【原】如何更好地向DeepSeek提问

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现在关于DeepSeek的各种教程、课程满天飞，打开短视频平台，各路博主卖力直播教学。

清华大学更是直接奉上万字使用说明。

无论是来自民间还是官方的课程，始终绕不开一个话题：

我们该如何更好地向DeepSeek提问。

既然DeepSeek现在作为超级厉害的大模型，那么它本身应该可以回到这个问题。

也就是我们完全不必要舍近求远，直接问DeepSeek“我该怎么向你提问，并且提问的时候，需要注意什么”。

关于提问的元认知，理应让DeepSeek自己来解答。

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我们来试下，不过在问关于提问的问题的时候，先给DeepSeek创设一个大前提：

我想要更好使用DeepSeek，需要怎么办？

下面是我的提问：

我想更好使用deepseek，我该怎么向你提问，有哪些注意点？

下面是DeepSeek的回答：

为了更好地使用 DeepSeek 并获得高效准确的回答，以下是一些建议和注意事项：

一、提问时的核心技巧

• 明确问题目标
• ❌ 模糊提问：“帮我写点代码”
• ✅ 具体描述：“用 Python 写一个爬虫，抓取某网站标题，需处理反爬机制（具体网站是xxx）”
• 提供上下文
• 如果是延续性问题，说明之前的对话背景（例如：“接昨天的需求，我需要进一步优化代码效率”）。
• 涉及专业领域时，标注背景信息（例如：“我是金融行业新手，想了解量化投资的基础步骤”）。
• 分步骤提问
• 复杂问题拆解为多个小问题，例如：
• 第一步：“如何设计一个用户登录系统？”
• 第二步：“如何在这个系统中添加短信验证功能？”
• 标注格式或需求
• 需要结构化内容时，指定格式：“用 Markdown 列表总结关键点”
• 需要简化/扩展：“请用小学生能听懂的语言解释量子力学”

二、高效获取答案的注意事项

• 避免一次性混合多主题
• ❌ 错误示例：“如何学习Python？另外帮我推荐股票，再写一篇读后感”
• ✅ 正确做法：分次提问，逐个解决。
• 明确你的角色和场景
• 学生/职场人/研究者？学术需求还是实际应用？
• 示例：“我是产品经理，需要对比A/B测试工具，列出优缺点和适用场景”
• 利用高级功能关键词
• DeepSeek 支持联网搜索、文件解析、代码执行等，可通过关键词触发：
• [最新信息]：获取实时数据（如：“[最新信息] 2024年光伏行业趋势”）
• [解释代码]：粘贴一段代码让 AI 分析逻辑或错误
• [上传文件]：处理 PDF/Excel 内容（部分版本支持）

三、示例问题参考

• 技术问题
• “用 PyTorch 实现一个CNN模型，数据集是CIFAR-10，需添加数据增强代码。”
• “我的Docker容器启动失败，报错'端口冲突’，如何排查？”
• 学习/研究建议
• “零基础学习机器学习，3个月速成计划该怎么安排？”
• “如何用SPSS做多元线性回归分析？关键步骤和结果解读要点是什么？”
• 内容生成
• “写一篇关于AI伦理的演讲稿，听众是高校教授，需包含3个争议案例。”
• “生成10条科技感十足的公司口号，中英文对照，简短有力。”
• 数据处理
• “用Python将Excel中1000行地址数据清洗为标准化格式，缺失值用'无’填充。”
• “用折线图对比过去五年北京和上海的平均气温，数据来源需注明。”

四、调整回答的技巧

• 细化要求：若回答过长，可追加“用一句话总结”或“分点列出”。
• 纠正方向：若回答偏离预期，直接指出（例如：“我需要的是实际操作步骤，不是理论解释”）。
• 追问逻辑：要求解释背后原理（例如：“为什么这个算法更适合我的数据集？”）。

五、总结

• 核心原则：问题越具体、背景越清晰，回答越精准。
• 进阶技巧：多用分步提问、标注格式、明确场景关键词。

尝试从下方示例开始提问：

“帮我用Python写一个自动化整理桌面文件的脚本，按扩展名分类到不同文件夹，并忽略隐藏文件。”

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看到这份DeepSeek 关于提问的自我剖析，基本上的点位还是符合预期的，比如问题要聚焦，不要一口气提出好几个问题。

但是唯独有一点，我还是非常意外，向DeepSeek 提问也最好亮明身份，还是需要告诉DeepSeek “我是谁”。

从问DeepSeek “如何更好地向DeepSeek 提问”，是不是可以进而引申出一个最为基本的使用DeepSeek 的技巧。就是在使用DeepSeek 的时候，你发出各种需求，你的定位应该回到DeepSeek 本身——让它从自己角度回答。