50个高频常用的DeepSeek提示词精准指南

📑 目录

  1. 学术科研
  2. 职场效率
  3. 内容创作
  4. 生活服务
  5. 编程开发
  6. 教育培训
  7. 数据分析
  8. 创意设计

1️⃣ 学术科研

📚 文献综述

梳理近五年【研究领域】的三大理论突破,按争议点归类代表性论文
🔹 适用场景:开题报告/论文引言

📊 数据可视化

将附件数据转换为趋势折线图代码(Python版),标注关键拐点解读
🔹 变量替换:【编程语言】→ R/Excel

📝 论文降重

用学术规范表达改写这段文字,保留专业术语,调整句式结构
🔹 注意:附原文段落

🔍 研究现状

列举【研究方向】领域2020-2023年被引Top10论文及核心结论
🔹 适用场景:文献综述/研究背景

🛠️ 方法论优化

指出本文实验设计部分的3个潜在缺陷,给出改进方案
🔹 适用场景:论文修改/研究设计

📄 摘要生成

为附件论文生成200字中英文摘要,突出创新性与应用价值
🔹 适用场景:投稿/会议摘要

📖 参考文献

按APA格式自动生成本文引用文献列表,补全缺失出版信息
🔹 适用场景:论文排版/参考文献整理

🌐 学术翻译

将这段专业论述翻译为英文,保留术语准确性,符合期刊用语习惯
🔹 适用场景:国际投稿/学术交流


2️⃣ 职场效率

📅 会议纪要

从录音文件中提取5个决策事项+3个待办任务,按优先级排序
🔹 适用场景:会议记录/任务分配

📊 竞品分析

制作【产品A】与【产品B】的功能对比表,包含用户评价数据
🔹 适用场景:市场调研/产品策划

📄 简历优化

根据【目标岗位】要求,强化我的工作经历描述专业性
🔹 示例:将"负责项目管理"改为"主导10人跨部门团队,3个月交付百万级项目"

📑 PPT制作

将这份报告转化为10页PPT大纲,每页标注核心数据可视化形式
🔹 适用场景:汇报材料/提案制作

📧 邮件撰写

用正式商务英语撰写催款邮件,包含3种不同紧急程度版本
🔹 适用场景:商务沟通/客户跟进

📈 项目计划

制定【项目名】甘特图框架,标注关键里程碑与资源需求
🔹 适用场景:项目管理/任务规划

📋 绩效考核

基于岗位JD生成5个量化考核指标及达成标准
🔹 适用场景:HR管理/绩效评估

📜 合同审核

检查附件合同中的3个法律风险点,用批注模式标出
🔹 适用场景:法务审核/合同管理

📊 数据分析

从销售报表中提取前10%高价值客户特征,输出画像标签
🔹 适用场景:客户分析/精准营销

📉 流程图制作

将文字版操作流程转化为Mermaid语法流程图
🔹 适用场景:流程优化/文档编写

📝 工作汇报

将季度工作内容转化为「成果+数据+规划」三段式报告
🔹 适用场景:工作总结/述职报告

📰 行业报告

撰写【行业名】2024年发展趋势摘要,引用最新政策文件
🔹 适用场景:市场分析/战略规划


3️⃣ 内容创作

🎯 标题生成

为关于【主题】的文章提供5个爆款标题,包含数字和悬念
🔹 适用场景:文章/视频标题

📱 小红书文案

用emoji和分段排版改写这段产品介绍,添加3个互动话术
🔹 适用场景:社交媒体运营

🎥 视频脚本

将这篇3000字文章压缩为2分钟口播稿,每30秒设置悬念点
🔹 适用场景:短视频创作

📰 公众号长文

将碎片化观点整合为「痛点-方案-案例」结构的长文框架
🔹 适用场景:深度内容创作

💡 知乎回答

用「理论+实例+数据」三段式重构该问题的专业回答
🔹 适用场景:知识分享平台

📢 广告文案

为【产品】创作5句抓住Z世代痛点的Slogan,要求押韵
🔹 适用场景:品牌营销

📖 故事创作

基于「反转+共鸣」模型,续写这个开头到1000字完整故事
🔹 适用场景:小说/剧本创作

🔍 SEO优化

在以下文本中自然插入【关键词】,保持语义流畅
🔹 适用场景:搜索引擎优化

🌐 多语言输出

生成本文的日语/西班牙语版本,保留专业术语准确性
🔹 适用场景:国际化内容


4️⃣ 生活服务

🧳 旅行规划

制定【城市】三日亲子游方案,包含餐饮预算及避坑提示
🔹 适用场景:家庭出游

🏥 健康管理

根据我的体检报告(附件),给出3个月饮食运动改善计划
🔹 适用场景:个人健康

⚖️ 法律咨询

用通俗语言解释《XX法》第35条,列举3个常见应用场景
🔹 适用场景:法律常识普及

🏠 装修建议

根据户型图(附件)提供空间优化方案,标注材料性价比
🔹 适用场景:家装设计

🛡️ 保险对比

制作重疾险ABC三款产品的保障范围与保费对比雷达图
🔹 适用场景:保险选购

💰 投资决策

用SWOT分析法对比基金A与股票B的配置建议
🔹 适用场景:理财规划

📝 纠纷处理

撰写物业投诉信的3种版本(温和/中立/强硬语气)
🔹 适用场景:日常维权


5️⃣ 编程开发

🐍 代码纠错

检查这段Python代码的内存泄漏风险,给出优化方案
🔹 适用场景:代码调试

📊 SQL优化

重写以下查询语句,使执行时间从15s缩短到3s内
🔹 适用场景:数据库优化

📄 技术文档

将GitHub项目README翻译成英文版,补充API调用示例
🔹 适用场景:开源项目

🧮 算法解析

用流程图解释快速排序原理,标注时间复杂度计算过程
🔹 适用场景:算法学习

🔗 接口调试

为这段JSON数据编写TypeScript类型定义文件
🔹 适用场景:前后端协作

🔍 正则表达式

编写匹配中国大陆手机号的正则表达式,包含虚拟运营商号段
🔹 适用场景:数据校验


6️⃣ 教育培训

📚 教案设计

为【知识点】设计45分钟互动式教学方案,含3个课堂游戏
🔹 适用场景:教师备课

📝 试题生成

根据人教版数学大纲,生成10道二次函数应用题(附解析)
🔹 适用场景:考试命题

📅 学习计划

为零基础学习者制定3个月Python入门路径,每周任务清单
🔹 适用场景:自学规划

🧩 知识点拆解

将「牛顿定律」分解为5个阶梯式学习模块,每模块配例题
🔹 适用场景:知识梳理

📊 错题分析

根据错题集自动生成薄弱知识点图谱及针对性练习方案
🔹 适用场景:学习诊断


7️⃣ 数据分析

📈 趋势预测

用ARIMA模型预测下季度销售额,输出可视化图表+置信区间
🔹 适用场景:业务预测

👤 用户画像

根据消费数据构建客户分群模型,输出5类典型特征描述
🔹 适用场景:精准营销

🔬 AB测试

设计注册页改版实验方案,计算最小样本量及监测指标
🔹 适用场景:产品优化

🔍 归因分析

使用夏普利值分解影响转化的TOP3因素及贡献度
🔹 适用场景:效果评估

📊 指标体系

搭建电商GMV分析指标体系,标注各指标计算公式
🔹 适用场景:数据治理

🚨 异常检测

识别近30天订单数据中的异常波动,标注可能原因
🔹 适用场景:风险监控

🧹 数据清洗

自动检测附件表格中的缺失值与格式错误,输出修正版
🔹 适用场景:数据预处理

📄 报告生成

将分析结果转化为「结论先行」的3页高管摘要报告
🔹 适用场景:决策支持


8️⃣ 创意设计

🎨 LOGO提案

为【品牌名】提供3个极简风格LOGO设计思路,含配色方案
🔹 适用场景:品牌设计

📢 海报文案

生成618促销活动的5组slogan,要求押韵且突出折扣力度
🔹 适用场景:营销活动

🏷️ 产品命名

给新型智能手表起10个中文名,突出运动健康属性
🔹 适用场景:新品发布

📦 包装设计

基于Z世代审美提出食品包装的3个视觉创意方向
🔹 适用场景:产品设计

🎥 广告脚本

撰写15秒短视频脚本,包含3个产品核心卖点展示
🔹 适用场景:广告创意

<think>嗯,用户想了解如何构建适用于DeepSeek大模型的提示词,需要根据现有的引用资料来整理最佳实践。首先,我需要仔细看看用户提供的引用内容,特别是引用[1]和引用[2],因为它们提到了奖励模型训练、偏好数据收集以及SFT(监督微调)的过程。这些信息可能和提示词构造有关联。 引用[1]提到,训练奖励模型时使用了偏好数据,并通过质量过滤和比例调整来处理。这可能意味着在构造提示词时,需要确保数据的质量,并且可能需要调整提示的比例或结构,以符合模型训练时的偏好。另外,强化学习训练帮助模型选择正确的答案,这可能提示在构造提示词时要明确问题,让模型更容易生成符合预期的回答。 引用[2]讨论了SFT阶段使用合成提示和真实提示,由教师模型生成回复,并进行蒸馏过程。这说明在构造提示词时,可能需要结合合成数据和真实数据,同时考虑如何利用教师模型的知识来优化提示的结构,可能包括明确的指令或者分步骤的问题分解。 接下来,我需要将这些信息转化为具体的提示词构造方法。例如,明确任务指令可能与质量过滤有关,分步骤引导可能来自教师模型的蒸馏过程,使用示例参考可能与偏好数据中的真实标签相关。同时,引用[3]提到的性能优化方法,比如减少不必要的重组,可能对应提示词需要简洁明确,避免冗余信息。 可能还需要考虑用户的实际应用场景,比如代码生成或数学问题,这时候提示词需要包含具体的技术术语或公式格式要求,比如使用LaTeX。此外,偏好数据中的比例调整可能意味着在提示词中需要平衡不同的需求,比如正确性和可读性。 用户可能希望提示词构造方法既实用又有效,所以需要列出具体的最佳实践,并结合引用中的技术点。例如,结构化输入格式可能与奖励模型的训练方法相关,而迭代优化可能涉及强化学习的过程。同时,避免歧义和上下文管理可能帮助模型更准确地生成响应,减少错误。 最后,生成的相关问题需要围绕用户可能的后续疑问,比如如何评估提示词效果,或者处理复杂任务时的策略,这些可以基于引用中的强化学习和蒸馏方法展开。</think>### DeepSeek大模型提示词构造最佳实践 根据DeepSeek大模型的技术特性(基于奖励模型训练和SFT优化)[^1][^2],以下是经过优化的提示词构造方法: 1. **明确任务指令** - 在首句直接声明任务类型:$任务类型 \in \{代码生成,数学推理,文本创作\}$ - 示例:"请用Python实现快速排序算法,添加中文注释" - 此方法与奖励模型训练中代码偏好数据收集方式匹配 2. **分步骤引导** - 使用渐进式引导格式: $$步骤1: 要求1$$ $$步骤2: 要求2$$ - 示例: "步骤1: 推导傅里叶变换公式 步骤2: 给出MATLAB实现代码" 3. **结构化输入格式** - 对技术领域问题采用Markdown表格: ```markdown | 参数 | 取值范围 | 约束条件 | |---|---|---| | $\alpha$ | $[0,1]$ | $\sum \alpha_i=1$ | ``` 4. **示例参考法** - 提供输入输出范例(与数学偏好数据收集方法一致) ``` 输入:求解$\int x^2 e^x dx$ 输出:应用分部积分法: $u = x^2 \Rightarrow du = 2xdx$ $dv = e^xdx \Rightarrow v = e^x$ ...(完整推导过程) ``` 5. **约束条件显式化** - 使用数学表达式明确约束: "在满足$||w||_2 \leq 1$的条件下,优化目标函数$f(w)=w^T\Sigma w" 6. **领域知识注入** - 对专业领域添加术语表: "涉及概念定义: - 注意力机制:$Attention(Q,K,V)=softmax(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}})V$ - 残差连接:$H_{l+1} = H_l + F(H_l)$" ### 进阶技巧 1. **迭代优化策略** - 首轮生成后添加修正指令:"请检查第三步的数值稳定性,添加正则化项" - 此方法与强化学习的响应选择机制匹配 2. **混合提示技术** ```python # 代码生成模板 def 函数名(参数): '''功能说明 输入:参数类型及约束条件 输出:期望的数据结构 ''' # 此处添加代码逻辑 ``` 3. **上下文管理** - 使用分段标识: ``` [背景] Transformer结构包含编码器堆栈... [任务] 请绘制计算图说明多头注意力机制 ``` ### 避坑指南 1. 避免模糊描述: ✗ "写个高效的排序算法" ✓ "实现时间复杂度$O(n \log n)$的原地排序函数" 2. 控制响应粒度: ✗ "解释机器学习" ✓ "用数学公式说明SVM的间隔最大化原理" 3. 注意格式规范: - 数学表达式必须使用$...$包裹[^3] - 代码块标注语言类型 ### 性能优化建议 1. 对长文本采用分块处理: $$提示词长度 \leq 512 tokens$$ 2. 高频查询建议缓存提示模板 3. 使用语义相似度检测避免重复生成[^3]
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