链载Ai
标题: DeepSeek 企业职场提示词技巧攻略 （建议收藏） [打印本页]
作者: 链载Ai 时间: 2 小时前
标题: DeepSeek 企业职场提示词技巧攻略 （建议收藏）
ingFang SC", "Helvetica Neue", Helvetica, Arial, sans-serif;color: rgb(31, 35, 41);margin: 0px 0px 4px;word-break: break-all;min-height: 20px;">最近 DeepSeek 这么火，很多小伙伴怎么能节后里面用起来。虽然 DeepSeek 确实大家说人话就可以得到不错的结果，是因为他跟我们谈论的其他的通用模型不一样。 所以如果使用结构化提示词，似乎会限制它思考，达不到好的效果。 ingFang SC", "Helvetica Neue", Helvetica, Arial, sans-serif;color: rgb(31, 35, 41);margin: 0px 0px 4px;word-break: break-all;min-height: 20px;">在使用 R1 模型的时候，我们之前用的提示词可能不能这么写了， 可能要这么写： ingFang SC", "Helvetica Neue", Helvetica, Arial, sans-serif;color: rgb(31, 35, 41);margin: 0px 0px 4px;word-break: break-all;min-height: 20px;">你是 xxx，你的能力是 xxx，我的信息是 xxx，我的要求是 xxx，请你帮我执行... ingFang SC", "Helvetica Neue", Helvetica, Arial, sans-serif;color: rgb(31, 35, 41);margin: 0px 0px 4px;word-break: break-all;min-height: 20px;"> ingFang SC", "Helvetica Neue", Helvetica, Arial, sans-serif;color: rgb(31, 35, 41);margin: 0px 0px 4px;word-break: break-all;min-height: 20px;">但是我们如果自然语言还是无法将 What 和 How 表达清楚，Deepseek 给出的答案还是不好。 以下是我培训的企业用户，针对企业员工、更易理解的 DeepSeek 提示词技巧文章示例。相较原文，用更通俗的命名与原理解释，并结合企业场景做示例，方便大家快速上手。我列举了是个方向
ingFang SC", "Helvetica Neue", Helvetica, Arial, sans-serif;letter-spacing: 0.578px;margin-top: 0px;margin-bottom: 8px;font-size: 26px;padding-bottom: 12px;">10 大 DeepSeek 提示词初级技巧：企业高效 AI 互动指南ingFang SC", "Helvetica Neue", Helvetica, Arial, sans-serif;color: rgb(31, 35, 41);margin: 0px 0px 4px;word-break: break-all;min-height: 20px;">DeepSeek 会根据使用者指令，逐步推理并给出方案。若提示词缺乏技巧，可能得到过于笼统或偏离实际需求的回答。以下 10 个方法，能让你更好地与 DeepSeek 沟通，拿到更贴合企业应用场景的专业建议。
ingFang SC", "Helvetica Neue", Helvetica, Arial, sans-serif;color: rgb(31, 35, 41);margin: 0px 0px 4px;word-break: break-all;min-height: 20px;">简单原理：让 AI 了解你的岗位、行业或所处场景，AI 才能“对症下药”。ingFang SC", "Helvetica Neue", Helvetica, Arial, sans-serif;color: rgb(31, 35, 41);margin: 0px 0px 4px;word-break: break-all;min-height: 20px;">核心思路：在开头就声明自己或团队的身份、职责和需求背景，缩小 AI 思考范围，避免泛泛而谈。还记得我们谈过的提示词角色的 5W1H， 继续使用。 ingFang SC", "Helvetica Neue", Helvetica, Arial, sans-serif;font-size: 15px;line-height: 30px;padding-left: 20px;" class="list-paddingleft-1">用法：在提示词中写明“作为 XX 负责人的我...”“在 XX 部门领导下...”示例：- 低效指令：“如何提高工作效率？”
- 优化指令：“作为企业培训经理，需要为全国分公司制定在线营销学习项目，请设计一个每周 3 小时的集中培训规划，确保不同时区都能参与。”
好处：AI 给出的方案更具针对性，能直接贴合你的实际工作场景。
简单原理：合理设限，可避免 AI 给出“理想化”或“过度泛化”的方案。
核心思路：在指令中注明你有哪些资源、时间、工具或其他限制，让 AI 基于真实条件做规划。
- 用法：前置条件可写成“在只有 XX 工具、每天仅有 XX 小时的情况下…”
- 示例：
- 基础指令：“给我一个有效的员工培训计划。”
- 进阶指令：“每天只能利用午休和下班后共 2 小时来培训，且需全部在线进行，请设计一个 Python 基础培训方案（兼顾考核和实操环节）。”
好处：方案落地性更高，避免 AI 天马行空地提出不切实际的建议。
简单原理：把复杂需求分拆成多个小目标，能让 AI 逐步分析、层层深入，避免顾此失彼。
核心思路：用“第一步...第二步...第三步...”列出阶段性问题或环节，让 AI 针对每一步提供具体方案。虽然 DeepSeek R1 可以进行思考，但是 给出来一定的规划，让 DeepSeek 理解你的思路
- 用法：在提示词中用“请先…然后…最后…”的方式逐步要求。
- 示例：
- 模糊需求：“想优化团队协作流程，怎么办？”
- 分步式：“第一步，如何梳理跨部门协作的关键节点？第二步，如何设置协作平台的权限和流程？第三步，如何安排每周例会来跟进进度？”
好处：回答思路清晰，便于立即执行和落地。
简单原理：没有数据支撑，AI 容易基于“想象”输出答案。
核心思路：在提示词中提供已收集的数据或记录，并要求 AI 据此进行分析或验证。
- 用法：指明数据来源（如打卡系统、项目管理工具、销售报表）和需要分析的维度。
- 示例：
- 普通指令：“请帮我看看员工加班情况。”
- 数据验证：“基于近 3 个月的加班时长与项目交付率报告，分析我们部门的整体效率，并给出改善建议。”
好处：拿到的建议更贴近真实情况，给一个数据文档，不会依赖 AI 的主观推测。
简单原理：单一管理法可能有盲区，多种方法叠加运用更全面。
核心思路：结合两种或多种常见理论或工具（如四象限法+OKR），让 AI 输出兼具不同优点的综合方案。
- 用法：写明所需整合的管理模式或理论，并要求 AI 阐述融合点。
- 示例：
- 单模型：“用 OKR 来制定团队目标。”
- 多模型：“请将 OKR 与四象限法结合，为我设计每季度目标设定和执行优先级，最好再搭配番茄工作法的时间切片。”
好处：对需求进行多角度分析，方案更系统、更有弹性。
简单原理：DeepSeek 自己的论文如下
核心思路：提示工程：在评估 DeepSeek-R1 时，我们发现它对提示很敏感。少量提示会一直降低其性能。因此，我们建议用户直接描述问题并指定输出格式，使用零样本设置以获得最佳结果。
- 用法：提示词不哟啊哦使用示例，让 DeepSeek 自己想， 效果会减少影响。 说白了，DeepSeek 看不懂的例子
- 好处： few shots 还要担心案例给的不好， 这下好了， 不用给对标示例了。
简单原理：计划不可一成不变，需要不断收集信息并改进。
核心思路：先生成初步方案，后续若有新情况或调整，再让 AI 针对变化做二次或多次修正。
- 用法：先让 AI 输出初步方案，然后在后续对话中补充新需求，让其迭代。
- 示例：
- 初始方案：“请帮我安排本季度 40 小时的培训计划。”
- 修正方案：“突然新增了海外分公司的培训需求，时差和语言因素都要考虑，请帮我修改并给出分批次执行的方案。”
好处：使计划更具弹性，能及时应对来自上级或外部环境的变化。
简单原理：通过引用成熟的行业标准或专业书籍，让 AI 的建议更具权威性和一致性。
核心思路：先指定参考依据（如某本管理书、ISO 标准），让 AI 基于此提供更“官方”或更专业的思路。
- 用法：写出“根据 XX 标准（或 XX 书籍）第几章的内容…”等具体要求。
- 示例：
- 通用指令：“怎么制定部门绩效评估？”
- 基准对照：“依据公司人力资源管理手册（最新版）第 3 章的绩效标准，请为销售部门设计一套季度 KPI 考核流程。”
好处：方案更合规、更贴近既有理论或公司要求，避免随意性。
简单原理：在企业中，单一维度往往无法呈现完整信息。综合运用数据、文字分析、图表展示能让决策更全面。
核心思路：让 AI 从多个角度（数字、图表、文字说明）同时展开说明，并相互印证。
- 用法：要求“给我一份表格+对应的可视化图+简要文字分析”。
- 示例：
- 单一维度：“描述一下部门的时间分配。”
- 多重维度：“请给出各部门一周工作时长表格、再用柱状图显示每个部门的占比变化，并用 300 字左右阐述主要影响因素。”
好处：大家更直观地看到问题背后的不同侧面，讨论起来更高效。
简单原理：任何计划，都要在执行中监控关键指标，并持续进行反馈和改进。
核心思路：把 PDCA（计划-执行-检查-行动）等方法嵌入提示词中，让 AI 设计好监测点、评估维度、改进频次等。
- 用法：指定“要包含周期性的完成率、质量指标、用户满意度”等监测项，并让 AI 给出回顾机制。
- 示例：
- 普通需求：“制定一个阅读提升方案。”
- 监控反馈：“请制定为期 6 周的专业书籍阅读计划，并在每周结束后统计完成率和理解度；每两周更新一下阅读清单，附加思考题供团队分享。”
好处：将制定好的计划真正落到执行闭环里，不断修正并提升成效。
这 10 个简洁、实用的 DeepSeek 提示词技巧，能让你在与 AI 互动时更高效、更精准地获取企业场景下的解决方案：
- 明确角色定位：让 AI 知道你的身份与职责
- 条件限制思考：加上资源、时间等限制
- 分步式问题拆解：拆解需求，层层递进
- 数据支撑验证：用真实数据辅助 AI
- 多模型多维度整合：融合多种方法论
- Zero 示例：直接思考不给例子，效果更加
- 动态修正迭代：根据新情况持续优化
- 理论基准对照：依托行业标准或经典理论
- 跨维度校验：用多视角、多形式验证结果
- 过程监控与反馈：在执行中不断追踪、回顾、改进
只要熟练掌握并灵活运用这些技巧，你就能更好地跟 DeepSeek 进行“深度思考式”对话，让 AI 成为你在企业工作中的得力伙伴，为团队带来高效和创新的成果。
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