Aby dostosować podpowiedzi DeepSeek do określonych zadań, takich jak pisanie kodu lub tłumaczenie, konieczne jest zastosowanie ustrukturyzowanego podejścia, które zwiększa zrozumienie i jakość wyjścia AI. Oto kilka skutecznych strategii:
wyraźnie zdefiniuj zadanie
** Bądź konkretny: zacznij od jasnego zdefiniowania zadania, które chcesz wykonać Deepseek. Na przykład, jeśli żądasz kodu, określ język programowania, problem rozwiązania i wszelkie ograniczenia. Na przykład:
- „Napisz funkcję Pythona, która sortuje listę liczb całkowitych w kolejności rosnącej”.
** Podaj kontekst: Ustal kontekst dla zadania. Może to obejmować zdefiniowanie roli Deepseek w twoim scenariuszu. Do kodowania można powiedzieć:
- „Działaj jako starszy inżynier zaplecza i utwórz punkt końcowy API RESTful dla uwierzytelniania użytkownika”.
Użyj podpowiedzi strukturalnych
** Rozumowanie łańcuchowe: Zachęcaj Deepseek do rozbicia procesu rozumowania. Może to być szczególnie przydatne w złożonych zadaniach kodowania, w których zaangażowanych jest wiele kroków. Możesz to wyświetlić z:
- „Zarysuj kroki potrzebne do wdrożenia funkcji logowania użytkownika, a następnie podaj kod dla każdego kroku”.
** Specyficzność popytu: poproś o szczegółowe wyniki, używając zwrotów takich jak „Podawaj przed/po kodzie” lub „Wyjaśnij kompromisy”. Na przykład:
- „Wyjaśnij kompromisy między użyciem listy a zestawem w Pythonie dla tej konkretnej aplikacji”.
zoptymalizuj zadania tłumaczeniowe
** Określ język i ton: podczas tworzenia podpowiedzi do tłumaczenia uwzględnij języki źródłowe i docelowe wraz z wszelkimi preferencjami stylistycznymi. Na przykład:
- „Przetłumacz ten akapit z angielskiego na hiszpański, zachowując formalny ton”.
** Znaczenie kontekstowe: Zapewnij kontekst, który może wpływać na dokładność tłumaczenia, takie jak niuanse kulturowe lub konkretna terminologia istotna dla tej dziedziny. Przykładem może być:
- „Przetłumacz ten dokument techniczny na francuski, zapewniając, że wszystkie warunki specyficzne dla branży są dokładnie reprezentowane”.
Iteracja i informacje zwrotne
** Udoskonal na podstawie wyjścia: Po otrzymaniu wyników z Deepseek oceń jego znaczenie i przejrzystość. Jeśli nie spełnia oczekiwań, udostępnij monit, dodając więcej szczegółów lub ograniczeń. Na przykład:
- „Sprawdź poprzedni fragment kodu, aby zawierać obsługę błędów i komentarze wyjaśniające każdą część”.
** Oszczędzaj udane podpowiedzi: Po utworzeniu skutecznych monitów, które przynoszą zadowalające wyniki, zapisz je do wykorzystania w przyszłości. Umożliwia to usprawnienie przepływu pracy bez konieczności odtwarzania monitów od zera.
Stosując te strategie, możesz skutecznie dostosować podpowiedzi DeepSeek do różnych zadań, takich jak kodowanie i tłumaczenie, zwiększając zarówno wydajność, jak i jakość wyjściową.
Cytaty:
[1] https://www.youtube.com/watch?v=KRXFDDRTRMM
[2] https://www.youtube.com/watch?v=3pkvtpiu5u0
[3] https://www.tomsguide.com/ai/5-deepseek-prompts-to-try-first-see-what-this-new-ai-model-can-do
[4] https://apidog.com/blog/deepseek-prompts-coding/
[5] https://www.learnprompt.org/deepseek-prompts/
[6] https://arxiv.org/html/2501.12948v1
[7] https://www.deepawaliseotips.com/deepseek-step--step-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