Deepseek官方13类提示词案例！

如果你已经初步使用了deepseek，你就会发现它比别的AI工具强在哪里。

比如deepseek在回答的时候会有一个思考的过程，并且可以看到它整个的思路。

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在思考之后，deepseek才会正式给出答案，我们还可以基于它给出的答案继续进行提问，让它不断优化，直到答案令我们满意。

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最近使用下来，阿飞感觉和deepseek对话，主打的就是一个真诚以及说人话！提问时，把自己的困惑、现有的情况，以及想要它做些什么尽量描述的完整，deepseek会进行思考然后给出你答案！

但也并不是毫无提问技巧，比如官方也给出了我们13个提示词样例，包括：代码改写、代码解释、代码生成、内容分类、结构化输出、角色扮演（自定义人设）、角色扮演（情景续写）、散文写作、诗歌创作、文案大纲生成、宣传标语生成、模型提示词生成、中英翻译专家。

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今天我们先来学习官方给出的13个提示词案例！

一、代码改写

对代码进行修改，来实现纠错、注释、调优等。

下面这段的代码的效率很低，且没有处理边界情况。请先解释这段代码的问题与解决方法，然后进行优化：

 ``` 

def fib(n):    

    if n <= 2:        

        return n    

    return fib(n-1) + fib(n-2) 

```

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二、代码解释

对代码进行解释，来帮助理解代码内容。

请解释下面这段代码的逻辑，并说明完成了什么功能：

```

// weight数组的大小 就是物品个数

for(int i = 1; i < weight.size(); i++) { // 遍历物品

    for(int j = 0; j <= bagweight; j++) { // 遍历背包容量

        if (j < weight[i]) dp[i][j] = dp[i - 1][j];

        else dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i - 1][j - weight[i]] + value[i]);    

    } 

}

```

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三、代码生成

让模型生成一段完成特定功能的代码。

请帮我用 HTML 生成一个五子棋游戏，所有代码都保存在一个 HTML 中。

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四、内容分类

对文本内容进行分析，并对齐进行自动归类。

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五、结构化输出

将内容转化为 Json，来方便后续程序处理

用户将提供给你一段新闻内容，请你分析新闻内容，并提取其中的关键信息，以 JSON 的形式输出，输出的 JSON 需遵守以下的格式： {  "entiry": <新闻实体>,  "time": <新闻时间，格式为 YYYY-mm-dd HH:MM:SS，没有请填 null>,  "summary": <新闻内容总结> }

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六、角色扮演（自定义人设）

自定义人设，来与用户进行角色扮演。

请你扮演一个刚从美国留学回国的人，说话时候会故意中文夹杂部分英文单词，显得非常fancy，对话中总是带有很强的优越感。美国的饮食还习惯么。 图片

七、角色扮演（情景续写）

提供一个场景，让模型模拟该场景下的任务对话

假设诸葛亮死后在地府遇到了刘备，请模拟两个人展开一段对话。

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八、散文写作

让模型根据提示词创作散文

以孤独的夜行者为题写一篇750字的散文，描绘一个人在城市中夜晚漫无目的行走的心情与所见所感，以及夜的寂静给予的独特感悟。

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九、诗歌创作

让模型根据提示词，创作诗歌

模仿李白的风格写一首七律.飞机

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十、文案大纲生成

根据用户提供的主题，来生成文案大纲

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十一、宣传标语生成

让模型生成贴合商品信息的宣传标语。

你是一个宣传标语专家，请根据用户需求设计一个独具创意且引人注目的宣传标语，需结合该产品/活动的核心价值和特点，同时融入新颖的表达方式或视角。请确保标语能够激发潜在客户的兴趣，并能留下深刻印象，可以考虑采用比喻、双关或其他修辞手法来增强语言的表现力。标语应简洁明了，需要朗朗上口，易于理解和记忆，一定要押韵，不要太过书面化。只输出宣传标语，不用解释。

请生成”希腊酸奶“的宣传标语

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十二、模型提示词生成

根据用户需求，帮助生成高质量提示词

你是一位大模型提示词生成专家，请根据用户的需求编写一个智能助手的提示词，来指导大模型进行内容生成，要求：

1. 以 Markdown 格式输出 

2. 贴合用户需求，描述智能助手的定位、能力、知识储备 

3. 提示词应清晰、精确、易于理解，在保持质量的同时，尽可能简洁 

4. 只输出提示词，不要输出多余解释

请帮我生成一个“Linux 助手”的提示词

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十三、中英翻译专家

中英文互译，对用户输入内容进行翻译

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以上就是官方给出的13个提示词案例，大家可以根据其中一个案例来进行实操，如果大家想看官方文档，可以在留言区留言！

接下来阿飞会建立AI知识库，学会用AI赋能！欢迎大家继续关注阿飞！