DEEPSEEK提示词合集

想让 DeepSeek 好好干活，你就得学会怎么跟它“说话”。这不叫什么“工程”，本质上就是把话说清楚。很多人写的提示词（Prompt）啰里啰嗦，或者干脆让 AI 猜心思，结果自然不理想。其实，只要掌握几个基本原则，就能让它输出的东西更靠谱。

核心原则：清晰、具体、有据可依

用 DeepSeek 这类工具，最关键的就是把你的需求说明白。别指望它能猜到你心里想什么。 模糊的指令只会得到模糊的回答。

• 明确任务目标：你要让它干什么？是写代码、分析数据，还是生成文案？把目标说清楚是第一步。 比如，不要只说“写个营销文案”，而是说“为一款新的无线耳机写一篇小红书风格的种草文案，字数在200字左右，目标是吸引大学生群体”。 这样一来，目标就非常具体了。

• 提供必要的背景信息（上下文）：AI 没有你脑子里的知识和背景。 如果你要它分析一份销售数据，你得先把数据给它，并说明这些数据是什么、代表什么。 如果你想让它帮你写一封工作邮件，就要告诉它收件人是谁、邮件的目的是什么、你的语气应该是正式还是随意。

• 指定输出格式：你希望得到什么样的结果？是一段文字、一个列表、一个表格，还是一段代码？提前说清楚。 比如，你可以要求它“用 Markdown 表格格式化输出”或者“以要点列表的形式总结”。 这样不仅方便你直接使用，也让 AI 的输出更有条理。

一个万能的结构化模板

虽然说和 AI 沟通要自然，但遵循一个基本的结构能帮你理清思路，确保信息传达到位。你可以试试这个简单的框架：

1. 角色扮演 (Persona)：给 AI 分配一个角色。 这能帮它更好地理解任务的背景和风格。 比如，“你是一位资深数据分析师” 或“你是一名专业的科技博客作者”。
2. 任务描述 (Task)：清晰地说明你要它完成什么。 这是最核心的部分。
3. 背景信息 (Context)：提供完成任务所需的所有相关信息。
4. 输出要求 (Format/Constraints)：明确你想要的输出格式、字数限制、语言风格等。

举个例子：

（差的提示词）

帮我分析一下最近的销售数据。

（好的提示词）

角色： 你是一名经验丰富的电商运营分析师。
任务： 分析附件中的销售数据（sales_report.csv），找出上个季度销量最高和最低的产品类别，并总结可能的原因。
背景信息： 这份数据包含了过去三个月所有产品的销售记录，字段包括产品ID、类别、销量和销售额。上个季度我们针对电子产品类别进行了一次促销活动。
输出要求：
1. 用一个 Markdown 表格列出销量前三和后三的产品类别。
2. 在表格后用200字左右的段落分析原因。
3. 语言风格要专业、直接。

你看，第二个提示词把所有要求都说清楚了，DeepSeek 就能直接上手干活，而不是反过来问你一堆问题。

针对不同任务的提示词技巧

不同的任务，提要求的方式也不同。

对于写作和内容创作：

• 提供范例 (Few-Shot Learning)：如果你想要某种特定的写作风格，可以给它一两个例子。 比如，你可以说：“请模仿以下风格写一段产品描述：[此处附上范例]”。 这比用很多形容词去描述风格要有效得多。
• 明确受众和平台：为谁写？在哪里发布？这两个问题很重要。 给中学生写的科普文章和给行业专家写的分析报告，语言风格完全不同。 发布在微博和发布在公司官网的内容，形式和语气也千差万别。

对于编程和代码生成：

DeepSeek Coder 在代码方面很强，但你同样需要清晰地表达需求。

• 描述功能而非直接写代码：告诉它你“想要实现什么功能”，而不是纠结于具体的代码实现。 比如，说“写一个 Python 函数，输入一个整数列表，返回所有偶数的和”，而不是“用 for 循环和 if 判断写个东西”。
• 代码调试要提供完整信息：如果代码出错了，不要只说“我代码报错了”。 把完整的代码片段、报错信息、以及你预期的正确结果都贴出来。这样它才能帮你准确定位问题。
• 要求解释：如果你不理解某段代码，可以直接让它解释。 比如，“请逐行解释这段代码的逻辑和作用”。这对于学习和理解开源项目特别有用。

对于复杂任务和逻辑推理：

• 分解任务（思维链, Chain-of-Thought）：当任务比较复杂时，可以引导它一步一步地思考。 你可以在提示词里加入“请一步步分析这个问题”或“请展示你的思考过程”这样的指令。 这能让它在处理复杂逻辑时更不容易出错。
• 明确约束条件：如果你的任务有特定的限制，一定要明确说出来。 比如，“在不使用第三方库的情况下，实现这个功能”或“预算不能超过1000元，请给出三种可行的方案”。

别忘了迭代和优化

写提示词不是一次性的事。第一次的结果可能不完美，这很正常。你需要根据它的输出来调整和优化你的提示词。

• 提供具体的反馈：不要只说“不对”或“不好”。 要具体地指出哪里有问题，以及你希望它如何改进。比如，“这个回答太笼统了，请补充三个具体的案例”或者“这个代码的效率太低，请优化时间复杂度”。
• 建立自己的提示词库：当你发现一个好用的提示词模板后，把它保存下来。 下次遇到类似的任务，就可以直接拿出来修改，省时省力。

总而言之，用好 DeepSeek 的关键在于把它当成一个能力很强但需要明确指令的伙伴。你把话说得越清楚、越具体，它能给你的帮助就越大。