如何写出高质量的提示词(附提示词)

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随着ChatGPT、MidJourney等AI工具的普及,如何与AI高效沟通成为关键技能。许多用户发现,同样的模型,不同人使用效果天差地别——核心差距往往在于提示词(Prompt)的质量。本文将系统讲解高质量提示词的写作方法,结合案例帮助你在编程、写作、设计等场景中最大化AI效能。以下是提示词的几个核心原则和技巧:


1. 明确目标

  • 核心问题:你想让AI帮你解决什么问题?生成文本、代码、设计、分析数据?
  • 避免模糊:  
      ❌ 模糊提示:“写一篇关于环保的文章。”  
      ✅ 明确提示:“写一篇800字关于塑料污染对海洋生态影响的科普文章,面向中学生,语言通俗易懂,包含3个解决方案。”

2. 提供具体细节

  • 关键要素:包括背景、格式、风格、长度、受众等。  
      - 例子1(文案生成):  
        ❌ “帮我写广告文案。”  
        ✅ “为一款高端蓝牙耳机写3条社交媒体广告文案,突出降噪功能和续航时间,风格年轻化,带emoji表情。”  
      - 例子2(图像生成):  
        ❌ “画一只猫。”  
        ✅ “赛博朋克风格的橘猫,戴着机械护目镜,背景是霓虹灯城市,4K超写实。”

3. 结构化表达

分步骤或分点说明需求,逻辑清晰: 

请按以下要求生成内容:  
1. 主题:如何高效学习Python;  
2. 受众:零基础大学生;  
3. 输出:分3部分(基础语法、项目实战、学习资源);  
4. 风格:轻松幽默,每部分不超过300字。 

4. 指定角色或视角

  • 让AI扮演特定角色,输出更专业:  
      ✅ “你是一名经验丰富的产品经理,请为智能手环写一份用户需求文档,包含功能列表和优先级排序。”  
      ✅ “作为文学教授,分析《红楼梦》中林黛玉的性格悲剧,引用原文。”

5. 示例引导(Few-Shot Prompting)

   提供1-2个例子,明确输出格式或风格: 

示例1:  
输入:“介绍神经网络”  
输出:“神经网络是模仿人脑结构的算法,由输入层、隐藏层和输出层组成...”  
请根据示例风格,介绍“区块链技术”。  

6. 限制输出范围

  • 避免冗长或偏离主题:  
      ✅ “用50字概括量子计算的核心原理。”  
      ✅ “列出5条 bullet points,说明如何减少碳排放。”

7. 迭代优化

  • 首次结果不满意? 通过追问或调整提示词细化:  
      - 第一轮:“写一首关于春天的诗。”  
      - 第二轮:“改为七言绝句,加入‘细雨’和‘燕子’的意象。”

8. 避免歧义和偏见

  • ❌ “写一篇关于医生的文章。”(可能默认写男性医生)
  • ✅ “写一篇关于女性医生在抗疫中的贡献的文章。”

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通过练习和反馈,你会逐渐掌握提示词的“调教”技巧。关键点:明确、具体、结构化

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GPT OSS 是OpenAI 推出的重量级开放模型,面向强推理、智能体任务以及多样化开发场景

<think>嗯,用户让我介绍一下DeepSeek的高级提示词技巧使用详解。首先,我需要确定用户对DeepSeek的了解程度。可能他们知道这是一个AI模型,但想更有效地使用它。接下来,我应该考虑他们可能的应用场景,比如写作、数据分析或者编程,但用户没有具体说明,所以需要保持通用性。 高级提示词技巧通常涉及如何构造问题以获得更精确的回答。用户可能遇到了普通提问得不到满意结果的情况,所以需要提升他们的提问技巧。我需要分点解释不同的技巧,比如角色设定、结构化输出、多步骤任务分解等等。 要注意避免使用过于专业的术语,确保解释通俗易懂。同时,可能需要给出示例,帮助用户理解每个技巧的实际应用。例如,在角色设定中,用户可以让AI扮演专家角色,这样回答会更专业。需要举一个具体的例子,比如让AI作为营养师设计饮食计划。 另外,用户可能希望了解如何让AI进行多角度分析或逐步思考,这有助于解决复杂问题。需要强调分解任务的重要性,并给出分步骤的示例,比如数据分析的流程。 还要提到控制生成参数,如温度设置和最大长度,这些参数影响输出的创造性和长度。用户可能不知道这些参数的存在,所以需要简要说明它们的作用和如何调整。 最后,用户可能需要排除常见错误,比如提示词过于模糊或者缺乏约束。这时候需要提醒他们明确需求,设定限制条件,比如代码的编程语言或格式。 总结一下,我需要组织一个结构清晰、包含多个技巧的指南,每个技巧都带定义、作用、示例和注意事项。这样用户能系统地学习和应用这些高级提示词技巧,提升他们使用DeepSeek的效果。</think>以下是 **DeepSeek 高级提示词技巧使用详解**,帮助你更高效地利用这一工具解决复杂问题或生成高质量内容: --- ### **一、基础原则** 1. **清晰明确** 避免模糊表述,明确任务目标、格式或限制条件。 **示例**: ❌ "写一篇关于气候变化的文章" ✅ "用通俗易懂的语言,写一篇800字关于气候变化对农业影响的科普文章,包含3个具体案例。" 2. **结构化输入** 用分点、分段或符号(如```)划分不同要求,帮助AI理解逻辑。 **示例**: ``` 任务:分析《三体》的文学价值 要求: - 从科幻设定、人物塑造、哲学思考三方面展开 - 结合20世纪中国历史背景 - 输出500字以内 ``` --- ### **二、高级技巧** #### 1. **角色设定法** **作用**:让AI模拟特定身份(专家、编辑、用户等),提升回答专业性。 **示例**: > "你是一位资深营养师,请为糖尿病患者设计一份一周早餐食谱,要求: > - 低GI、高纤维 > - 标注每餐热量和营养素比例 > - 食材替代方案" #### 2. **思维链引导(Chain-of-Thought)** **作用**:要求AI展示推理过程,适合复杂问题解决。 **示例**: > "请分步骤解释如何用Python进行时间序列预测: > 1. 数据清洗的关键步骤 > 2. 特征工程建议 > 3. 推荐3种模型及其适用场景 > 4. 评估指标选择" #### 3. **多角度生成** **作用**:获取全面视角,避免单一答案局限。 **示例**: > "从经济学家、环保主义者和普通消费者三个角度,分析新能源汽车补贴政策的利弊,用表格对比三者观点。" #### 4. **渐进式细化** **作用**:通过多次交互逐步完善结果,适用于创意类任务。 **步骤**: - 第一轮:生成文章大纲 - 第二轮:扩展第三节的案例细节 - 第三轮:优化开头段的吸引力 #### 5. **反向约束法** **作用**:通过排除法明确需求边界。 **示例**: > "写一段科幻小说开头,要求: > - 避免外星人或时间旅行元素 > - 以人工智能伦理为核心冲突 > - 包含一个意外转折" --- ### **三、专业场景应用** #### 1. **代码开发** ```markdown 任务:编写Python爬虫 要求: - 使用requests-html库 - 绕过反爬机制(User-Agent轮换+IP代理) - 提取页面中所有PDF链接 - 输出为CSV文件 ``` #### 2. **数据分析** > "分析某电商销售数据(样例数据),请: > 1. 指出销售额季度波动规律 > 2. 识别TOP3高退货率商品特征 > 3. 用matplotlib绘制客单价分布直方图" #### 3. **学术研究** > "作为社会学研究员,请: > 1. 对比布迪厄与福柯的权力理论差异 > 2. 列举近5年相关实证研究(DOI) > 3. 提出3个未被充分探索的研究方向" --- ### **四、参数控制技巧** 1. **温度值(Temperature)** - 低温度(0.1-0.3):保守、确定性输出 - 高温度(0.7-1.0):创意性强但可能偏离主题 2. **最大长度(Max Length)** 根据任务复杂度调整:技术文档建议1000+ tokens,邮件建议<300 tokens。 --- ### **五、常见错误规避** - **过度抽象**:避免仅给出“写得好一点”等模糊要求,需具体说明改进方向(如逻辑衔接、数据支撑等) - **忽略上下文**:连续对话中需及时纠正偏差,可用“请以上文提到的第二点为基础继续扩展”明确指引 - **缺乏验证**:对关键数据/代码,追加“请检查第三条公式中的单位换算是否正确”等验证指令 --- 通过灵活组合这些技巧,可显著提升与DeepSeek的协作效率。建议从简单任务开始练习,逐步增加复杂度,并观察不同提示方式的响应差异。
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