  為什么你學了一大堆提示詞，卻還是用不好Deepseek？ 這里不單單指Deepseek，也包括ChatGPT、文心一言、豆包、Kimi在內的許多大模型，原本想著學會了提示詞，就掌握了和大模型連接的語言，就會如魚得水，提升效率。 可事實上，提示詞收藏了一堆，提示詞課程報了一堆，到頭來自己還是用不好。試了幾次，得到的答案“也就那樣”，扔了。 這不是提示詞的問題，更不是大模型的問題——當然“服務器繁忙，請稍后再試”另說，問題是我們自己——我們不知道自己到底想要什么。 如果你去一家餐廳，你自己都不清楚自己想吃什么，那么餐廳的菜單再豐富、大廚再能干，也很難做出正適合你胃口的菜。 ------------ 需求不明確，指令必然不明確！ Deepseek這些大模型，就像一位超級聰明但又聽話的“秘書”，它會根據(jù)你的指令去處理任務，指令就是“提示詞”。 你是老板、是老大，它是秘書、是跑腿的、干活的，你得通過指令讓它做事。你需要干啥，告訴它，它才能給你干，所以你的需求是它的動力源頭。
如果你連自己真正想要解決的問題都沒搞清楚，告訴它的自然會是一堆模糊的指令，那它就只能瞎猜——總不能罷工嘛~，最后給你的答案也就沒法對癥下藥，讓人覺得“不痛不癢”。 這就像去餐廳點菜，你說不清楚自己是想吃清淡點、還是重口味，大廚總不能不做吧，他就只能憑感覺做，最后上的菜，你就自求多福吧。 ------------ 為什么會這樣？為什么會有“需求不明確”的情形出現(xiàn)？ 三點原因： 1.缺乏自我認識 我們許多人在面對復雜任務時，沒有先花時間分析、梳理和細化自己的需求，就急著套用“萬能模板”。 結果導致發(fā)布指令時大腦空空，沒能把問題的重點“告訴”大模型，大模型的回復自然“抓不住重點”。 2.缺少背景知識 就像做菜需要先了解食材、口味偏好和場合要求一樣，使用大模型也需要明確你到底要解決哪塊“難題”。 如果沒提供這些信息，大模型就只能憑“固有的模式”，像人類“直覺”一樣本能的應付你，“瞎”回答。 3.表達能力不足 梳理不清自己的需求，表達起來也就含糊其辭，大模型受到的指令不清晰，輸出的答案必然不精準。讓別人做事卻交代不清，別人怎么能做到你心里？ ------------ 為了真正讓大模型幫上忙，你就需要先搞清楚自己到底想要解決什么問題？具體要求有哪些？如何準確下達指令——表達需求。 這里有3個小建議： 1.思考和梳理問題 在使用大模型之前，不妨先自己靜下心來，寫下你想解決的問題，列出關鍵點。 比如，做市場分析時，不妨先思考： · 當前最關注的是哪方面的數(shù)據(jù)？ · 希望從競爭對手那里獲得哪些信息？ · 分析的目的是什么？ 這樣一步步拆解之后，再用清晰的語言描述給大模型，就更容易獲得準確的回答。 去到餐廳，先看看自己最想吃什么，再拿菜單選，才能吃到自己真正想吃的。 2.明確目標細化問題 明確你的需求，“今天打開deepseek要用它干什么”，把一個大而廣泛的問題拆成幾個具體的小問題，讓它逐個作答。 比如做“市場分析”，可以把它拆成： · 當前市場上的主要競爭對手有哪些？ · 它們的優(yōu)勢、劣勢分別在哪些方面？ · 目標市場有哪些潛在風險？等等更細化的問題。 這樣大模型就能一步步深入，更有針對性地回答每個問題，而不是泛泛而談。 3.不斷試錯優(yōu)化表達 用大模型的過程就像做飯，需要不斷試味和調整。每次得到答案后，不妨再回頭檢查檢查，看這些答案： · 有沒有清楚地表達問題的核心？ · 有沒有遺漏關鍵細節(jié)？ · 表述有沒有做到通俗易懂好理解？ 根據(jù)這些反饋，再逐步調整你的指令-提示詞，要求它按照指令繼續(xù)優(yōu)化，直到它能給出你滿意的答案。 總之，明確自己的需求是使用大模型的前提。如果你連自己到底想要什么都不清楚，那么即便再精妙的指令也無從發(fā)揮作用。 如果你在使用deepseek時，覺得“也就那樣”，不妨回過頭來再梳理梳理自己對需求。 只有先把自己的需求明確了，把自己的問題梳理清楚了，再用準確、具體的指令表達出來，它才能更好地為你提供幫助，真正地成為你的得力助手，而且免費、隨叫隨到、沒怨言、沒脾氣。 |
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