DeepSeek很难用?官方给出7个技巧,90%的人还不知道

商业锐评

2天前

下面K哥整理了官方给出的7个使用技巧,列举了示例,看完你就是DeepSeek高手了。

作者:Mr.K

来源:技术领导力(ID:jishulingdaoli)

最近,DeepSeek火速出圈,一些读者尝试过后,觉得效果一般般,跟其它AI工具差别不大,一度怀疑自己用了个假DeepSeek。其实问题就在于,很多人仍然在用GPT那套提示词来玩DeepSeek,效果才会大打折扣。

DeepSeek不仅在模型训练上突破创新,在使用方式上跟GPT也有所不同,总的来说就是更简单、更直接了。下面K哥整理了官方给出的7个使用技巧,列举了示例,看完你就是DeepSeek高手了。

01

第一,明确问题核心


大家在使用GPT的时候,通常都是以“你是一个XXX,”作为开头,在使用DeepSeek时,你只需要直接讲出你的“目标”和“场景”,引擎会自行完成语义理解。

举个例子
❌ 不当提问:
“我想学编程,但不知道怎么做,能告诉我吗?”
✅ 好的提问:
“作为零基础学习者,如何快速入门Python编程?请推荐学习路径和资源。”

02

第二,结构化描述


尽量结构化你的提问,如果问题比较复杂,可以分点说明背景、需求以及具体问题。
举例来说:
❌ 笼统的提问:
“帮我写一个代码。”
✅ 结构化提问:
“我需要用Python写一个爬虫,要求:
    1. 爬取某网站文章标题和发布时间;
    2. 数据保存为CSV文件;
    3. 避免触发反爬机制。请提供示例代码和关键步骤说明。”
03

第三,使用关键词


尤其是在一些专业性比较强的领域,如金融、法律、计算机、生物等等,使用关键术语有助于AI识别和理解你想提问的领域。

示例
❌ 不好的提问:
“如何提高阅读速度?”

✅ 关键词提问:
“有哪些科学验证的 速读技巧(如视幅扩展、减少回视)?请提供训练方法。”
04

第四,提供具体示例


当你需要做数据分析、解题或者处理复杂问题的时候,可以给出输入/输出案例,帮助AI更好的理解场景。

举例来说
❌ 抽象的提问:
“怎么处理数据?”

✅ 示例化的提问:
“我有一组销售数据,格式如下:
如何用Excel计算 7天移动平均销售额?请分步说明公式。”
05

第五,限制范围

尽可能提出明确范围的问题,避免过于开放的问题,这样AI的回答会更精准、更有指导性。记得加上一句“用通俗的语言”,这样输出的内容可读性更强。

示例
❌ 开放提问:
“什么是人工智能?”

✅ 限定范围提问:
“用通俗语言解释人工智能的 核心技术分支(如机器学习、深度学习、NLP),并说明其实际应用场景。”
06

第六,分步提问


复杂问题拆解为多个小问题,不要问大而全的问题、不要笼统提问。

举例
❌ 大而全的提问:
“如何开发一个电商App?”

✅ 分步提问:
    1. “开发一个电商App需要哪些核心技术栈?”
    2. “请推荐适合新手的跨平台开发框架及学习资源。”
    3. “设计用户登录功能时,如何确保安全性?”

07

第七,验证与追问


DeepSeek支持追问、验证的多轮交互方式,根据回答进一步确认或补充信息,你会得到更有建设性的回答。

举例说明
初始提问:
“量子计算的基本原理是什么?”
追问示例:
“您提到的‘量子叠加’和传统二进制有何区别?能否举例说明?”

08

One more thing


以上,就是官方给出的7个提问技巧,如果你仍然觉得麻烦,那么最后给你一个通用提问模板,只要记住这一个就够了。
提问模板:
使用示例:
祝贺你,击败了90%的人,现在已经是DeepSeek高手了!

商务合作:15201337588(微信)

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下面K哥整理了官方给出的7个使用技巧,列举了示例,看完你就是DeepSeek高手了。

作者:Mr.K

来源:技术领导力(ID:jishulingdaoli)

最近,DeepSeek火速出圈,一些读者尝试过后,觉得效果一般般,跟其它AI工具差别不大,一度怀疑自己用了个假DeepSeek。其实问题就在于,很多人仍然在用GPT那套提示词来玩DeepSeek,效果才会大打折扣。

DeepSeek不仅在模型训练上突破创新,在使用方式上跟GPT也有所不同,总的来说就是更简单、更直接了。下面K哥整理了官方给出的7个使用技巧,列举了示例,看完你就是DeepSeek高手了。

01

第一,明确问题核心


大家在使用GPT的时候,通常都是以“你是一个XXX,”作为开头,在使用DeepSeek时,你只需要直接讲出你的“目标”和“场景”,引擎会自行完成语义理解。

举个例子
❌ 不当提问:
“我想学编程,但不知道怎么做,能告诉我吗?”
✅ 好的提问:
“作为零基础学习者,如何快速入门Python编程?请推荐学习路径和资源。”

02

第二,结构化描述


尽量结构化你的提问,如果问题比较复杂,可以分点说明背景、需求以及具体问题。
举例来说:
❌ 笼统的提问:
“帮我写一个代码。”
✅ 结构化提问:
“我需要用Python写一个爬虫,要求:
    1. 爬取某网站文章标题和发布时间;
    2. 数据保存为CSV文件;
    3. 避免触发反爬机制。请提供示例代码和关键步骤说明。”
03

第三,使用关键词


尤其是在一些专业性比较强的领域,如金融、法律、计算机、生物等等,使用关键术语有助于AI识别和理解你想提问的领域。

示例
❌ 不好的提问:
“如何提高阅读速度?”

✅ 关键词提问:
“有哪些科学验证的 速读技巧(如视幅扩展、减少回视)?请提供训练方法。”
04

第四,提供具体示例


当你需要做数据分析、解题或者处理复杂问题的时候,可以给出输入/输出案例,帮助AI更好的理解场景。

举例来说
❌ 抽象的提问:
“怎么处理数据?”

✅ 示例化的提问:
“我有一组销售数据,格式如下:
如何用Excel计算 7天移动平均销售额?请分步说明公式。”
05

第五,限制范围

尽可能提出明确范围的问题,避免过于开放的问题,这样AI的回答会更精准、更有指导性。记得加上一句“用通俗的语言”,这样输出的内容可读性更强。

示例
❌ 开放提问:
“什么是人工智能?”

✅ 限定范围提问:
“用通俗语言解释人工智能的 核心技术分支(如机器学习、深度学习、NLP),并说明其实际应用场景。”
06

第六,分步提问


复杂问题拆解为多个小问题,不要问大而全的问题、不要笼统提问。

举例
❌ 大而全的提问:
“如何开发一个电商App?”

✅ 分步提问:
    1. “开发一个电商App需要哪些核心技术栈?”
    2. “请推荐适合新手的跨平台开发框架及学习资源。”
    3. “设计用户登录功能时,如何确保安全性?”

07

第七,验证与追问


DeepSeek支持追问、验证的多轮交互方式,根据回答进一步确认或补充信息,你会得到更有建设性的回答。

举例说明
初始提问:
“量子计算的基本原理是什么?”
追问示例:
“您提到的‘量子叠加’和传统二进制有何区别?能否举例说明?”

08

One more thing


以上,就是官方给出的7个提问技巧,如果你仍然觉得麻烦,那么最后给你一个通用提问模板,只要记住这一个就够了。
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