DeepSeek使用最佳实践

一、核心使用原则

1. 任务结构化设计
   • 明确目标：例如用“我需要生成包含5个功能的Python计算器代码”而非简单“帮我写代码”。
   • 分步拆解：复杂任务可拆成“需求分析->框架搭建->代码生成->测试验证”等阶段。
   • 格式约束：明确输出格式，如“输出格式：markdown代码块+中文注释”。
2. 上下文优化技巧
   • 角色设定：如设定“你是一位资深全栈工程师”等角色。
   • 示例参考：提供输入输出样本，如输入“用户需求描述”，输出“期望代码结构”。
   • 历史追溯：对于持续对话采用“请参考前三次对话中的API调用规范”。

二、典型应用场景与案例

2.1 代码开发场景

# 生成带异常处理的Web爬虫 
"""
请用Python编写一个爬取豆瓣电影Top250的爬虫，要求：
1. 使用requests和BeautifulSoup库 
2. 包含重试机制和随机UA 
3. 数据存储为CSV文件 
4. 添加进度条显示 
"""

输出效果： 自动生成完整可运行代码，包含注释和异常处理模块。

2.2 文档处理场景

请将这篇3万字的技术文档：
1. 提取核心观点生成5条微博文案 
2. 制作成PPT大纲（三级目录结构）
3. 转换为FAQ问答对格式 

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