在DeepSeek R1的推理模型特性下，传统的复杂提示词策略已大幅简化甚至失效。以下是结合最新实践的高效提问方法。![]()
R1作为推理模型，更像一个“聪明员工”，只需用自然语言明确目标，而非事无巨细的步骤指导。例如：
低效提问：“请按照STAR法则写周报，包含目标、行动、结果、反思四部分，每部分500字。”高效提问：“下周要和老板汇报项目进展，希望突出团队克服技术难题的过程，同时让成果显得亮眼，避免被质疑细节漏洞。”
使用通用模板：“我要做XX（目标），需要给XX用（场景），希望达到XX效果（需求），但担心XX问题（限制）。”例如：“我要分析比亚迪动力电池供应商的谈判策略（目标），给销售团队用（场景），希望用通俗语言解释技术优势、可能报价范围和专业术语（需求），但我不懂行业术语（限制）。”
R1的训练数据截止至2023年12月，涉及此后的事件（如2025年春节档电影）需手动开启“联网搜索”功能。
若需补充实时数据，可上传文档或直接提供关键信息，例如：“根据附件中2024年新能源汽车销量数据，分析未来三年趋势。”单次输出限制约2-4千字，长文本需分阶段处理。
多轮对话中，重要信息需重复提示或通过上下文管理工具（如RAG）辅助。对复杂任务（如代码调试、战略分析），开启“深度思考R1”选项，触发模型的多轮反思能力。可叠加指令：
“请从正反两面各分析10次，确保结论可靠。”
例如：“用鲁迅的杂文风格，批判当代过度依赖手机的现象。”多角色辩论：启动“人格分类讨论模式”。
例如：“以产品经理、工程师、用户的视角，辩论是否应开发AI算命功能。”添加指令“说人话”或详细规范（如禁用抽象概念、使用案例解释），可显著降低回答的专业术语密度。精确计数任务（如“草莓单词中有几个r字母”），因模型token化机制可能出错。敏感内容或需长文本连贯性的任务（如5000字小说），建议改用kimi等长上下文模型。
与其尝试控制输出细节，不如信任模型的推理能力。例如：低效：“写代码时变量名需符合PEP8规范，函数长度不超过30行，用递归算法。”高效：“用Python写一个快速排序算法，代码简洁高效。”
“我打算进入新能源汽车市场（目标），需要向投资人展示风险评估报告（场景），希望涵盖供应链、政策、竞争三方面（需求），但缺乏行业数据（限制）。”R1会自动生成结构化的SWOT分析，并建议数据补充方向。
“模仿李煜词风，写一首表达春节无法回家的孤独感的诗。”模型会结合古典意象（如“空庭明月”“旧巷榆钱”）生成押韵对仗的诗词。
---总结---
DeepSeek R1的核心优势在于“理解人话”而非“服从指令”。用户只需清晰表达需求，管理好模型的知识与输出限制，即可最大化其推理能力。对于习惯传统提示词的用户，可参考公式：“目标—场景—需求—限制”，逐步适应从“操控者”到“管理者”的角色转变。
