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
1.AI特性定位多模态理解：支持文本/代码/数学公式混合输入以下是一份针对DeepSeek-R1提示词系统的结构化教程，包含基础操作、进阶技巧和实战案例动态上下文：对话式连续记忆（约8K tokens上下文窗口，换算成汉字是4000字左右）任务适应性：可切换创意生成/逻辑推理/数据分析模式1.系统响应机制采用意图识别+内容生成双通道自动检测prompt中的：任务类型/输出格式/知识范围反馈敏感度：对位置权重（开头/结尾）、符号强调敏感[heading2]二、基础指令框架[content]如果不知道如何表达，还是可以套用框架指令[heading3]1.四要素模板[content]示例：[heading3]2.格式控制语法[content]强制结构：使用```包裹格式要求占位符标记：用{{}}标注需填充内容优先级符号：>表示关键要求，!表示禁止项示例：[heading2]三、进阶控制技巧[heading3]1.思维链引导[content]分步标记法：请逐步思考：1.问题分析→2.方案设计→3.风险评估苏格拉底式追问：在得出最终结论前，请先列举三个可能存在的认知偏差[heading3]2.知识库调用[content]领域限定指令：基于2023版中国药典，说明头孢类药物的配伍禁忌文献引用模式：以Nature 2022年发表的论文为参考，解释CRISPR-Cas9最新突破[heading3]3.多模态输出