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集合-Deepseek提示词方法论

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本文可编辑，欢迎补充自己的使用案例-在最后（放了李继刚适配的和案例）                           ​

DeepSeek最新文章观点学术报告及业界评论 看这里：​详解：DeepSeek深度推理+联网搜索 目前断档第一​

集合·DeepSeek 提示词方法论

以下是R1模型的一些使用建议：

一、核心理念重塑

1. 对话式智能交互选

•
自然语言优先：无需结构化模板，直接描述真实场景​
"我需要给投资人讲新能源电池项目，他们关注技术路线和回报周期，帮我整理核心要点"​

•
需求推理引擎：模型会自动识别隐藏需求​
"正在准备跨境电商选品报告" → 自动补充市场分析框架/数据维度/竞品对比​

2. 深度思考激活

•
三阶思考法：​
批判视角→ 要求识别潜在风险​
逆向推演→ 强制验证逻辑漏洞​
跨界迁移→ 引入其他领域解决方案​
示例： ​
"分析社区团购模式时，请用逆向思维找出3个可能有风险的环节，并参照xx方案提出预防措施"​

二、高阶能力调用

1. 文风转换矩阵

2. 领域穿透技术

行业黑话破解 → "解释Web3领域的'胖协议瘦应用'理论 "

代码块

知识边界测试 → "`"hknk

代码块

思维破壁指令 → "如果达芬奇穿越到现代设计智能家居，会提出什么方案"​

三、场景化实战策略

1.
商业决策支持​

代码块

"假设我们要在曼谷开重庆火锅店：​
列出当地餐饮法规的三个关键注意点​
对比三个竞争对手的优劣势​
用 给出选址建议​
要求：数据截止2023年Q2，考虑雨季影响"​

2.
创意内容生成​

代码块

​
风格要求：　模仿刘慈欣的宏观叙事+东野圭吾的反转设计​
限制：在1500字内完成三次剧情转折"​

3.
技术方案论证​

代码块

"作为CTO评审区块链存证项目：​
找出PoW机制在本场景中的三个不适用点​
提出改进方案（需兼容现有智能合约）​
用医院病历管理案例做推演验证​
附加要求：绘制技术演进路线图（文字描述版）"    ​

四、效能增强技巧

1.
对话记忆管理​

•
上下文锚定："记住当前讨论的芯片型号是麒麟9010"​