出了家庭背景(双职⼯、时间限制等)、⻆⾊(健康管理师)、⽬标(具体的运动时间和趣味性评分)以及关键结果(每周运动时⻓、⼉童评分等)。明确了如何实施和跟踪进展,便于后续评估和改进。

2.3 COAST 模版(V3)

坏例⼦:

提示词内容:

为家庭成员设计⼀个锻炼⽅案,保持身体健康,要求简洁有效。

好例⼦:

提示词内容:

CONTEXT 背景,上下⽂:
三代同住的⽼⼩区住户,客厅⾯积 15 ㎡,有楼梯间可利⽤
OBJECTIVE ⽬的:
实现全年龄段家庭成员体质提升
ACTION ⾏动:
开发家庭微空间锻炼体系
SCENARIO ⽅案:
早晨 7:00-7:30 晚间 20:00-20:40
TASK 任务:
设计 3 套交替使⽤的「楼梯+客厅」训练组合
制作运动强度分级表(⼉童/成⼈/⽼⼈版)
录制家庭跟练短视频脚本(含安全提示字幕)

区别:

  • 坏例⼦:⽬标模糊,缺乏场景、时间、空间等细节信息,⽆法指导如何执⾏锻炼计划。
  • 好例⼦:提供了具体的背景和⽬标(如三代同住、空间⼤⼩)、明确的⾏动和任务(如设计楼梯+客厅训练组合、录制短视频脚本),并且设定了时间和场景(如早晚时间、具体动作)。这种细化的提示词使得计划具有可操作性。

2.4 TAG 模版(R1)

坏例⼦:

提示词内容:

帮助家庭成员做锻炼,确保身体健康。

好例⼦:

提示词内容:

TASK 任务:
创建三代同堂家庭运动计划
ACTION ⾏动:
筛选适合各年龄段的⽆器械动作
制定每周运动主题(如平衡周/柔韧周)
设计运动数据追踪表
GOAL ⽬标:
三个⽉内实现:
⼉童跳绳每分钟增加 20 次
成⼈平板⽀撑时⻓突破 2 分钟
⽼⼈坐姿体前屈进步 5cm

区别:

  • 坏例⼦:任务不明确,没有具体的执⾏细节,⽬标不清晰,缺乏量化指标。
  • 好例⼦:明确列出了具体任务(创建运动计划),并且设定了具体的⾏动步骤(筛选动作、设计数据追踪表)。⽬标明确且可量化,如跳绳次数、平板⽀撑时⻓等,有利于执⾏和评估效果。

2.5 RISE 模版

坏例⼦:

提示词内容:

制定⼀项家庭健康计划,帮助所有成员保持健康。

好例⼦:

提示词内容:

ROLE ⻆⾊:
健身游戏化设计师
INPUT 输⼊:
家庭成员数据:
⼉童(5 岁/喜欢恐⻰)
⽗⺟(35 岁/久坐办公)
⽼⼈(60 岁/膝关节退化)
STEPS 步骤:
将动作改编为情景游戏(如"恐⻰救援深蹲")
设计家庭运动积分兑换规则
建⽴安全防护机制
EXPECTATION 期望:
每⽇⾃动⽣成运动挑战任务
每⽉产出全家体质分析报告
运动意外⻛险发⽣率≤0.5%

区别:

  • 坏例⼦:没有明确的⻆⾊、输⼊、步骤和期望,缺乏具体⾏动步骤和可衡量的期望。
  • 好例⼦:清晰的⻆⾊和输⼊信息(如家庭成员的年龄和健康状况),具体的步骤(如情景游戏设计),以及明确的期望(如运动挑战任务和分析报告)。这些都增加了计划的操作性和可跟踪性。

2.6 TRACE 模版(V3)

坏例⼦:

提示词内容:

制定⼀个家庭运动计划,确保锻炼有趣⼜有效。

好例⼦:

提示词内容:

TASK 任务:
制定家庭运动计划
REQUEST 请求:
兼顾趣味性与科学性
ACTION ⾏动:
将传统训练转化为亲⼦游戏
结合家居物品开发锻炼道具
设⽴每周"运动奥斯卡"颁奖仪式
CONTEXT 上下⽂:
家庭成员时间碎⽚化,需利⽤客厅/⾛廊空间
EXAMPLE 示例:
如将仰卧起坐改为"快递员送货"游戏:
⼉童在家⻓起身时放置玩具"货物"
⽼⼈计数并颁发"最佳配送员"奖章

区别:

  • 坏例⼦:任务⽬标模糊,缺乏具体的执⾏细节和示例,难以理解如何让锻炼变得有趣且有效。
  • 好例⼦:明确任务、请求和⾏动步骤,例如将传统训练转化为亲⼦游戏,提供了具体示例,如“快递员送货”游戏,结合了家庭成员的时间碎⽚化,提供了具体的执⾏场景和示范,增加了实际操作性。

3 多轮对话与上下⽂拼接

DeepSeek 模型本身没有记忆的功能。

DeepSeek的服务是没有状态的。

在每轮对换的时候, 需要将前⾯⼏轮对话的 问题和答案作为提示词的上下⽂,传递给本轮对话。

http://www.dtcms.com/wzjs/222238.html

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