För att skräddarsy Deepseek -instruktionerna för specifika uppgifter som kodskrivning eller översättning är det viktigt att följa ett strukturerat tillvägagångssätt som förbättrar AI: s förståelse och produktionskvalitet. Här är några effektiva strategier:
Definiera uppgiften tydligt
** Var specifik: Börja med att tydligt definiera den uppgift du vill att Deepseek ska utföra. Till exempel, om du begär kod, ange programmeringsspråket, problemet att lösa och eventuella begränsningar. Till exempel:
- "Skriv en Python -funktion som sorterar en lista med heltal i stigande ordning."
** Ge sammanhang: Upprätta sammanhanget för uppgiften. Detta kan inkludera att definiera Deepseeks roll i ditt scenario. För kodning kan du säga:
- "Handla som senior backendingenjör och skapa en RESTful API -slutpunkt för användarverifiering."
Använd strukturerade instruktioner
** Kedjekedjan: Uppmuntra Deepseek att bryta ner sin resonemangsprocess. Detta kan vara särskilt användbart för komplexa kodningsuppgifter där flera steg är involverade. Du kanske uppmanar det med:
- "Skissera stegen som behövs för att implementera en användarinloggningsfunktion och ange sedan koden för varje steg."
** Efterfrågespecificitet: Be om detaljerade utgångar genom att använda fraser som "Ge före/efter kod" eller "förklara avvägningar." Till exempel:
- "Förklara avvägningarna mellan att använda en lista och en uppsättning i Python för denna specifika applikation."
Optimera för översättningsuppgifter
** Ange språk och ton: När du skapar instruktioner för översättning, inkludera käll- och målspråk tillsammans med alla stilistiska preferenser. Till exempel:
- "Översätt detta stycke från engelska till spanska och upprätthålla en formell ton."
** Kontextuell relevans: Ge sammanhang som kan påverka översättningsnoggrannheten, såsom kulturella nyanser eller specifik terminologi som är relevant för fältet. En exempelprompt kan vara:
- "Översätt detta tekniska dokument till franska och säkerställa att alla branschspecifika villkor är exakt representerade."
iteration och feedback
** Förfina baserat på utgång: Efter att ha fått en utgång från Deepseek, bedöma dess relevans och tydlighet. Om det inte uppfyller förväntningarna, förfina din prompt genom att lägga till mer information eller begränsningar. Till exempel:
- "Revidera det tidigare kodavsnittet för att inkludera felhantering och kommentarer som förklarar varje del."
** Spara framgångsrika instruktioner: När du har skapat effektiva instruktioner som ger tillfredsställande resultat, spara dem för framtida användning. Detta gör att du kan effektivisera ditt arbetsflöde utan att behöva återskapa instruktioner från grunden.
Genom att tillämpa dessa strategier kan du effektivt skräddarsy Deepseek -instruktionerna för olika uppgifter som kodning och översättning, vilket förbättrar både effektivitet och utgångskvalitet.
Citeringar:
[1] https://www.youtube.com/watch?v=krxfddrtrm
[2] https://www.youtube.com/watch?v=3pkvtpiu5u0
]
[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/localllamama/comments/1i6zk16/how_to_prompt_deepseek_r1_from_outputing_its/
[9] https://prompt.16x.engineer/guide/deepseek