🚀前言

在AI工具百花齐放的今天，对话能力早已超越“能说会道”的浅层定义。DeepSeek凭借其独特的场景化对话架构与多模态认知引擎，正在重新定义人机交互的边界——它不仅能理解你“说了什么”，更能感知你“为何而说”。无论是专业领域的深度探讨，还是日常沟通的幽默调侃，这台“最懂中国人的AI”正以惊人的进化速度，让技术对话回归人性温度。

🚀一、DeepSeek的对话技巧

🔎1.提问技巧

🦋1.1 明确具体目标

• 技巧1：明确需求、场景与约束

  • 错误示例：

    帮我写个方案。  
    

    缺陷：缺少行业、格式、目标等关键信息。
  • 正确示例：

    作为跨境电商创业者，我需要制定亚马逊新品推广方案，请按以下框架展开：  
    1. 市场调研方法（要求包含3种低成本工具）  
    2. 推广阶段划分（分预热期、爆发期、长尾期）  
    3. 风险控制清单  
    

    关键点：提供框架约束，引导模型按需输出。

• 技巧2：补充背景信息

  • 错误示例：

    “产品具有卓越性能”这句话怎么修改更好？  
    

    缺陷：缺失产品类型、受众等背景。
  • 正确示例：

    我正在修改智能手环英文产品说明书，目标用户是北美户外运动爱好者。请将“产品具有卓越性能”改为：  
    1. 包含防水等级（IP68）及续航数据（30天待机）  
    2. 添加符合美国人认知的类比（如“续航堪比马拉松运动员的耐力”）  
    3. 使用激励性动词（如“征服极端环境”）  
    

    关键点：明确修改目标与受众偏好。

• 技巧3：分步拆解复杂问题

  • 错误示例：

    如何从零开始做小红书账号？  
    

    缺陷：问题过于宽泛，回答缺乏针对性。
  • 正确示例：

    请分三步指导新手运营家居类小红书账号：  
    步骤1：冷启动期（0~500粉丝）必备动作清单  
    步骤2：爆款内容公式（含标题、封面、发布时间）  
    步骤3：1000粉丝后商业变现路径  
    

    关键点：结构化提问，限定步骤与细分领域。

🦋1.2 五大黄金提问法则

🔎2.分步骤提问（以论文撰写为例）

🦋阶段一：开题攻坚

1. 研究方向推荐

   我是自动化专业本科生，请推荐5个适合毕业设计的AGV相关课题，要求：  
   - 具有创新性但不过于前沿  
   - 需仿真实验而非实物制作  
   - 附参考文献查找关键词  
   

2. 题目优化

   针对“AGV路径规划算法优化”课题，如何修改更学术化？  
   

3. 文献对比

   请用表格对比附件中10篇文献的研究方法，按“创新点、局限和可借鉴处”三列整理。  
   

🦋阶段二：正文写作

1. 方法描述改写

   将这段实验步骤改写成学术被动语态：  
   “我们先用CAD画了模型，然后导入ANSYS做力学分析。”  
   

2. 数据可视化建议

   请推荐3种适合展示温度变化曲线的图表类型，并说明选择理由。  
   

🦋阶段三：格式调整

请检查我的论文格式是否符合以下要求：  
- 三级标题用1.1.1格式  
- 参考文献[1]需补充DOI号  
- 所有图片添加居中的图1-x编号  
- 行距调整为1倍  

🔎3.指令运用

🔎4.多轮对话优化

• 连贯对话示例：
  1. 第一轮：

     帮我构思一个线上营销活动的初步方案。  
     

  2. 第二轮：

     针对这个方案，可能会遇到哪些风险？如何应对？  
     

  3. 第三轮：

     将风险应对措施按优先级排序，并添加预算分配。  
     

• 关键技巧：
  • 及时总结上一轮内容（如“根据之前的方案，我们需要……”）
  • 使用逻辑连接词（如“接下来请分析……”）

🔎5.优化对话体验

1. “小学生”模式

   我是一名小学生，请用小学生能听懂的话解释什么是大模型。  
   

   输出示例：

   大模型就像一个超级聪明的机器人，它能读很多书、学很多知识，然后帮你回答问题、写故事，甚至做数学题！

2. 控制生成长度

   用200字以内说明如何制作短视频，分3个步骤。  
   

3. 反馈修正

   • 调整语气：

     请用更活泼的语气重写这段产品介绍。  
     

   • 补充细节：

     关于第三步，请提供具体操作截图。  
     

🔎6.总结

• 高效提问核心：明确需求、分步拆解、背景补充、格式约束。
• 进阶技巧：
  • 多轮对话保持逻辑连贯，逐步深入问题本质。
  • 善用“续写”“简化”“示例”等指令提升交互效率。
  • 通过反馈与模式切换（如“小学生”模式）优化输出质量。