Para adaptar las indicaciones de Deepseek para tareas específicas, como la redacción de código o la traducción, es esencial seguir un enfoque estructurado que mejore la calidad de comprensión y salida de la IA. Aquí hay algunas estrategias efectivas:
Defina la tarea claramente
** Sea específico: comience definiendo claramente la tarea que desea que realice Deepseek. Por ejemplo, si solicita código, especifique el lenguaje de programación, el problema para resolver y cualquier restricción. Por ejemplo:
- "Escriba una función de Python que clasifique una lista de enteros en orden ascendente".
** Proporcionar contexto: establecer el contexto para la tarea. Esto podría incluir definir el papel de Deepseek en su escenario. Para la codificación, podría decir:
- "Actúa como ingeniero de backend senior y crea un punto final de API RESTful para la autenticación del usuario".
Use indicaciones estructuradas
** Razonamiento de la cadena de pensamiento: aliente a Deepseek a desglosar su proceso de razonamiento. Esto puede ser particularmente útil para tareas de codificación compleja donde están involucrados múltiples pasos. Puede indicarlo con:
- "Esboze los pasos necesarios para implementar una función de inicio de sesión de usuario, luego proporcione el código para cada paso".
** Especificidad de la demanda: solicite resultados detallados utilizando frases como "Proporcionar antes/después del código" o "Explicar las compensaciones". Por ejemplo:
- "Explique las compensaciones entre usar una lista y un conjunto en Python para esta aplicación específica".
optimizar para las tareas de traducción
** Especifique el lenguaje y el tono: al crear indicaciones para la traducción, incluya los idiomas de origen y objetivo junto con cualquier preferencia estilística. Por ejemplo:
- "Traduzca este párrafo del inglés al español, manteniendo un tono formal".
** Relevancia contextual: proporcionar un contexto que pueda influir en la precisión de la traducción, como los matices culturales o la terminología específica relevante para el campo. Un mensaje de ejemplo podría ser:
- "Traducir este documento técnico al francés, asegurando que todos los términos específicos de la industria estén representados con precisión".
iteración y retroalimentación
** Refina según la producción: después de recibir una salida de Deepseek, evalúe su relevancia y claridad. Si no cumple con las expectativas, refine su mensaje agregando más detalles o restricciones. Por ejemplo:
- "Revise el fragmento de código anterior para incluir el manejo de errores y los comentarios que explican cada parte".
** Guardar indicaciones exitosas: una vez que cree indicaciones efectivas que producen resultados satisfactorios, guárdelos para uso futuro. Esto le permite racionalizar su flujo de trabajo sin tener que recrear las indicaciones desde cero.
Al aplicar estas estrategias, puede adaptar eficazmente las indicaciones profundas para varias tareas como la codificación y la traducción, mejorando tanto la eficiencia como la calidad de la salida.
Citas:
[1] https://www.youtube.com/watch?v=krxfddrmm
[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-by-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