掌握deepSeek提示词的15个绝技！（合适新人）

要用好deepSeek等AI大模型，关键之一就是写好提示词。本文深入浅出讲解了向deepSeek提问的三大类共计15个技巧，学会了你就能更好向deepSeek提问，获取更优质答案~本文讲解的提示词技巧，同样适用于其它AI大模型。

先上总体思维导图：

再分类讲解15个提示词技巧：

一、精准描述问题

技巧1： 明确需求和目的含义：直接说明目标，避免模糊提问。
场景：几乎所有提问。
反向案例：
“如何胜任我的当前工作？”（❌问题太笼统）
正向案例：
“我刚进入职场，如何才能在三个月内提升我的团队合作能力，得到团队成员的认可？”
（✅明确时间、具体目标）

技巧2：提供问题背景含义：补充上下文，帮助AI理解真实需求。
场景：几乎所有较复杂的提问。
反向案例：
“如何学习英语？”（❌缺少基础和目标）
正向案例：
“我英语四级水平，每天有30分钟碎片时间，目标是3个月后能进行日常生活场景的英语口语对话。请推荐适合的学习方法。”
（✅说明当前水平、可用时间、应用场景）

技巧3：提出单一问题含义：每次提问聚焦一个核心点，避免混杂。
场景：多任务或多步骤的场景。
反向案例：
“如何做番茄炒蛋？顺便推荐健身计划？”（❌两个无关问题混杂）
正向案例：
“请提供番茄炒蛋的详细菜谱（需包含火候控制）。
——追问——
再根据我的身高175cm/体重80kg，设计一周3次的居家健身计划。”
（✅拆分问题，逐一解决）

技巧4： 使用结构化描述含义：分点/分步骤说明问题，逻辑清晰。
场景：有较多要求的场景（如活动策划）。
反向案例：
“我要策划生日派对，给点建议。”（❌描述笼统）
正向案例：
“请帮我策划10岁孩子的生日派对，需求如下：1、主题：太空探险；2、预算：1000元以内；3、特殊要求：需包含亲子互动环节。”（✅分点列出核心需求）

技巧5： 使用具体数字或案例含义：用数据或实例替代抽象描述。
场景：需要量化或给出明确示例的场景。
反向案例1：
“我想减肥，有什么建议？”（❌缺少具体信息）
正向案例1：
“我身高160cm/体重65kg，每周能运动3次（每次1小时），目标3个月减重5kg。请设计饮食和运动方案。”
（✅提供身高体重、运动频率、量化目标）反向案例2：
“请给我推荐几本管理领域的好书”（❌太笼统）
正向案例2：
“请给我推荐几本管理领域的好书，要求是深入浅出且故事化的，比如《谁动了我的奶酪》”
（✅提供关键要求、参考案例）

二、引导深入思考

技巧6： 扮演指定角色含义：让AI以特定身份提供专业建议。
场景：需要领域知识的回答（如医学、法律）。
反向案例：
“如何缓解腰痛？”（❌未指定角色，回答可能不专业）
正向案例：
“假设你是三甲医院康复科医生，请针对久坐办公导致的腰痛，给出5条日常缓解动作（需标注注意事项）。”
（✅角色限定提升专业性）

技巧7： 给出多种方案含义：要求AI提供不同角度的解决思路。
场景：创意生成或决策参考。
反向案例：
“上海周末带孩子去哪里玩？”（❌单一回答可能性低）
正向案例：
“我在上海，周末想带6岁孩子出游，预算500元以内。请推荐3种不同类型的方案：自然探索类、博物馆学习类、亲子互动类。”
（✅多维度覆盖需求）

技巧8： 进行比较分析含义：要求AI对比不同选项的优劣。
场景：选择性的决策或对比（如购买商品）。
反向案例：
“买车选燃油车还是电动车？”（❌未指定比较维度）
正向案例：
“预算20万，家用SUV，年行驶1万公里。请对比燃油车和电动车在以下维度的差异：1、5年总成本（购车+保养+油费/电费）；2、续航便利性；3、二手保值率。”（✅明确比较指标，辅助决策）

技巧9： 进行假设提问含义：通过虚构场景激发深度分析。
场景：风险预判或策略推演。
反向案例：
“如何省钱？”（❌缺乏具体条件）
正向案例：
“如果未来半年我的月薪减少30%，现有存款5万元，每月需还房贷6000元。请制定应急理财计划，需包含：开支削减优先级、备用金分配、增收建议。”
（✅设定具体假设，推演应对方案）

技巧10： 考虑多维度因素含义：要求综合多个变量提供建议。
场景：复杂的决策或多维度的思考。
反向案例：
“选哪份工作更好？”（❌信息不全）
正向案例：
“现有两份Offer：
A公司：月薪1.5万，通勤1小时，岗位匹配度70%；
B公司：月薪1.2万，通勤20分钟，岗位匹配度90%。
请从薪资、职业发展、生活平衡三方面分析如何选择。”
（✅明确比较维度，量化关键指标）

三、控制输出质量

技巧11： 指定输出格式含义：限定回答结构（如表格、清单）。
场景：信息整理或对比、输出可视化的图表内容。
反向案例：
“推荐几本提升沟通能力的书籍。”（❌回答可能冗长）
正向案例：
“推荐5本提升沟通能力的入门书籍，按以下格式输出：
书名 | 作者 | 核心观点 | 适合人群 ”
（✅结构化表格呈现，便于阅读）

技巧12： 设定语言风格含义：控制回答的用词难度或语气。
场景：与特定年龄/知识层的人员沟通。
反向案例：
“解释什么是通货膨胀。”（❌可能过于学术化）
正向案例：
“用‘小学生能听懂的语言’解释通货膨胀，要求用面包价格涨跌举例。”
（✅降低理解门槛）

技巧13： 明确输出限制含义：限定字数、数量或范围。
场景：需要简洁答案的场景。
反向案例：
“如何保养汽车？”（❌回答可能冗长）
正向案例：
“列举新手车主最易忽略的3条汽车保养技巧，每条不超过50字。”
（✅强制精简重点）

技巧14： 列出主要答案含义：要求分点概括核心结论。
场景：要点总结或步骤指导类问题。
反向案例：
“如何快速入睡？”（❌回答可能散乱）
正向案例：
“请说明‘快速入睡法’的关键要点，每步用「动作+原理」格式，如：睡前1小时关闭手机——原理：减少蓝光抑制褪黑素……”（✅逻辑清晰，便于执行）

技巧15： 输出具体案例含义：要求结合实例解释抽象概念。
场景：理解复杂理论或现象。
反向案例：
“什么是幸存者偏差？”（❌可能只有理论解释）
正向案例：
“用‘网红餐厅排长队’举例说明幸存者偏差，需包含：1、现象描述；2、被忽略的失败案例；3、对普通人的启发。”（✅生活化案例增强理解）

总结：通过 精准描述问题、引导深入思考、控制输出质量 三类技巧，可显著提升与AI的协作效率，并获得好的结果。
那我们 如何快速掌握这些技巧呢？

向AI提问就像 “对指挥助手一样提问”就好了，助手能听明白的问题AI就能听明白。