以下是DeepSeek的系統化提問技巧指南：

一、基礎原則與通用技巧

1、直接提問優先

DeepSeek作為推理模型，過度結構化的提示詞可能限制其推理能力，建議直接拋出核心問題。若需引導方向，可采用自然語言補充背景而非機械填空式指令。

2、清晰定義需求邊界

模糊提問：“幫我分析經濟形勢” → 精準提問：“請用SWOT分析法對比2024年中美新能源汽車產業的出口競爭力，包含具體數據支撐”。明確目標、對象、場景和約束條件可顯著提升回答質量。

3、角色代入與場景構建

通過設定角色(如“資深程序員”“營養師”)和場景(如“給50歲制造業老板做PPT”)，使AI更貼合實際需求。

二、進階提問策略

1、結構化指令設計

四要素法：身份+任務+細節約束+輸出格式。例：“作為市場總監，對比A/B兩種推廣方案的ROI，用表格呈現數據并標注關鍵指標”。

分步拆解：將復雜問題拆解為多個簡單步驟，逐步推進。例：“第一步：分析用戶畫像;第二步：設計轉化路徑;第三步：優化落地頁”。

2、上下文關聯與迭代優化

歷史對話引用：在連續對話中引用前文內容(如“基于昨日討論的新能源電池技術……”)，保持邏輯連貫性。

漸進式追問：從基礎問題開始逐步深入。例：“首問：列舉增長案例→追問：詳細解析完美日記策略→校準：驗證ROI計算方式”。

3、限制條件與格式規范

聚焦范圍：通過排除法減少冗余信息。

指定輸出形式：要求列表、表格、Markdown代碼塊等特定格式。

三、專業領域適配技巧

1、數據處理與分析

SQL語句生成：描述需求(如“篩選本月銷售額TOP5客戶”)，由AI直接輸出可用SQL代碼。

可視化指令：要求生成圖表并解讀趨勢。

2、創意與文案生成

風格遷移：模仿特定文體或作家風格。

術語通俗化：要求“用小學生能聽懂的話解釋區塊鏈”，降低理解門檻。

3、決策與風險評估

多方案對比：要求用不同方法生成解決方案并對比優缺點。

風險預判：要求列出潛在風險及應對策略。