deepseek入门提示词思路-「发散式提问」

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在AI工具的轮番轰炸下，最考验人的其实还是proment怎么写

写提示词不是纯碰运气随性发挥，里面也是有方法论在的。

接下来一周我会分享6种最最基础，也最最实用的提示词方法，供大家讨论学习.

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从思维瓶颈说起

几周前，我陷入了一个产品创意的瓶颈。

尝试了各种方法却始终无法突破，直到我偶然改变了与AI的对话方式

不再寻求单一答案，而是设计了一系列从不同角度探索问题的提问。

结果令人惊讶：原本僵化的思维被打开了，一个个创意如泉水般涌现。这让我想到了认知科学中的一个现象：

人类思维天然存在'确认偏误'——我们倾向于寻找支持已有想法的信息，而忽略与之相悖的可能性。

合适的提问方法，可以让AI大模型帮助我们解开这层束缚

这正是今天要分享的'发散式提问'的核心价值——它能打破思维的自我限制，创造认知的开放空间。

（指令实例在文章最后，文章以思路为主）

思维漏斗：发散式提问的认知模型

我喜欢将发散式提问想象为一个'思维漏斗'——与普通漏斗相反，它是一个从窄到宽的结构：

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普通思维像是从宽口进，从窄口出——大量信息被过滤为单一结论。而发散思维则是反向操作——从一个焦点问题出发，扩展出多维度的可能性。

这种思维模式在认知科学中被称为'发散性思维'(Divergent Thinking)，它是创造力的核心组成部分。

研究表明，高创造力的个体往往具备更强的发散思维能力——他们能从单一刺激中产生更多、更多样化的反应。

BCR模型：构建高效发散提问的思维框架

发散提问的艺术不在于无限制地扩展，而在于有结构地发散。

BCR模型

• B (Background): 背景信息 - 提供思考的基础
• C (Content): 所需内容 - 明确输出的形式
• R (Requirement): 具体要求 - 设定筛选的标准

这个模型给发散思维设置了一个'有弹性的边界'——既允许思维自由延展，又不至于完全偏离目标。

(本文思路来源于星期一研究室)

实例呈现

场景一：搜索关键词扩展

当我需要查找关于'认知负载'的研究材料时，简单搜索往往只能得到有限结果。我尝试了发散式提问：

我的提问：

我正在进行一项关于学习效率的研究(B-背景)，需要10个与'认知负载'相关的专业术语和关键概念(C-内容)，以便能在学术数据库中获取更全面的研究材料(R-要求)。

AI回应:

1. 工作记忆容量(Working Memory Capacity)
2. 认知过载(Cognitive Overload)
3. 心智努力(Mental Effort)
4. 任务复杂度(Task Complexity)
5. 认知资源分配(Cognitive Resource Allocation)
6. 注意力分散(Split Attention)
7. 信息处理理论(Information Processing Theory)
8. 内在认知负载(Intrinsic Cognitive Load)
9. 外在认知负载(Extraneous Cognitive Load)
10. 相关认知负载(Germane Cognitive Load)


这些术语构成了一个认知网络，每个术语都开启了一个新的探索路径，极大扩展了我的视角。

场景二：创意产品概念生成

在产品创新工作坊中，我使用了这样的发散式提问：

我的提问:

我们正在为数字原生代年轻人开发一款关注心理健康的产品(B-背景)，请提供8个产品概念方向(C-内容)，要求：具有日常融入性，避免传统心理咨询的严肃感，能够自然融入目标用户的数字生活习惯(R-要求)。

这种结构化的发散提问引导deepseek生成了多种产品概念，包括情绪日记App、微习惯养成工具、游戏化冥想平台等等，每个概念都开启了一个可能的产品方向。

为什么发散提问如此有效？

从认知科学视角看，发散提问之所以强大，是因为它激活了大脑的多个认知网络：

1. 点亮联想网络 - 发散提问促使大脑在不同概念间建立联系，激活远域联想

2. 弱化思维过滤 - 常规思考中，大脑会过滤'不相关'信息；发散思维暂时抑制这种过滤

3. 创造认知间隙 - 发散提问在已知与未知之间创造了'认知间隙'，这种间隙本身会驱动探索

对AI来说，发散提问同样有效，因为它创造了更广阔的'参数探索空间'，让模型能超越最可能的单一路径，探索更多样化的输出可能性。

思维工具：构建你的发散提问模板

我发现，为不同场景构建发散提问模板非常有效。以下是一个通用框架：

【背景】我正在处理/研究/面临...
【需求】请提供X个关于...的[具体内容类型]
【标准】要求这些内容能够...[关键标准1]、[关键标准2]等
【可选】可以从[维度1]、[维度2]、[维度3]等角度思考


这个框架可以根据不同场景灵活调整。关键是保持BCR三要素完整，确保发散有方向、有边界。

这让我想到认知科学家Edward de Bono提出的'水平思维'理念——寻找多种可能的解决方案，而非单一最优解。发散提问正是培养这种思维的绝佳工具。

当我们习惯了设计发散式提问，我们实际上是在训练自己的大脑建立更丰富的认知连接网络，这种能力会逐渐内化为一种思维习惯，在面对复杂问题时自动激活多角度思考。

回到最初的问题——发散式提问不是漫无目的的发散，而是有结构、有方向的思维拓展。它让我们能够在认知的海洋中撒下一张更宽广的网，捕捉更多思想的鱼群。

尝试在下次遇到创意瓶颈或复杂问题时，应用BCR模型设计你的发散提问，你可能会惊喜地发现，思维的天空比想象中要广阔得多。

以上！实践出真知，大家多去尝试。