DeepSeek 实用万能提问模板

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本文围绕DeepSeek这一开源深度学习模型，介绍了多种实用万能提问模板，帮助用户更高效地与模型交互，获取符合期望的回答。

1. 背景 + 需求 + 约束条件：提供与问题相关的背景信息，明确希望模型完成的任务或提供的信息，并设定如回答范围、格式、字数等约束条件。以准备参加高考的学生为例，给出背景（准备参加高考）、需求（提高数学成绩）和约束条件（以每周为单位分点列出学习计划和方法），模型据此生成了详细的每周学习计划、关键学习方法及注意事项。

2. 身份 + 任务 + 要求 + 例子：设定模型扮演的角色，明确任务内容，提出对回答的具体要求，还可给出示例让模型更好理解需求。如模仿特定题目为初中学生出题并提供代码和测试数据，模型依此生成了结合不同数学概念的数位和题目、代码实现及测试数据。

3. 我要做什么→要做什么用→希望达到什么效果→但担心什么问题：依次阐述自身行为或计划、目的、期望效果以及实施过程中的担忧。以制定线上教育课程推广方案为例，模型针对用户需求和担忧，从核心策略定位、渠道组合、转化漏斗优化等多方面给出完整方案。

4. 需求 + 担忧 + 反向验证：明确核心需求，说出满足需求过程中的担忧，提出反向验证内容促使模型全面回答。比如设计办公室装修方案时，让模型列出导致风格不统一的因素及解决办法。

5. 问题 + 追问预期 + 调整方向：先提出基础问题，说明期望的追问方向，若回答不符合期望则给出调整方向。像推荐大学生用的笔记本电脑，要求详细说明性能、便携性和价格方面的优劣，不符合主流使用场景则重新推荐。

6. 目标 + 条件 + 验证方式：阐述目标、实现目标的条件限制以及验证回答的方式。如制定一个月减肥5斤的计划，考虑时间和饮食条件，并明确验证计划有效性的方法 。

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