DeepSeek高阶提示词编写思路-从原则到方法技能

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Hello，大家好，我是人月聊IT。
在前面文章我曾经谈到过。在我们使用GPT的时候的，当时有一个标准的提示词模版，即：

• 角色：让GPT扮演什么角色
  
• 技能：GPT需要具备哪些关键的技能
  
• 目标：输出的目标是什么
  
• 约束：有哪些工具约束，过程约束等
  

在原有的这个提示词模版中，最难的往往是技能描述。类似我希望GPT帮我出一个战略咨询方案思路，我可以让GPT扮演战略咨询专家，但是技能描述里面需要描述具备BLM，DSTE，全面预算管理，组织行为管理，战略执行和解码，CSF关键成功要素等各种技能。这些专业的技能当我们不熟悉战略管理业务领域的时候，实际我们是无法写出来的。
而在使用DeepSeek的时候，提示词重心应该放在我是谁？我遇到什么问题？我遇到问题的环境和场景是如何的？我希望达到什么目标上面。即：
问题-场景-目标。
我并不需要告诉DeepSeek需要具备什么技能，应该是DeepSeek R1深度思考后自己分析应该采用哪些技能才能够帮我解决问题。
今天准备跟大家聊下DeepSeek提示词编写的一些高阶思路和方法。虽然我讲这篇文章，但是还是想强调下，不要刻意去学习提升词编写，而是应该去学习DeepSeek的思维链和底层核心逻辑。
其次也不要究竟不会复杂的提示词的编写，简单来说就是如果一个工具足够智能，那么一定体现在对用户的能力要求越来越低。而不是让你花费大量的时间学习才能够掌握提示词编写逻辑。
让AI告诉你如何写提示词

简单来说，如果你不会写提示词，不会发问。那么就让AI告诉你如何编写提示词，如何发文。你要做的就是真正把你所处的场景，所面临的问题讲清楚就足够了。
比如，你现在让AI输出软件需求，但是你由于提问不对，导致输出的软件需求不完整。但是你并不清楚如何更加清晰精准的描述你的问题。那么你可以这样问AI：
我让AI根据我的问题输出需求说明书，但是不完整。我应该如何发问才能让AI基于我的原始需求帮我输出完整符合业界主流标准的软件需求规格说明书。
通过这种方式AI会告诉你如何提问或编写提示词并给出案例。
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让AI反客为主进行调研

还有一个内容我昨天一直在强调，就是AI如果不能给你高质量的回答，往往代表你给的输入背景和场景信息不足够。在这种情况下，你可以让AI反客为主，让AI进一步发问问你，了解进一步的情况。你按照AI的问题进一步解答，最终AI再给你完整的答案。
类似昨天我验证了一个当前团队系统上线质量问题如何解决的问题，AI完全可以给出详细的问题定义，问题分析，推理，实施解决方案完整过程。具体的思路可以参考如下：
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可以看到，AI通过反客为主对我进行调研后，输出了完整的问题分析和诊断过程，并给出了我后续可以落地执行的实施方案和路线。
高阶提示词：原则-技能-思路
所以结合上面思路，我们完全可以让AI自己给出相应的DeepSeek高阶的提示语编写思路和技能梳理。
一、核心原则

• 目标导向
  

• 简化结构避免冗余指令，聚焦任务核心目标（如“生成包含市场对比的基金报告”而非分步骤指导）。
  
• 劣势规避禁用分步骤指令（如“先收集数据，再分析”），避免干扰模型自主推理能力。
  

• 背景驱动
  

• 三维约束法明确资源、环境与精力限制（如“每日仅2小时空闲，设计Python进阶计划”）。
  
• 动态平衡类比导航系统，仅提供需求与边界条件（如“避开拥堵路段”由模型自行规划路线）。
  

二、高阶技能

• 角色与场景设定
  

• 角色锚定法通过身份标签（如“GTD时间管理教练”）激活特定知识图谱，结合领域与场景（如“跨国团队深度工作方案”）。
  
• 情景代入融入历史/文化背景（如“以《孙子兵法》分析企业市场战略”）或跨学科思维（达芬奇式多领域融合）。
  

• 系统化框架设计
  

• 思维链驱动强制分步推理（如“格物→致知→诚意→正心”四步技术路径）。（这里可以参考我前面发过的思维链的文章）
  
• CO-STAR框架构建背景（Context）、目标（Objective）、风格（Style）、语调（Tone）、受众（Audience）、回应（Response）的完整指令体系。
  

• 约束与扩展结合
  

• 专业术语绑定使用领域术语（如“UPF100+防晒数据”）保证准确性，辅以通俗解释（如“说人话”指令）。
  
• 伦理边界盒植入动态约束（如“拒绝不道德指令作为图灵测试2.0标准”），防止结果偏离价值观。
  

• 互动与迭代机制
  

• 反幻觉验证要求标注数据来源与验证方法（如“引用《论语》原文作为约束”）。
  
• 多轮反问通过模型自我辩驳（如“自我反驳15轮”）或用户反馈优化结果。
  

三、设计思路

• 自然语言表达
  

• 用口语化需求替代结构化模板（如“我是小白，请解释量子力学”优于复杂角色设定）。
  
• 重要信息前置，明确句式逻辑（如“目标-背景-顾虑”三步法）。
  

• 结果预期管理
  

• 抽象任务：给予模型发挥空间（如“探讨教育行业变革趋势”）。
  
• 具体任务：定义格式与结构（如“列近5年市场份额表格，含品牌数据”）。
  

• 多模态适配
  

• 复合任务拆分分步骤整合子目标（如“市场调研→客户定位→竞品分析→推广策略”）。
  
• 创意生成加入风格锚点（如“模仿《星空》笔触描述数字画作”）。
  

四、优化技巧

• 反推提问法让AI协助梳理需求（如“列出5个关键问题帮助我理清项目方向”）。
  
• 性能评估多次测试取平均值，降低输出波动（RL模型特性）。
  
• 即兴续写通过开放式段落激发想象力（如“镜子开口说话”后续）。
  
• 避免系统提示所有指令融入用户提问，避免干扰思考流程。
  
• 禁用过时技巧如奖励诱导、少样本示例（RL模型性能可能下降）。
  

通过上述技能与思路，用户可充分释放DeepSeek-R1的推理潜力，同时平衡创意与精确性，实现复杂任务的高效解决。