Per personalizzare DeepSeek chiede attività specifiche come la scrittura o la traduzione del codice, è essenziale seguire un approccio strutturato che migliora la qualità della comprensione e dell'output dell'intelligenza artificiale. Ecco alcune strategie efficaci:
Definisci chiaramente l'attività
** Sii specifico: inizia definendo chiaramente l'attività che si desidera eseguire DeepSeek. Ad esempio, se stai richiedendo codice, specificare il linguaggio di programmazione, il problema da risolvere e eventuali vincoli. Per esempio:
- "Scrivi una funzione Python che ordina un elenco di numeri interi in ordine crescente."
** Fornire contesto: stabilire il contesto per l'attività. Ciò potrebbe includere la definizione del ruolo di DeepSeek nel tuo scenario. Per la codifica, potresti dire:
- "Agisci come ingegnere senior backend e crea un endpoint API RESTful per l'autenticazione dell'utente."
Usa i prompt strutturati
** Ragionamento della catena di pensiero: incoraggiare DeepSeek a abbattere il suo processo di ragionamento. Ciò può essere particolarmente utile per attività di codifica complesse in cui sono coinvolti più passaggi. Potresti richiederlo con:
- "Descrivi i passaggi necessari per implementare una funzione di accesso utente, quindi fornire il codice per ogni passaggio."
** Specificità della domanda: richiedere risultati dettagliati utilizzando frasi come "fornire codice prima/dopo" o "spiegare i compromessi". Per esempio:
- "Spiega i compromessi tra l'utilizzo di un elenco e un set in Python per questa applicazione specifica."
ottimizza per le attività di traduzione
** Specificare il linguaggio e il tono: quando l'arrafting chiede la traduzione, includere le lingue di origine e target insieme a eventuali preferenze stilistiche. Ad esempio:
- "Traduci questo paragrafo dall'inglese allo spagnolo, mantenendo un tono formale."
** Rilevanza contestuale: fornire un contesto che può influenzare l'accuratezza della traduzione, come sfumature culturali o terminologia specifica rilevante sul campo. Un prompt di esempio potrebbe essere:
- "Traduci questo documento tecnico in francese, garantendo che tutti i termini specifici del settore siano accuratamente rappresentati."
iterazione e feedback
** Raffina in base all'output: dopo aver ricevuto un output da DeepSeek, valuta la sua rilevanza e chiarezza. Se non soddisfa le aspettative, perfeziona il prompt aggiungendo maggiori dettagli o vincoli. Ad esempio:
- "Rivedi lo snippet del codice precedente per includere la gestione degli errori e i commenti che spiegano ogni parte."
** Salvare i prompt di successo: una volta creati istruzioni efficaci che producono risultati soddisfacenti, salvarli per un uso futuro. Ciò ti consente di semplificare il flusso di lavoro senza dover ricreare le prisive da zero.
Applicando queste strategie, puoi effettivamente adattare le richieste di profondità per vari compiti come la codifica e la traduzione, migliorando sia l'efficienza che la qualità dell'output.
Citazioni:
[1] https://www.youtube.com/watch?v=krxfddrtrmm
[2] https://www.youtube.com/watch?v=3pkvtpiu5u0
[3] https://www.tomguide.com/ai/5-deepseek-prompts-to-try-first-see-what-this-new --model-can-do
[4] https://apidog.com/blog/deepseek-pompts-coding/
[5] https://www.learnprompt.org/deepseek-pompts/
[6] https://arxiv.org/html/2501.12948v1
[7] https://www.deepawaliseotips.com/deepseek-pep-by-pep-guide/
[8] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1i6zk16/how_to_prompt_deepseek_r1_from_outputting_its/
[9] https://prompt.16x.engineer/guide/deepseek