deepseek使用四大避坑

避坑一：冗长提示词污染关键词

1. 问题原因
   • 单条提示词超过200字可能导致焦点偏移、过度思考或逻辑混乱，干扰大模型准确响应。
   • 多任务混杂会降低模型执行效率（类比“让员工一次性处理十件事”）。

2. 解决方案
   • 分步拆解：将复杂需求拆解为多个简单问题，分步提问。
   ◦ 例：分析互联网金融现状（含历史背景、社会影响等）并生成图表时，先拆分任务，逐步生成内容。
   • 保留核心关键词：仅保留必要指令，其余由模型自由发挥。
   ◦ 若回复遗漏信息（如国内外案例），再通过新提示词补充交互。

3. 附加提醒
   • 单次对话输出限制为2000-4000中文字符，避免要求过长内容。
   • 模型无法精准控制字数（如“不高于100字”可能超限），需了解此局限性。

避坑二：复杂句式与模糊表达

1. 错误示例与改进
   • 模糊提问：如“能不能帮我写点关于这个的东西？”
   ◦ 改进：直接明确需求，例如“列举五个国内知名电动车品牌”。
   • 冗余背景：如“我是职场新人，公司主营XX，需与总裁磋商XX领域（我不了解）……”
   ◦ 改进：精简为干练指令，如“设计乙方磋商方案要点（领域：XX）”。

2. 关键原则
   • 提问需简洁切中重点，避免冗长铺垫。

避坑三：滥用专业术语与否定句式

1. 调整
   • 专业术语：如“解释量子纠缠”，需改为通俗语言（如“用日常语言描述量子粒子间的特殊关联”）。
   • 否定句式：如“不要用复杂公式”，会增加模型理解成本。
   ◦ 改进：正向表达，如“请用基础概念解释”。

避坑四：数据处理指令不清晰

1. 典型问题
   • 模糊指令：如“处理文件中的数据”。
2. 改进方案
   • 明确具体要求，例如“提取Excel文件中A列的数字，计算平均值并生成统计图表”。

总结
• 四大避坑核心：精简提示词、明确指令、通俗表达、避免冗余。
• 交互原则：以“领导下达指令”的方式直接、清晰传递需求，减少干扰信息。