关于DeepSeek的效果一些用户尝试后感觉效果平平，与其他AI工具相差无几。其实，问题的关键在于提示词的技巧。
与其它GPT相比，DeepSeek整体上更加简洁、直接。
下面列举一些DeepSeek的提示词技巧。
1. 明确目标，避免模糊提问
在使用DeepSeek时，直接点明你的需求和场景，避免使用过于宽泛的语言。
示例对比：
❌ 模糊提问：“我想学数据分析，有什么建议吗？”
✅ 明确提问：“我想学习数据分析，作为初学者，应该从哪些工具和技能入手？请推荐学习路径。”
2. 结构化表达，分点说明
将复杂问题拆解为多个小点，清晰地列出背景、需求和具体问题。
示例对比：
❌ 笼统提问：“帮我写一个人工智能相关的报告。”
✅ 结构化提问：“我需要写一份关于‘人工智能在教育领域应用’的报告，要求：
介绍AI技术的基本原理；
分析AI在教育中的实际案例；
提出未来发展趋势。请提供框架和关键内容建议。”
3. 使用专业术语，提升精准度
在特定领域提问时，加入专业关键词，帮助AI更好地理解你的需求。
示例对比：
❌ 普通提问：“如何优化网站？”
✅ 专业提问：“如何通过SEO优化和页面加载速度提升来提高网站的用户体验和搜索排名？”
4. 提供具体案例，辅助理解
当问题涉及数据分析、编程或设计时，给出具体的输入/输出示例，帮助AI更准确地解决问题。
示例对比：
❌ 抽象提问：“怎么设计一个海报？”
✅ 具体提问：“我需要设计一张促销海报，主题是‘夏季大促’，要求：
主色调为蓝色和白色；
包含‘限时折扣’和‘满减优惠’信息；
尺寸为A4。请提供设计思路和排版建议。”
5. 限定范围，避免开放性问题
提出问题时，尽量明确范围，避免过于开放的问题，这样AI的回答会更聚焦。
示例对比：
❌ 开放提问：“怎么提高工作效率？”
✅ 限定提问：“在远程办公环境下，有哪些工具和方法可以帮助提高团队协作效率？请列举3-5个具体建议。”
6. 分步提问，拆解复杂问题
将大问题拆解为多个小问题，逐步解决，避免一次性提问过于复杂的内容。
示例对比：
❌ 大而全的提问：“如何运营一个社交媒体账号？”
✅ 分步提问：
“如何确定社交媒体账号的目标受众？”
“有哪些工具可以帮助规划内容发布时间？”
“如何通过数据分析优化内容策略？”
7. 多轮交互，验证与追问
通过追问和验证，进一步明确AI的回答，确保信息准确且符合需求。
示例对比：
初始提问：“什么是区块链技术？”
追问示例：“您提到的‘去中心化’具体是什么意思？能否举例说明其在金融领域的应用？”
总结
如果觉得以上技巧太复杂，可以直接使用以下通用提问模板：
模板：
“我需要【目标】，场景是【具体场景】，要求包括【具体要求1、2、3】。请提供【具体输出，如步骤、示例、建议等】。”
示例：
“我需要学习Python编程，场景是数据分析，要求包括掌握基础语法、数据处理和可视化技能。请推荐学习资源和学习路径。”
