Deepseek提示词

【公式6】任务型提问（信息获取/执行）

结构：

1. 核心目标（一句话概括需求）

2. 背景补充（相关细节或限制条件）

3. 明确要求（期望的格式/重点）

示例：

"我需要一份Python入门学习计划（核心目标）。目前每天有2小时学习时间，零基础（背景）。请分周列出知识点和推荐资源（要求）。"

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【公式7】问题解决型提问（分析/建议）

结构：

1. 问题描述（具体现象或难点）

2. 尝试过的方法（已采取的措施）

3. 预期目标（希望达成的结果）

示例：

"我的文章阅读量低（问题），尝试过优化标题和增加配图（方法）。如何通过调整内容结构提升吸引力？（目标）"

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【公式8】创意生成型提问（内容创作/策划）

结构：

1. 主题/场景（创作方向）

2. 风格要求（语气/形式/调性）

3. 参考示例（可选项）

示例：

"需要一篇关于环保的短视频脚本（主题），要求轻松幽默且带反转（风格）。参考‘奶茶杯回收变身文具’这类案例（示例）。"

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【公式9】数据/技术型提问（分析/代码）

结构：

1. 数据背景（数据类型/业务场景）

2. 具体需求（需要进行的分析或功能）

3. 特殊限制（技术栈/性能要求）

示例：

"现有1000条用户评论数据（背景），需要用Python做情感分析并可视化（需求）。要求兼容Jupyter Notebook环境（限制）。"

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【公式10】学习辅助型提问（知识理解）

结构：

1. 学习目标（想掌握的知识点）

2. 当前困惑（具体不理解的部分）

3. 期望解释方式（举例/类比/分步骤）

示例：

"正在学习区块链技术（目标），对‘去中心化账本’的运作机制不清楚（困惑）。请用快递物流系统做类比解释（方式）。"