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DeepSeek 提示词编写技巧典藏版!

来源:菜鸟下载 | 更新时间:2025-04-22

deepseek 的进步在于其深度思考功能,这在很大程度上替代了提示词工程的作用。然而,如果结合提

deepseek 的进步在于其深度思考功能,这在很大程度上替代了提示词工程的作用。然而,如果结合提示词工程,deepseek 的输出结果将更加实用。本文是一篇通用的提示词编写攻略,不仅适用于 deepseek,也适用于其他大模型产品。赶紧收藏起来吧!

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01 Prompt 万能框架

DeepSeek 提示词编写技巧典藏版!在编写 Prompt 时,从零开始编写第一版 Prompt 往往是最难的,而基于已有 Prompt 利用各种技巧进行优化则相对简单。如上图所示,我们使用了一套“万能模版”,将一个 Prompt 拆分成了“立角色 + 述问题 + 定目标 + 补要求”这四个部分。利用这个模版可以得到一个“及格”的 Prompt。下面我将具体阐述这个模版是如何得到的,以及为什么它是有效的。

Prompt 的作用是根据我们的问题调用模型的能力,我们需要通过提问的方式,明确地让模型知道我们想要什么,我们的目标是什么。基于这个基本思想,Prompt 应该包含以下几点:

DeepSeek 提示词编写技巧典藏版!问题是什么:首先,你要告诉模型你的问题是什么,你的任务是什么,尽量描述清楚你的需求。你要做什么:接下来,你需要告诉大模型具体要做什么,比如制作一份攻略,编写一段代码,对文章进行优化等。有什么要求:最后,我们往往还需要对任务补充一些要求,比如按特定格式输出,规定长度限制,只输出某些内容等。通过这三部分的描述,我们就把“要大模型做什么”描述清楚了。这个想法十分自然,即便不是大模型,而是希望其他人为你完成某项任务,往往也需要通过这三部分把问题描述清楚。由于这仅仅是第一版 Prompt,你不需要描述得过于详细,也不需要使用技巧,只需要用简练的语言把这几部分描述清晰即可。以下是几个示例:

例1:生成代码注释

问题是什么:你的任务是帮我的代码生成注释。

你要做什么:我有一段 Python 代码,需要你对代码的内容进行分析,并为代码添加注释。

有什么要求:请结合代码内容,尽量详细地补充注释,不要遗漏,每条注释请以“comment:”作为前缀。

例2:生成测试用例

问题是什么:你的任务是帮我设计一款产品的测试用例。

你要做什么:我会提供给你产品的需求文档,需要你结合需求的功能描述进行测试用例的编写。

有什么要求:请结合需求中功能的结构,对测试点进行梳理,并有层级地输出测试用例,请保证每一个功能的测试点没有遗漏。

在描述清楚任务后,我们就需要调度模型的能力去完成我们的任务,不同的任务需要用到不同的能力,这往往依赖于人为的拆分。我们可以想象,当我们让一个新手帮我们完成一项任务时,我们需要对任务进行分解,并告诉他每一步需要怎么做,以此来让他完成一项复杂的任务。对于大模型而言,这当然也是适用的,甚至十分好用,这在第5章的“CoT”中还会再次提到。

你当然可以人为地完成这种拆分,再一条条地解释给大模型,但这种做法并不通用,每个领域都有自己独特的专项能力,每个任务都有自己的工作流程,因此这种方案并不适合放到一个通用的框架当中。好在大模型能力的调用还存在一条捷径,那就是“角色”,它就像大模型里自带一个“能力包”,可以很容易地对模型能力进行调用。每一个角色,都对应着该角色包含的若干能力,我们可以通过设定角色,“提示”大模型使用该角色对应的能力,这与前文“Prompt 到底是什么”中介绍的想法极其匹配,充分说明是“Prompt”提示的作用,通过简单的“提示”调用出大模型预先训练的能力,这也就是“角色”如此有用的原因。

DeepSeek 提示词编写技巧典藏版!由此我们就最终得到了我们的“Prompt 模版”,通过这个统一的框架我们可以完成绝大多数 Prompt 初版的编写,让大家在面对各类任务时可以高效地完成从零到一的尝试,而不必陷入无从下笔的困境。

除了效果之外,对 Prompt 结构化的拆分也对 Prompt 管理提供了很大帮助,我们的 Prompt 库不再是大段的文本,而是拆分成了四张表:“角色表”、“问题表”、“目标表”、“要求表”。通过这种方式我们可以大大提升 Prompt 的灵活性,并通过动态组合四个元素的方式完成各类任务,这在面对复杂任务,或通过多模型解决问题时,会提供稳定有效的支撑。

02 框架细化

2.1 立角色

与前文中对“角色”的理解一致,“角色”可以被当作大模型的“能力包”或“语法糖”,我们不再需要对每一项能力进行详细的描述,对任务进行更细节的分解,而是可以通过 import “角色”的方式,使用这个“角色”背后对应的各项能力。那我们该如何设立角色,才是这个“能力包”的正确使用方式呢?

大家都有招聘的经历,我们可以想象,大模型就是我们要招的人,我们需要设定一个能力模型,来完成我们指定的工作。我们在招聘时通常都会有明确的要求,在JD中要有清晰的描述,这样才能找到最合适的人选。这与大模型的角色设置一样,我们要清晰明确地描述这个角色,才能充分“提示”大模型,让大模型知道该调用哪些能力。

我们不妨试想一下在招聘 JD 中,我们会要求哪些内容。通常会包含:工作年份,教育水平,项目经历,工作技能,荣誉奖项等。我们完全可以按照这个思路,创建一个语言模版,帮助我们创立角色。

以下是我在使用的角色模版,当然 Prompt 的构造十分灵活,展示的示例仅供参考:

角色模版:

现在你是一位优秀的{{你想要的身份}},拥有{{你想要的教育水平}},并且具备{{你想要的工作年份及工作经历}},你的工作内容是{{与问题相关的工作内容}},同时你具备以下能力{{你需要的能力}}

角色的设置往往需要编写者对角色有一定的了解,这可以更好地帮助你补全你的模版,但如果你不了解你要设置的角色,不知道这些信息该如何填写,我们如何可以获取到这部分信息呢?

其实,我们可以沿着“招聘 JD”的思路,通过招聘网站上的招聘信息补全我们的数据。例如,我要让大模型帮我完成一个“财务分析”相关的任务,而我此前对这个领域毫无了解,此时就可以通过招聘网站的职位信息,完成角色的设置:

DeepSeek 提示词编写技巧典藏版!例:财务分析

现在你是一位优秀的{{财务分析顾问}},拥有{{财务学、经济学等专业的硕士或博士学位}},并且具备{{八年以上的财务分析工作经验,在不同类型的公司进行过一线基金财务分析,财务报告产出等工作,积累了丰富的实践经验}},你的工作内容是{{对投融资数据进行分析,从管理层的视角设计数据分析框架和汇报体系}},同时你具备以下能力:{{专业知识:你拥有较强的数据分析能力和丰富的财务分析与报告能力。较强的分析问题解决问题能力和框架性思维能力。具有很强的学习能力,以及很强的自我驱动力。有好奇心,愿意挑战自己,不断开拓新的领域。中英文流利,优秀的中英文书写能力,良好的沟通能力。}}

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