以下是关于 deepseek 提示词的相关内容：
输入单词主题、图片风格、单词数量。如非洲动物、真实风格、2。[heading2]2、生成单词数组[content]选择deepseek-r1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，举例如下。mother/ˈmʌðər/妈妈The lady with long hair is my mother.那个长头发的女士是我的母亲。以数组方式输出。目的是用于后续循环时以数组方式循环。提示词：[heading2]角色[content]你是一个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。[heading2]技能[heading3]技能1:输出关联英语单词[content]当用户输入主题{{zhuti}}时，分析主题内涵，运用专业知识，输出{{shuliang}}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。[heading3]举例：[content]mother/ˈmʌðər/妈妈The lady with long hair is my mother.那个长头发的女士是我的母亲。[heading2]限制[content]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。
模型都可以自己思考了，写那么长的提示词干啥？最近的观察：完整的提示词可能不如片段有效，甚至可能干扰模型的思考流程。过长提示带来了大量的Token浪费和上下文污染，特别是在多轮对话中。deepseek时代，或者说模型有能力深度思考的时代，用户只需要在关键点进行引导，让模型自主发挥。「关键诉求直通车」模式是新一代LLM的正确打开方式。[heading3]一、新旧提示法对比[heading4]传统方法（费力不讨好）[content]🔹像唠叨家长："写一篇关于环保的文章，要分五个部分，每部分有案例，案例要近三年的，开头用疑问句，结尾有号召，字数控制在800字..."→模型：忙于数要求清单，创造力被框死[heading4]新型技巧（精准狙击）[content]🔹像对聪明助理打暗号："主题：环保|要最新案例|结尾有力道"→模型：自动调用知识库中最相关数据，自主组织最佳结构
Jason分享到“以往的提示词，是场景，构图，尺寸，位置，形态，半身全身，环境的组合”而现在，把这些提示词喂给DeepSeek要求以“相机运动轨迹”的方式来描写可以得到一个再简单不过的新提示词，如：“相机向上飞升至上空轨道视角,拍摄站在泳池旁的女子”[0bc3uuabeaaamuadyuvplbtvbjodcksqaeqa.f10002.mp4](https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/S3HhbaRBvo9YoAxrwoycEtolnIX?allow_redirect=1)“注意看，我最开始垫的图里，甚至没有泳池哦”对空间理解和对语义的遵循让有光影变化的泳池自然地生成出来海螺AI甚至还知道给主角穿上与场景匹配的拖鞋[heading1]Step2：再换个思路