想要对deepseek进行提问需要什么技巧吗？有没有什么高校组织给出的方案？

目前接入 DeepSeek 的网站有： 学而思，预计将在 2 月内陆续于相关机型上线“深度思考模式”，全面升级用户的 AI 学习体验。 钉钉，已全面接入 DeepSeek 系列模型。 微信，推出了 AI 搜索功能，提供“快速回答”和“深度思考”选项，用户可获取高质量答案并一键分享。 百度，文心大模型最新上线的深度搜索功能，也集成到百度搜索当中。

DeepSeek 直接抓取网页内容的相关工作流程如下： 1. 内容获取：只需输入新闻链接，系统就能自动提取核心内容。开始节点的入参包括新闻链接和视频合成插件 api_key。添加网页图片链接提取插件，以 1ai.net 的资讯为例，输入新闻后会提取出很多链接，其中第一条通常是新闻主图。利用图片链接提取提示词，通过调整图片的节点，将 url 属性的图片内容转化为 image 属性的图片。 2. 文字部分：使用链接读取节点将文字内容提取出来，在提取链接后面接上一个大模型节点，如 DeepSeek R1 模型，用来重写新闻成为口播稿子。若想加上自己的特征，可在提示词里写个性化台词。需注意，DeepSeek R1 基础版本限额使用，可在专业版手动接入。 此外，ChatGPT 无法直接抓取网页内容，其限制原因是不会直接抓取 URL 内容，仅依赖内部知识库或通过必应搜索，且必应搜索结果（尤其中文）往往不够准确。解决方法是手动复制网页内容，粘贴为 Markdown 或纯文本后再提交给 ChatGPT，解析效果更佳。 宝玉日报中提到，通过飞书快捷方式+DeepSeek R1 可实现自动翻译、改写、图片 OCR、AI 抓取等，提高工作效率。关键流程为从 URL 抓取内容➝DeepSeek R1 翻译➝自动改写文章风格➝生成高质量文章。还有更多工作流，如文本翻译、图片翻译、AI 生成爆款标题，飞书模板可直接使用。Deep Research 提示词模板有三大核心要素，包括背景信息（XML 包裹）、任务要求（分析主题、检索范围）、输出格式（语言、表格），适用于生成深度报告、信息检索、数据整理等场景。对于处理大规模代码，可粘贴几千行代码并用 XML 包裹，若让 AI 编写代码，可生成代码、搜索相关代码库。ChatGPT 免费用户可用 GPT4o mini 语音版。

以下是关于知识库接入 DeepSeek 的相关教程链接： 此外，还有以下相关内容可能对您有帮助： 中包含大模型及知识库使用讲解与问题解答。 中有工作流创建、模型能力及相关问题探讨。 涉及通义千问相关应用及明天课程安排交流。

以下是关于 DeepSeek 的相关信息： 学而思表示将接入 DeepSeek“深度思考模式”，预计在 2 月内陆续于相关机型上线，全面升级用户的 AI 学习体验。 钉钉已经全面接入 DeepSeek 系列模型。 扣子现已支持满血版 Deepseek 全家桶，R1 模型现支持所有用户免费体验，每个用户每日限 20 条对话。 微信接入 DeepSeek 确认为满血 R1，腾讯将有更多 APP 持续接入，微信推出 AI 搜索功能，提供“快速回答”和“深度思考”选项，用户可获取高质量答案并一键分享。 百度官宣全面接入 DeepSeek，文心大模型最新上线的深度搜索功能已集成到百度搜索当中。 关于 DeepSeek 的使用分享： DP 模型的功能：能进行自然语言理解与分析、编程、绘图，如 SVG、MA Max 图表、react 图表等。 使用优势：可以用更少的词让模型做更多事，思维发散，能给出创意思路和高级内容。 存在问题：思维链长不易控制，可能输出看不懂或胡编乱造的内容，增加纠错成本。 审核方法：可以用其他大模型来解读 DP 模型给出的内容。 使用建议：使用时要有自己的思维雏形，多看思考过程，避免被模型冲刷原有认知。 使用场景：包括阅读、育儿、写作、随意交流等方面。 此外，还有关于音系学和与大模型互动的分享，以及 DeepSeek 文档分享和未来活动预告等内容。

很抱歉，目前没有关于使用 DeepSeek 或 ChatGPT 辅助完成中文硕士论文综述的具体指令。但一般来说，您可以利用这些工具来获取相关主题的信息和观点，为您的综述提供参考。不过需要注意的是，使用这些工具生成的内容不能直接作为您论文的一部分，您仍需要对获取的信息进行筛选、整理、分析和引用，并确保符合学术规范和道德标准。

以下是关于 DeepSeek 提示词的一些写法和示例： 生成相机运动轨迹的提示词：可以将以往关于场景、构图、尺寸、位置、形态、半身全身、环境等的提示词，以“相机运动轨迹”的方式来描写，例如“相机向上飞升至上空轨道视角，拍摄站在泳池旁的女子”。 生成单词的提示词：输入单词主题、图片风格、单词数量等，如“非洲动物、真实风格、2”。选择 deepseekr1 模型，输入单词主题和数量，可输出指定数量的单词，并以数组方式呈现，包括单词、中文、美式音标、英文句子及其中文翻译。 在小说创作方面，写提示词时要给 AI 足够的背景信息，例如运用问题空间理论等。结构化提示词有帮助，同时要注意有用的是思考和表达，而非单纯的提示词技巧。

以下是关于如何向 AI 提问以生成自己想要的短视频文案的方法： 1. 用 ChatGPT 生成短视频选题文案： 表明身份，描述需求，提出回答要求，例如以美妆行业为例展开。 2. 用 ChatGPT 生产短视频文案： 将需求与框架结合，让 ChatGPT 为您生成短视频文案。 3. 生成虚拟数字人短视频： 第一步：打开网站（要科学），如 https://studio.did.com/editor 。 第二步：在右侧文字框输入从 ChatGPT 产生的内容，选择想要的头像、不同的国家和声音，然后点击右上角的 Create Video ，等待生成。 4. 智能体发布到飞书多维表格： 工作流调试完成后，加入到智能体中，可选择工作流绑定卡片数据。 选择发布渠道，重点讲飞书多维表格，填写上架信息，确认发布等待审核，审核通过后即可在多维表格中使用。 创建飞书多维表格，添加相关字段，配置使用字段捷径功能，选择“自动更新”，输入相关字段后自动调用工作流生成视频。 表单分享，实现填写表单自动创建文案短视频。 点击多维表格右上角的“自动化”，创建想要的自动化流程。 5. Prompt 通用方法： 扩写与改写法：自己给出开头，让 AI 撰写下半部并包含必要内容，将生成的内容以不同写作技巧和风格转换，多滚动几次写出多样版本。例如以「失眠的原因」撰写内容，包含「睡前滑手机」、「咖啡太晚喝」、「心中有焦虑感」等，并以不同写作技巧改写。 反问法：让 AI 问您问题，例如让其为您撰写短视频脚本时，通过反问引导您提供所需资料或完成创作。

对于您拥有七篇参考文献并希望借助 AI 来完成本科论文的情况，您可以向 AI 这样提问：首先，清晰地描述您的论文主题和研究目的，比如“我正在撰写关于，请您据此给出具体的写作思路和方法。”同时，您还可以询问 AI 如何有效地整合和引用这七篇参考文献中的观点和数据，以支持您的论文观点。

如果您想要生成一张以妇女节为主题，包含两三个年轻女性在食用阿胶产品的海报图，您可以这样向 AI 提问：“请为我生成一张以妇女节为背景，画面中有两到三个年轻女性正在愉快地食用阿胶产品的海报，海报要色彩鲜艳、温馨，突出女性的美丽和活力。”

以下是一些可能用于生成妇女节主题海报中容光焕发女性的提问示例： 1. 一位容光焕发的女性站在鲜花簇拥的舞台中央，身着华丽的礼服，面带自信的微笑，背景是璀璨的灯光，超现实主义风格。 2. 一个容光焕发的女性在阳光明媚的花园里漫步，身着优雅的春装，头发随风飘动，妆容精致，摄影杂志封面风格。 3. 容光焕发的女性坐在温馨的咖啡馆角落，手捧鲜花，眼神明亮，周围是温暖的色调，具有艺术感的绘画风格。 4. 一位容光焕发的女性在现代化的城市街头，身着时尚的职业装，手持文件，步伐坚定，未来主义的摄影风格。 5. 容光焕发的女性在海边沙滩上翩翩起舞，身着飘逸的长裙，身上点缀着贝壳饰品，梦幻般的插画风格。

很抱歉，您提供的这些内容似乎与生成以妇女节为主题、包含特定元素的海报图的提问方式没有直接关联。如果您想要生成这样的海报图，您可以这样提问：“生成一张以妇女节为主题的海报，画面主体是一位容光焕发的女性，海报下方有一个小场景展示赠送阿胶产品的情景，画面色彩要温馨，女性形象要优雅自信，整体风格简约而富有节日氛围。”

如果您想要生成一张以妇女节为主题、突出阿胶产品在日常生活中使用的海报图，您可以这样提问： “请为我生成一张以妇女节为背景，画面中有女性愉快地使用阿胶产品的场景，比如食用阿胶糕、用阿胶制作美容面膜等，整体色调温馨，突出阿胶产品对女性健康和美丽的重要性的海报图。”

高校本地部署 DEEPSEEK 可以参考以下内容： 1. 了解相关平台服务差异，如 DLC、DSW 和 EAS 等模型部署平台服务的不同。 2. 如果拥有云服务器，可以进行本地部署，但要注意满血版本地部署的实际情况。 3. 在 freely.aliyun.com 可领取 500 元免费额度，但有使用限制，不能部署满血版和较大的增流模型。 4. 登录 Pad 控制台，通过 model gallery 进行部署，如 Deepseek R1 模型，可选择 SG 浪或 Vim 推理框架，根据资源出价，部署后可在模型在线服务 EAS 查看状态。 5. 模型试用可以使用 postman，通过修改接口和复制文档中的内容进行在线调试，发送请求查看状态码，根据模型名称和相关要求输入内容进行试用。 6. 会带着大家复现模型的蒸馏和微调，并讲解相关知识。 7. 实战演练 DeepSeek R1 满血版快速部署和蒸馏训练。 以上信息仅供参考，具体操作可能会因实际情况有所不同。

以下为您推荐至少 5 个适用于高校新媒体工作人员的 AI 文本工具，并进行对比分析： Copy.ai： 功能强大，提供丰富的新闻写作模板和功能。 可快速生成新闻标题、摘要、正文等内容，节省写作时间，提高效率。 Writesonic： 专注于写作，提供新闻稿件生成、标题生成、摘要提取等功能。 智能算法能根据用户提供信息生成高质量新闻内容，适合新闻写作和编辑人员。 Jasper AI： 人工智能写作助手，写作质量较高，支持多种语言。 虽主打博客和营销文案，也可用于生成新闻类内容。 Grammarly： 不仅是语法和拼写检查工具，还提供一些排版功能，可改进文档整体风格和流畅性。 QuillBot： AI 驱动的写作和排版工具，能改进文本清晰度和流畅性，同时保持原意。 秘塔写作猫： 是 AI 写作伴侣，能推敲用语、斟酌文法、改写文风，还能实时同步翻译。 支持全文改写，一键修改，实时纠错并给出修改建议，智能分析文章属性并打分。 笔灵 AI 写作： 是智能写作助手，能应对多种文体写作，如心得体会、公文写作、演讲稿、小说、论文等。 支持一键改写/续写/扩写，智能锤炼打磨文字。 腾讯 Effidit 写作： 由腾讯 AI Lab 开发，能探索用 AI 技术提升写作者的写作效率和创作体验。 选择工具时，您可根据具体需求（如文档类型、个人偏好等）进行考虑。例如，若主要需求是生成新闻类内容，Copy.ai、Writesonic 和 Jasper AI 可能更适合；若还需兼顾排版和语法检查，Grammarly 和 QuillBot 是不错的选择；若注重中文内容的改写，秘塔写作猫、笔灵 AI 写作和腾讯 Effidit 写作可优先考虑。

目前各大高校实用算力的场景可能包括以下方面： 1. 科研计算：如在物理学、化学、生物学等学科的研究中，进行复杂的模拟和数据分析。 2. 人工智能研究：包括模型训练、算法优化等。 3. 图形和图像处理：例如在设计、动画制作等专业中的应用。 4. 数据分析和处理：用于处理大规模的数据集，以支持学术研究和决策制定。 需要注意的是，具体的应用场景会因高校的学科设置、研究方向和教学需求而有所不同。

对于职场人士高效利用 AI ，以下是一些方面和建议： 学生和应届毕业生： 职业选择和规划：通过了解 AI 技术在不同职业中的应用，评估自身兴趣和技能，选择合适职业路径并制定详细规划。 技能提升：依据职业目标获取个性化学习建议和资源，提升在 AI 领域的技能，为就业做准备。 职场新人和职业转换者： 职业发展指导：根据自身职业目标和市场需求制定发展计划，明确短期和长期目标。 职业转型支持：对于希望从其他领域转型到 AI 相关领域的从业者，获取详细转型路径和必要技能培训资源，实现顺利转型。 企业： 人才招聘和培养：评估应聘者的 AI 技能水平，选择合适候选人，为现有员工提供职业发展规划和技能提升建议，培养内部 AI 人才。 员工职业发展：为员工制定个性化职业发展计划，提供持续职业指导和培训，提升员工职业满意度和留任率。 教育机构： 职业指导服务：将相关产品作为学生职业指导的一部分，帮助学生了解 AI 领域职业机会和发展路径，提升就业率。 课程设计和优化：根据市场需求和学生职业规划优化课程设置，提供更有针对性的 AI 技能培训。 职业咨询师： 辅助工具：使用相关产品为客户提供更精准的职业规划建议和技能评估，提升咨询服务质量和效率。 数据支持：基于产品提供的市场数据和职业趋势分析，为客户提供更全面和前瞻性的职业指导。 此外，还有一些优秀的 AI 编程教程和实践分享，例如 Nicholas Carlini 的博文“How I Use 'AI'”，其中提到了使用 LLM 进行编程和研究的实例，包括构建完整的 Web 应用、学习新技术、开启新项目、简化代码、单调任务的自动化、提升用户专业度和效率、API Reference、搜索、解决一次性的任务以及修复常见错误等方面。

以下是一些 AI 在高校基础医学教学中的应用案例： 教学：帮助学生做好组会准备，使用了 Claude + Gamma.app，Claude 能节省绝大部分时间。 医疗：蛋白质结构预测和蛋白质合成，用于生成漂亮图片的 AI 可帮助科学家研究并设计新的蛋白质。 做调研：用特定 prompt ，2 小时帮同学干完 3 篇调研报告。 做调研：用 ChatGPT 做调研。 医疗：健康生物制药的研究，AI 在抗癌、抗衰老、早期疾病防治等研究应用中起重要作用。 此外，为了在医疗保健中产生真正的改变，AI 应像人类一样学习，例如成为顶尖医疗人才需要多年密集信息输入、正规学校教育和学徒实践，AI 也应通过合理的模型训练方式而非仅依靠大量数据来提升。 对于中学生学习 AI ，有以下建议： 从编程语言如 Python 、JavaScript 入手，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 尝试使用 ChatGPT 、Midjourney 等 AI 生成工具，探索百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等教育平台。 学习 AI 基础知识，包括基本概念、发展历程、主要技术及在各领域的应用案例。 参与学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动，尝试解决实际问题。 关注 AI 发展的前沿动态，思考其对未来社会的影响。

以下是为您整合的相关内容： 在高校设计学科教学改革方面，相关法案提到了对人工智能领域的支持，包括支持跨学科研究、教育和培训项目，以促进学生和研究人员在人工智能方法和系统方面的学习，并培养相关领域专家的跨学科视角和合作。同时，在高等教育中，有人认为大型语言模型（LLMs）可能会对其产生显著的积极影响，特别是提升人文学科的重要性。LLMs 具有深度且内在的文本属性，与大学人文学科课程所强调的技能和方法直接相关。此外，还有法案涉及推动机器学习的发展，支持跨多个机构和组织的人工智能及相关学科的跨学科研究和开发。

以下是关于优化大模型+知识库的提示词技巧，以解决将知识库配置给大模型做 RAG 后召回率不高或者不遵循指令的问题： 首先，了解 LLM 应用性能优化的推荐路径： 1. 从 prompt 工程开始把 LLM 应用快速跑起来。 2. 若遇到表现性能不足等问题，如结构化提示词占用上下文过长，可尝试精简提示词长度；若指令遵循度不足，则加强指令约束。 3. 若提示工程无法满足要求，分析问题，若缺失知识，先简单做知识库 RAG。 4. RAG 之后若想让模型表现更收敛更稳定，尝试微调模型。 5. 微调模型后，若模型表现变好，使用更多高级 RAG 技术，构造输入输出样本，进一步用于微调模型，构建正向迭代循环。 需要注意的是，该路径有个隐藏前提：该 LLM 应用依赖外部知识，需要 RAG。若不需要外部知识，则不需要使用 RAG，可以直接进入 prompt 工程与微调的正向迭代循环。 对于 RAG 流程中的检索有用信息部分，有以下改进策略： 1. 优化索引： 按照子部分索引：将文本块再拆分为较小的文本（例如单句），然后对这些小块进行多次索引。适用于有多个主题、有冲突信息的复杂长文本信息，确保与查询相关的上下文。 按照文本框可以回答的问题索引：让 LLM 生成与拆分的文本块相关的假设性问题，并将这些问题用于索引，适用于用户没有提出非常明确的问题，减少模糊性。 按照文本块的摘要进行索引：适用于文本框中有多余信息或者与用户查询无关细节的情况。 2. 重排 rerank：搜到相似信息后，选择策略，大部分场景下选择最相似的即可。 在从知识库中检索出内容后利用大模型进行总结时，有两点需要注意： 1. 优化 Prompt，但此处不展开，可参考相关文章。 2. 选择合适的大模型，考虑上下文长度、聪明度和生成速度。若回答场景是很长的文档，可能更关注上下文长度；大多数情况下，大模型越聪明，生成速度可能越慢。

OpenAI 的 Deep Research 功能能够整合多源信息，进行复杂的信息查询与分析，并生成专业水准的报告，同时详细展示思考和搜索过程。目前，该功能仅支持文本输出，未来还将增加嵌入式图片、数据可视化等功能。使用入口为在 ChatGPT 输入框中选择「Deep Research」模式，输入问题后即可开始体验。 在 OpenAI 推出「Deep Research」功能一天后，Hugging Face 的工程师迅速联合推出了免费开源的版本 Open Deep Research，能自主浏览网页、滚动页面、处理文件，以及基于数据进行计算。使用入口为前往 Demo 网站（opendeepresearch.vercel.app）体验。 Deep Research 让 AI 自动完成多步骤研究任务，快速分析海量信息并生成专业报告，具备自动化信息汇总、文献引用与多领域适用性，适合科研、工程、金融等行业。目前向 Pro 用户开放，未来将扩展至 Plus 和 Team 用户，并提供更强大的功能。 该智能体基于优化版 OpenAI o3 模型，结合网络浏览和 Python 分析能力，实现高效研究，适用于科学、政策、工程等高强度知识工作，也能帮助购物者做复杂决策。Pro 用户已可使用，后续将逐步向 Plus、Team 和企业用户开放。

以下是关于 ChatGPT Plus 的使用技巧： 安卓系统安装、订阅教程： 1. 订阅方法： 目前订阅 PLUS 版本有多种方法，手机端订阅较为简单方便。安卓手机可使用谷歌支付，苹果手机可在支付宝购买礼品卡充值到苹果 ID 里进行订阅。 首先在谷歌账号里绑定谷歌支付，支持国内的双币信用卡或全币信用卡。打开谷歌商店，依次点击“付款和订阅”“付款方式”“添加信用卡或借记卡”，填写信用卡信息后点击保存卡，付款方式中就会出现绑定的信用卡。 打开 ChatGPT 手机应用，选择谷歌账号登录，选择相应账号后，点击打开外部应用，成功登录 ChatGPT 后点 Continue 继续，点击顶部 get plus 按钮，再点击订阅按钮，此时会跳出谷歌支付的界面，确定订阅即可。日后如需取消订阅，可到谷歌商店的账号管理、付款和订阅里面取消。 2. 安装步骤： 安装 Google Play：到小米自带的应用商店搜索 Google Play 进行安装，安装好后打开，按照提示操作登录。 下载安装 ChatGPT：到谷歌商店搜索“ChatGPT”进行下载安装，开发者是 OpenAI，注意别下错。可能会遇到“google play 未在您所在的地区提供此应用”的问题，可在 google play 点按右上角的个人资料图标，依次点按：设置>常规>帐号和设备偏好设置>国家/地区和个人资料，添加国内双币信用卡，地区选美。若仍搜不到，可卸载重装 Google Play，保持梯子的 IP 一直是美，多试几次。 3. 体验与订阅 GPT4 Plus 版本： 若只想体验 ChatGPT 3.5 版本，不升级 GPT4，直接登录注册好的 ChatGPT 账号即可。 若想订阅 GPT4 Plus 版本，需先在 Google play 中的【支付和订阅】【支付方式】中绑定好银行卡，然后在 ChatGPT 里订阅 Plus。 GPT4 Vision 目前仅适用于 ChatGPT Plus 和企业用户。ChatGPT Plus 每月收费 20 美元，可从常规免费 ChatGPT 帐户升级到。访问方法为：访问 OpenAI ChatGPT 网站并注册一个帐户，登录帐户并导航到“升级到 Plus”选项，继续升级以获得 ChatGPT Plus 的访问权限（需每月 20 美元的订阅费），在聊天窗口中选择“GPT4”作为模型，点击图片图标上传图片，并添加提示，指示 GPT4 执行。

以下是为您推荐的一些学习 AI 创作小说的资料： 此外，陈财猫还为您提供了一些创作技巧： 1. 显式归纳与列出您想要的文本特征。例如，明确描述写小说的刚需，如优秀的文风、细腻的文笔，具体到“几句话一换行”“以短句和对话为主，结构紧凑”“用词直白犀利”等，在调试过程中逐步调整描述，直到达到理想效果。 2. 通过 prompt 中的描述与词语映射到预训练数据中的特定类型的文本，从而得到想要的相似样本。比如，明确指出想要的小说类型，如“充满张力的女性复仇文，可能会出现在晋江文学城或者起点中文网的古代言情分类中”。对于短剧剧本创作这类较新且有特殊要求的任务，更要准确描述其特点和出现的场景。

DeepSeek 常见应用技巧包括以下方面： 1. 高阶能力调用： 文风转换矩阵，如作家风格移植（用鲁迅杂文风格写职场 PUA 现象）、文体杂交（将产品说明书改写成《史记》列传格式）、学术口语化（把这篇论文摘要翻译成菜市场大妈能听懂的话）。 领域穿透技术，如行业黑话破解（解释 Web3 领域的“胖协议瘦应用”理论）。 2. 场景化实战策略： 商业决策支持。 创意内容生成。 技术方案论证。 3. 效能增强技巧： 对话记忆管理，包括上下文锚定（记住当前讨论的芯片型号是麒麟 9010）、信息回溯（请复述之前确认的三个设计原则）、焦点重置（回到最初讨论的供应链问题）。 输出质量控制，如针对过度抽象（请具体说明第三步操作中的温度控制参数）、信息过载（用电梯演讲格式重新组织结论）、风格偏移（回归商务报告语气，删除比喻修辞）等问题的修正指令。 4. 特殊场景解决方案： 长文本创作，如分段接力法（先完成故事大纲→逐章扩展→最后进行伏笔校验）、逻辑粘合剂（确保新章节与前文的三处细节呼应）。 敏感内容处理，如概念脱敏法（用经济学原理类比说明网络审查机制）、场景移植法（假设在火星殖民地讨论该议题）。 Deepseek 时代提示词的针对性技巧： 1. 身份定位技巧，目的是让 AI 理解您的背景和专业水平，例如差的表述：“帮我写一篇营销方案”，好的表述：“作为一名刚入职的电商运营，需要为天猫美妆店铺制定 618 活动方案”。 2. 场景描述技巧，目的是提供具体的应用场景和限制条件，例如差的表述：“写一篇新品发布文案”，好的表述：“为新上市的儿童智能手表写一篇朋友圈文案，目标用户是 2535 岁的年轻父母，预算 3000 以内，需强调安全定位功能”。 3. 结构化输出技巧，目的是指定具体的输出格式和内容结构，例如差的表述：“分析最近的新能源汽车销量数据”，好的表述：“请用表格对比 2024 年 Q1 特斯拉、比亚迪的销量数据，包含以下维度：月度销量、同比增长、市场份额，并在表格下方总结三个关键发现”。 4. 分步骤提问技巧，目的是将复杂问题拆解为可管理的小任务，例如差的表述：“怎么做短视频运营？”，好的表述：“请分三步指导新手做美食短视频：前期准备：需要哪些设备和技能 拍摄阶段：关键场景和机位选择 后期制作：剪辑节奏和音乐配合建议”。 5. 反馈优化技巧，目的是通过追问获得更精准的答案，例如第一轮：“帮我做一份产品分析报告”，追问 1：“内容太专业了，能用更通俗的语言解释吗？”，追问 2：“可以增加一些具体的用户案例来支撑观点吗？”。 6. 深度思考引导技巧，目的是获得更深入的分析和见解。 以下是一些用户使用 DeepSeek 的实际情况： 帮我脑爆活动方案（AJ 杭州）。 会议纪要给它出方案思考非常到位，稍加修改就可以呈现高质量的会议总结。 本地搭超级 AI 助手（陈星北京）。 DS+飞书批量处理客户评论（Lily 温州）。 分析总结复盘内容。 生成专业专用软件详细使用过程，非常正确（兰州）。 辰、李意儿用。 变现当然。 Candice 代码编写。 帮我写小说框架。 让 ds 给出拓展市场的梳理角度和咨询梳理。 写党员的用自我批评用古诗改简历（苏州）。 学长刚蝈。 探索外太空。 大创苏州 a 文案胡泽华改简历。 园子。 写文案。 Forget，之前用过 deepseek 分析过感情问题，补充了对于心理学的一些空缺，了解了更多。 Ecfa 苏州一晚三个营销方案，Deepseek 一晚，干了之前一个月的活。 Yvonne 写论文。 AI 中医+心理咨询师。 AI 育儿，生图 AI 撰写提示词辅食（北京，赵赵）。 帮我。 帮我生帮。 短视频脚本。当百度用。 写方案，做图。 用 a 帮我。 南京得一写小红书笔记，八字算命。 写周报用。 帮我做设计头脑风暴。 上海 BaoBig 粒。 Guigui 北京。 算命。 分析。 柯柯武汉做网站葉用。 投喂大量的 deepseek。

以下是关于 Deepseek 提示词的一些技巧： 1. “说人话”优化技巧：目的是获得更容易理解的解释。示例：差的提示词“解释下量子计算的原理”，好的提示词“请用一个 8 岁小朋友能听懂的比喻，解释量子计算机和普通电脑的区别”。 2. 细节约束技巧：目的是确保输出符合特定要求。示例：差的提示词“写一篇美食测评”，好的提示词“写一篇 2000 字的火锅店测评，需要：1）至少包含 3 张实拍图的位置建议 2）详细的价格区间（人均预算）3）避开辣度相关形容词 4）结尾加入停车信息”。 3. 资源获取技巧：目的是获得具体可行的工具或方法建议。示例：差的提示词“怎么学英语口语？”，好的提示词“我是职场人士，每天通勤 1 小时，想利用这段时间提高英语口语，请推荐：1）3 个适合通勤时使用的学习 APP 2）每个 APP 具体的使用方法和时间分配 3）一个月的学习进度规划”。 4. 身份定位技巧：目的是让 AI 理解您的背景和专业水平。示例：差的提示词“帮我写一篇营销方案”，好的提示词“作为一名刚入职的电商运营，需要为天猫美妆店铺制定 618 活动方案”。 5. 场景描述技巧：目的是提供具体的应用场景和限制条件。示例：差的提示词“写一篇新品发布文案”，好的提示词“为新上市的儿童智能手表写一篇朋友圈文案，目标用户是 25 35 岁的年轻父母，预算 3000 以内，需强调安全定位功能”。 6. 结构化输出技巧：目的是指定具体的输出格式和内容结构。示例：差的提示词“分析最近的新能源汽车销量数据”，好的提示词“请用表格对比 2024 年 Q1 特斯拉、比亚迪的销量数据，包含以下维度：月度销量、同比增长、市场份额，并在表格下方总结三个关键发现”。 7. 分步骤提问技巧：目的是将复杂问题拆解为可管理的小任务。示例：差的提示词“怎么做短视频运营？”，好的提示词“请分三步指导新手做美食短视频：前期准备：需要哪些设备和技能 拍摄阶段：关键场景和机位选择 后期制作：剪辑节奏和音乐配合建议”。 8. 反馈优化技巧：目的是通过追问获得更精准的答案。示例：第一轮“帮我做一份产品分析报告”，追问 1“内容太专业了，能用更通俗的语言解释吗？”，追问 2“可以增加一些具体的用户案例来支撑观点吗？”。 这些技巧可以根据具体场景灵活组合使用。要点是：提供清晰的背景信息、设定具体的目标和要求、指定期望的输出形式、适时使用追问和反馈优化结果。 此外，在生成单词方面，输入单词主题、图片风格、单词数量，如非洲动物、真实风格、2。选择 deepseekr1 模型，输入单词主题、单词数量，这样 deepseek 就可以为用户输出指定数量的几个单词，并以数组方式输出。提示词中，角色设定为专业的单词生成助手，擅长围绕各种主题挖掘相关英语单词，为用户提供精准且实用的单词、中文、美式音标内容。技能方面，当用户输入主题时，分析主题内涵，运用专业知识，输出指定数量个与该主题紧密关联的英语单词、中文翻译、美式音标，将该单词用于一句英文中（不超过 15 个单词），并将这句英文句子翻译成中文句子，并以数组形式呈现。同时，仅围绕用户输入主题输出相关英语单词、中文翻译、美式音标，不涉及其他领域内容。输出必须为符合要求的数组形式，英文单词对应变量 yingwen，中文翻译对应变量 zhongwen，美式音标对应变量 yinbiao，英文句子对应变量 juzi_yingwen，中文句子翻译对应变量 juzi_zhongwen，不得有其他格式偏差。