类型：人工智能
简介：一款基于深度学习和自然语言处理技术的产品，人气赶超ChatGPT。
许多人初次使用DeepSeek时，可能会觉得它偶尔答非所问，或者回答显得过于复杂、不够接地气。DeepSeek提问技巧可以分为：问题越具体，回答越有用；通过多轮对话逐步优化答案；对关键信息要求来源或示例。下面将具体展示。
一、明确问题
技巧：清晰描述问题目标、背景和具体要求，避免笼统提问。
案例：
差提问：“如何学习编程？”
好提问：“零基础如何系统学习 Python？希望从基础语法开始，推荐学习路径和资源。”
二、结构化提问
技巧：将复杂问题拆解为多个小问题或分点提问，便于 AI 针对性回答。
案例：
差提问：“如何运营一家奶茶店？”
好提问：“开奶茶店需要哪些步骤？请分点说明：1. 选址要点，2. 产品定位策略，3. 初期营销方法。”
三、提供上下文
技巧：补充相关背景或限制条件（如领域、场景、技术限制），减少歧义。
案例：
差提问：“帮我写一段代码。”
好提问：“用 Python 写一个爬虫，抓取某电商网站（需登录）的商品价格数据，要求使用 requests 库和 BeautifulSoup，并处理反爬机制。”
四、分步骤追问
技巧：通过多轮对话逐步深入，先解决核心问题再细化。
案例：
第一轮提问：“什么是神经网络？”
第二轮追问：“能否用通俗例子解释反向传播算法？”
第三轮追问：“如何在 PyTorch 中实现一个简单的全连接神经网络？”
五、明确回答形式
技巧：指定回答的格式（如表格、代码、分点），提升信息提取效率。
案例：
差提问：“介绍几个设计模式。”
好提问：“用表格列出 5 种常见设计模式，包含名称、适用场景、优缺点。”
六、验证答案准确性
技巧：对不确定的回答要求提供依据或示例，辅助判断可靠性。
案例：
差提问：“量子计算会取代传统计算机吗？”
好提问：“量子计算当前的技术瓶颈有哪些？请提供近 3 年的论文或权威报告作为依据。”
七、利用类比和场景化
技巧：通过类比或具体场景帮助 AI 理解抽象概念。
案例：
差提问：“解释区块链的原理。”
好提问：“用‘多人共同记账’的比喻解释区块链的去中心化特性，并说明如何防止数据篡改。”
八、限制答案范围
技巧：设定时间、领域或难度限制，避免信息冗余。
案例：
差提问：“推荐一些书籍。”
好提问：“推荐 3 本适合初学者的心理学入门书籍，侧重社会心理学，出版时间在 2015 年后。”
九、案例综合应用
场景：想学习数据分析但不知如何开始。
差提问：“怎么学数据分析？”
好提问：
第一步：“零基础学习数据分析需要掌握哪些核心技能？请分点列出。”
第二步：“针对‘数据清洗’技能，推荐适合新手的 Python 学习资源（视频或书籍）。”
第三步：“用 Pandas 写一个示例代码，演示如何用 groupby 统计某销售数据的月度销售额。”
当使用推理型模型DeepSeek R1时，直接提出需求即可，但如果稍加优化，你的提问会更精准，获得的回答也会更加贴合你的需求。
如果需要一个通用的提问模板，可以参考这个公式：背景 + 需求（目标）+ 约束条件（可选）。提供越多的背景信息，DeepSeek R1就越能理解你的需求，从而更好地帮助你完成任务。
例如：
背景：我是编程小白
需求：我希望快速提高我的Java编程能力
约束条件：不考虑英语水平
更通俗地说，推理型AI提示词可以拆分为四个关键要素：
- 我想要做什么？
- 做这个干嘛用？
- 要做到什么效果（具体要求）？
- 但我担心什么？（可选的具体顾虑）
例如：
目标：我要做一个小红书的创业笔记
目的：帮助想做副业的人理解如何在小红书上赚钱
具体要求：让他们快速明白如何盈利
顾虑：担心这些创业小白不理解许多商业术语和概念
总结一下，在使用DeepSeek时，不需要使用“专业提示词”，直接用自然语言清晰地表达你的真实需求和场景就行了。
十、让DeepSeek“说人话”
另一个使用DeepSeek的小技巧就是让它“说人话”。如果AI的回答过于专业或难以理解（尤其在你没有相关背景知识的情况下），它的回答可能显得抽象或官方。这时候你可以直接补充一句：“说人话”，这样AI的表达会变得更加直白和易懂。
例如，当你问：“什么是数字化”时，答案可能过于专业，难以理解。这时，你只需要补充：“说人话”，就能得到通俗易懂的解释，基本上任何人都能看懂了。
十一、对标模仿“牛人”
另外，向DeepSeek提问时，你还可以让它模仿名人的风格，因为它对中文的掌握能力非常强，能够精准模仿名人的写作风格。如果你想要写一篇有特色的文章，或者模仿某位名人的笔触，不妨尝试这个小技巧。
如果你想模仿某位知名人物的风格，你可以这样提问：“帮我模仿XXX的语气，分析一下2025年经济环境。”这样你的文章或分析就可以具有独特的风格，达到你想要的效果。
