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DeepSeek很难用?官方给出7个技巧,90%的人还不知道
商业锐评
2周前
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:
爬取某网站文章标题和发布时间;
数据保存为CSV文件;
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:
“开发一个电商App需要哪些核心技术栈?”
“请推荐适合新手的跨平台开发框架及学习资源。”
“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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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:
爬取某网站文章标题和发布时间;
数据保存为CSV文件;
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:
“开发一个电商App需要哪些核心技术栈?”
“请推荐适合新手的跨平台开发框架及学习资源。”
“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
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如果你仍然觉得麻烦,那么最后给你一个
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