  为什么你学了一大堆提示词，却还是用不好Deepseek？ 这里不单单指Deepseek，也包括ChatGPT、文心一言、豆包、Kimi在内的许多大模型，原本想着学会了提示词，就掌握了和大模型连接的语言，就会如鱼得水，提升效率。 可事实上，提示词收藏了一堆，提示词课程报了一堆，到头来自己还是用不好。试了几次，得到的答案“也就那样”，扔了。 这不是提示词的问题，更不是大模型的问题——当然“服务器繁忙，请稍后再试”另说，问题是我们自己——我们不知道自己到底想要什么。 如果你去一家餐厅，你自己都不清楚自己想吃什么，那么餐厅的菜单再丰富、大厨再能干，也很难做出正适合你胃口的菜。 ------------ 需求不明确，指令必然不明确！ Deepseek这些大模型，就像一位超级聪明但又听话的“秘书”，它会根据你的指令去处理任务，指令就是“提示词”。 你是老板、是老大，它是秘书、是跑腿的、干活的，你得通过指令让它做事。你需要干啥，告诉它，它才能给你干，所以你的需求是它的动力源头。
如果你连自己真正想要解决的问题都没搞清楚，告诉它的自然会是一堆模糊的指令，那它就只能瞎猜——总不能罢工嘛~，最后给你的答案也就没法对症下药，让人觉得“不痛不痒”。 这就像去餐厅点菜，你说不清楚自己是想吃清淡点、还是重口味，大厨总不能不做吧，他就只能凭感觉做，最后上的菜，你就自求多福吧。 ------------ 为什么会这样？为什么会有“需求不明确”的情形出现？ 三点原因： 1.缺乏自我认识 我们许多人在面对复杂任务时，没有先花时间分析、梳理和细化自己的需求，就急着套用“万能模板”。 结果导致发布指令时大脑空空，没能把问题的重点“告诉”大模型，大模型的回复自然“抓不住重点”。 2.缺少背景知识 就像做菜需要先了解食材、口味偏好和场合要求一样，使用大模型也需要明确你到底要解决哪块“难题”。 如果没提供这些信息，大模型就只能凭“固有的模式”，像人类“直觉”一样本能的应付你，“瞎”回答。 3.表达能力不足 梳理不清自己的需求，表达起来也就含糊其辞，大模型受到的指令不清晰，输出的答案必然不精准。让别人做事却交代不清，别人怎么能做到你心里？ ------------ 为了真正让大模型帮上忙，你就需要先搞清楚自己到底想要解决什么问题？具体要求有哪些？如何准确下达指令——表达需求。 这里有3个小建议： 1.思考和梳理问题 在使用大模型之前，不妨先自己静下心来，写下你想解决的问题，列出关键点。 比如，做市场分析时，不妨先思考： · 当前最关注的是哪方面的数据？ · 希望从竞争对手那里获得哪些信息？ · 分析的目的是什么？ 这样一步步拆解之后，再用清晰的语言描述给大模型，就更容易获得准确的回答。 去到餐厅，先看看自己最想吃什么，再拿菜单选，才能吃到自己真正想吃的。 2.明确目标细化问题 明确你的需求，“今天打开deepseek要用它干什么”，把一个大而广泛的问题拆成几个具体的小问题，让它逐个作答。 比如做“市场分析”，可以把它拆成： · 当前市场上的主要竞争对手有哪些？ · 它们的优势、劣势分别在哪些方面？ · 目标市场有哪些潜在风险？等等更细化的问题。 这样大模型就能一步步深入，更有针对性地回答每个问题，而不是泛泛而谈。 3.不断试错优化表达 用大模型的过程就像做饭，需要不断试味和调整。每次得到答案后，不妨再回头检查检查，看这些答案： · 有没有清楚地表达问题的核心？ · 有没有遗漏关键细节？ · 表述有没有做到通俗易懂好理解？ 根据这些反馈，再逐步调整你的指令-提示词，要求它按照指令继续优化，直到它能给出你满意的答案。 总之，明确自己的需求是使用大模型的前提。如果你连自己到底想要什么都不清楚，那么即便再精妙的指令也无从发挥作用。 如果你在使用deepseek时，觉得“也就那样”，不妨回过头来再梳理梳理自己对需求。 只有先把自己的需求明确了，把自己的问题梳理清楚了，再用准确、具体的指令表达出来，它才能更好地为你提供帮助，真正地成为你的得力助手，而且免费、随叫随到、没怨言、没脾气。 |
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