Chat with Wiki - 用deepseek写论文的指令

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以下是一些用 DeepSeek 写论文的指令和相关方法：

模糊指令优化：
- 对于宽泛需求，可添加维度约束，例如原句“写小说”可修正为“创作以 AI 觉醒为背景的悬疑短篇，采用多视角叙事结构”。
- 对于主观表述，可量化标准，比如原句“写得专业些”可修正为“符合 IEEE 论文格式，包含 5 项以上行业数据引用”。
迭代优化法：
- 首轮生成：获取基础内容。
- 特征强化：请加强第三段的技术细节描述。
- 风格调整：改用学术会议报告语气，添加结论部分。
- 最终校验：检查时间逻辑一致性，列出可能的事实性错误。
文风转换矩阵：
- 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：行业黑话破解，例如“解释 Web3 领域的‘胖协议瘦应用’理论”。
商业决策支持。
场景化实战策略：
- 创意内容生成。
- 技术方案论证。
效能增强技巧：
- 对话记忆管理：
  - 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：
  - 对于过度抽象，“请具体说明第三步操作中的温度控制参数”。
  - 对于信息过载，“用电梯演讲格式重新组织结论”。
  - 对于风格偏移，“回归商务报告语气，删除比喻修辞”。
特殊场景解决方案：
- 长文本创作：
  - 分段接力法：“先完成故事大纲→逐章扩展→最后进行伏笔校验”“确保新章节与前文的三处细节呼应”。
- 敏感内容处理：
  - 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”。

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References

虽然R1推理能力比较强，有些你想表达的不一定完全与模型吻合，因此建议可以多加清晰指令[heading3]1.模糊指令优化[content]|问题类型|修正方案|示例对比||-|-|-||宽泛需求|添加维度约束|原句："写小说"→修正："创作以AI觉醒为背景的悬疑短篇，采用多视角叙事结构"||主观表述|量化标准|原句："写得专业些"→修正："符合IEEE论文格式，包含5项以上行业数据引用"|[heading3]2.迭代优化法[content]1.首轮生成：获取基础内容2.特征强化：请加强第三段的技术细节描述3.风格调整：改用学术会议报告语气，添加结论部分4.最终校验：检查时间逻辑一致性，列出可能的事实性错误[heading2]五、行业应用案例[heading3]1.技术开发场景[heading3]2.商业分析场景[heading2]六、异常处理方案[content]信息幻觉：追加请标注所有不确定陈述，并提供验证方法格式偏离：使用严格遵循以下模板：第一行...第二行...深度不足：触发请继续扩展第三章节内容，添加案例佐证[heading2]七、效能监测指标[content]1.首次响应准确率：目标>75%2.多轮对话效率：问题解决平均轮次<33.复杂任务分解：支持5级子任务嵌套

集合·DeepSeek 提示词方法论

|指令结构|效果示例||-|-||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"|[heading3]2.领域穿透技术[content]行业黑话破解→"解释Web3领域的'胖协议瘦应用'理论"[heading3]商业决策支持[heading2]三、场景化实战策略[heading3]创意内容生成[heading3]技术方案论证[heading2]四、效能增强技巧[heading3]对话记忆管理[content]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"[heading3]输出质量控制[content]|问题类型|修正指令||-|-||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"|[heading2]五、特殊场景解决方案[content]1.长文本创作分段接力法："先完成故事大纲→逐章扩展→最后进行伏笔校验""确保新章节与前文的三处细节呼应"1.敏感内容处理概念脱敏法："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"

🐋全新AI整活计划：DeepSeek小说家 2025年2月9日

[heading2]总结关于提示词编写及AI应用的探讨理性决策提示词：介绍了用于不确定世界中理性决策的提示词编写方法，包括收集信息、重新定义问题、运用Mini Max Regret方法等步骤。示例的价值：示例是一种隐性的需求说明书，添加示例可让大模型更懂需求，但Deseek R1报告中提到few short可能影响模型性能，不过不绝对。自用与他用提示词：自用和他用的提示词在稳定性、经济性、可维护性等方面有较大区别，工业化提示词需稳定、经济且易维护。改进指令遵循：将R1的思维链给cloud回答，结果大大改进。AI应用于软件开发：未来借助AI模型的API和编写提示词，可快速实现软件开发，如开发查单词软件。关于AI写作与模型的探讨顶级文学作品：分享了一篇在小红书上看到的优秀小说，其文风细腻、语言克制，每个片段、隐喻和比喻都精心设计。写作方式思考：认为写小说既需要精心设计也需要直觉创作，如莫言的作品有凭直觉写作的特点，而推敲则是精心琢磨的代表，两种方式不冲突。好文字的定义：好的文字能引起生理共鸣和情绪，若能引起众多人的共鸣则可能成为公认的佳作。****：用Deepseek写小说要能引起共鸣和考虑人类共性，文字要感动人。模型特点与推荐：指出Cloud 3.5模型多样性差，Deepseek R1有缺陷但也不错，推荐了街悦新城的文学大师版等模型。