Para adaptar a Deepseek, solicita tarefas específicas, como redação ou tradução de código, é essencial seguir uma abordagem estruturada que aprimora o entendimento e a qualidade da saída da IA. Aqui estão algumas estratégias eficazes:
Defina claramente a tarefa
** Seja específico: comece definindo claramente a tarefa que você deseja que o DeepSeek execute. Por exemplo, se você estiver solicitando código, especifique a linguagem de programação, o problema a ser resolvido e quaisquer restrições. Por exemplo:
- "Escreva uma função Python que classifique uma lista de números inteiros em ordem crescente".
** Forneça contexto: estabeleça o contexto para a tarefa. Isso pode incluir definir o papel da Deepseek em seu cenário. Para codificação, você poderia dizer:
- "Aja como engenheiro de back -end sênior e crie um terminal de API RESTful para a autenticação do usuário".
Use instruções estruturadas
** Raciocínio da cadeia de pensamento: Incentive a Deepseek a quebrar seu processo de raciocínio. Isso pode ser particularmente útil para tarefas de codificação complexas em que várias etapas estão envolvidas. Você pode solicitar com:
- "Descreva as etapas necessárias para implementar um recurso de login de usuário e fornecer o código para cada etapa".
** Especificidade da demanda: peça saídas detalhadas usando frases como "Fornecer antes/depois do código" ou "Explique trade-offs". Por exemplo:
- "Explique as compensações entre o uso de uma lista e um conjunto em Python para este aplicativo específico".
otimize para tarefas de tradução
** Especifique a linguagem e o tom: ao criar instruções para tradução, inclua as linguagens de origem e de destino, juntamente com quaisquer preferências estilísticas. Por exemplo:
- "Traduza este parágrafo do inglês para o espanhol, mantendo um tom formal".
** Relevância contextual: Forneça contexto que pode influenciar a precisão da tradução, como nuances culturais ou terminologia específica relevante para o campo. Um prompt de exemplo pode ser:
- "Traduza esse documento técnico em francês, garantindo que todos os termos específicos da indústria sejam representados com precisão".
iteração e feedback
** Refina com base na saída: depois de receber uma saída da Deepseek, avalie sua relevância e clareza. Se não atender às expectativas, refine seu aviso adicionando mais detalhes ou restrições. Por exemplo:
- "Revise o trecho de código anterior para incluir o manuseio de erros e os comentários explicando cada parte".
** Salvar instruções bem -sucedidas: Depois de criar instruções eficazes que produzem resultados satisfatórios, economize -os para uso futuro. Isso permite que você otimize seu fluxo de trabalho sem precisar recriar instruções do zero.
Ao aplicar essas estratégias, você pode efetivamente adaptar os avisos da Deepseek para várias tarefas, como codificação e tradução, aumentando a eficiência e a qualidade da saída.
Citações:
[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-tep-by-tep-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