要想提问好，只需要按照输入和输出这两条规则，由于 DeepSeek 拥有超强的推理能力，只需要输入某个问题足够多的背景信息，然后要求DeepSeek 给出答案时必须遵守的规则，这些规则和语言风格相关，你可以用这些提示词对 DeepSeek 进行要求。 比如“说人话”，“用中学生都能听懂的语言”，“非专业人士都能听懂”，就可以极大调用 DeepSeek 的能力，下面为你推荐Deepseek的10条提问技巧：
1. 明确具体需求
例句：❌"解释人工智能"
✅"请用通俗语言解释生成式ai的工作原理，并举例说明其在医疗领域的应用"
2. 分步骤提问
例句：❌"如何开发APP？"
✅"请分5个步骤说明移动应用开发的基本流程，重点强调需求分析阶段的关键任务"
3. 限制回答范围
例句：❌"介绍Python"
✅"请用200字概述Python在数据科学中的三大核心应用场景，并推荐对应的常用库"
4. 设定回答格式
例句：❌"推荐书单"
✅"请按【书名｜作者｜推荐理由】的格式，推荐5本提升逻辑思维的入门级哲学书籍"
5. 要求验证确认
例句：❌"帮我写简历"
✅"请先列出需要了解的求职信息项，待我补充后继续生成简历内容"
6. 多角度对比
例句：❌"区块链是什么"
✅"请从技术原理、应用场景、法律监管三个维度对比区块链与传统数据库的异同"
7. 提供上下文
例句：❌"这段代码有问题"
✅"以下是Python数据清洗代码（附代码），运行时报错ValueError，请分析可能原因及解决方案"
8. 设定约束条件
例句：❌"策划营销方案"
✅"请为预算5万元的小型奶茶店设计包含3个线上渠道的暑期促销方案，需包含ROI预估"
9. 使用专业术语
例句：❌"股票怎么分析"
✅"请用DDM模型分析贵州茅台(600519)的合理估值，需包含必要参数假设说明"
10. 渐进式追问
例句：
Q1："简述机器学习的三大主要学习范式"
Q2："请重点说明监督学习中随机森林算法的适用场景"
Q3："针对Q2的回答，请补充该算法在金融风控中的具体应用案例"
Deepseek使用技巧：
结构化表达：采用"背景+需求+限制条件"的提问结构
具体化要求：量化指标（字数/数量）、明确比较维度
交互式优化：通过"请补充..."/"能否细化..."进行追问
专业度适配：根据自身知识水平调整术语使用层级
通过以上10条提问技巧，基本上可帮助你更精准地获取所需信息了，建议你根据实际场景来灵活组合使用。
