DeepSeek使用小技巧，会提问才会用AI

来源：中关村在线

在DeepSeek的测试日志中，研发人员发现一个规律：当用户提问的精细度每提升10%，AI的智慧输出价值就会产生300%的跃升。这印证了控制论之父维纳的预言："人与机器的对话质量，将成为信息时代的新摩尔定律。"

笔者为大家写了正面和反面不同的提问效果，大家可以复制到deepseek中验证效果。

反面案例：某高校研究生小王试图用DeepSeek辅助论文写作，连续输入："帮我写文献综述""分析这个数据""改得更专业些"。结果获得的回复要么流于表面，要么偏离研究方向，最终耗时3小时仍未完成基础章节。

正面案例：同课题组的李教授示范高效提问：

"请基于近五年SCI收录的‘纳米药物靶向输送’文献，按①肿瘤微环境响应型载体②外泌体载药技术③临床转化瓶颈三个维度，制作对比分析表格，重点标注各技术路线的载药效率与毒性数据。"

DeepSeek在12分钟内输出结构清晰的文献地图，并附上关键论文索引编号，为研究节省了80%的文献筛选时间。

对比启示：

模糊提问如同让AI在迷雾中射击，命中率不足30%

结构化指令则像为AI装配激光制导，命中精度超90%

1. 需求锚定术：从混沌到精准

反面案例（教育行业）：

"设计在线课程方案"→ 获得泛泛而谈的通用模板，包含"明确教学目标""设计互动环节"等空洞建议。

正面案例：

"为二三线城市K12教培机构设计初中物理线上小班课方案，要求：

①匹配‘双減’政策后每周2课时限制

②融合AR虚拟实验与生活场景案例

③包含分层作业智能推送机制

④预算控制在传统面授课的60%"

DeepSeek输出包含课程结构图、技术实现路径、成本效益分析表的完整方案，直接进入原型开发阶段。

2. 思维脚手架构建：从碎片到系统

反面案例（电商运营）：

"分析618促销失败原因"→ 获得12条可能因素清单，缺乏逻辑关联与优先级判断。

正面案例：

"请用鱼骨图分析法，从①流量获取（站内外推广对比）②转化漏斗（详情页跳出率异常点）③供应链（爆款缺货影响）④竞品策略（TOP3对手的满减设计）四个维度，定位本次促销未达目标的核心问题，按影响权重排序。"

AI不仅给出问题树状图，还自动生成各环节的改进ROI预测。

3. 上下文赋能：从孤立到协同

反面案例（法律咨询）：

"合同有哪些风险"→ 获得通用风险提示清单，未考虑具体业务场景。

正面案例：

"我们是为东南亚跨境电商提供物流服务的初创企业，拟与印尼本地仓储公司签订对赌协议。请结合：

印尼《投资法》第22条关于外资持股限制

2023年雅加达商事仲裁典型案例

对赌条款中的汇率波动风险

输出协议审查要点清单，用红色标注必须修改的条款。"

DeepSeek结合地域法律特征输出定制化风控方案，规避了潜在的国际仲裁风险。

4. 动态校准机制：从单次到迭代

反面案例（广告创意）：

用户连续提问："写汽车广告文案"→ "不够震撼"→ "再改改"，导致AI在低质量循环中反复试错。

正面案例（智能调优）：

第一轮："为新能源SUV创作slogan，突出空间优势，避免技术术语"

→输出"移动的家，装满远方"

第二轮："需强化‘家庭出行’场景，增加情感共鸣，参考‘蔚来’系列广告的叙事风格"

→优化为"第二客厅，载得下三代人的笑声"

第三轮："将‘客厅’改为‘生活舱’，保持中文韵律"

→终版"自由生活舱，装下2㎡的童年与2000公里的向往"

5. 高阶能力解锁：从单一到融合

反面案例（医疗咨询）：

"解释糖尿病治疗方案"→ 输出教科书式内容，未考虑个体差异。

正面案例（多模态协同）：

"患者男性58岁，BMI28，空腹血糖9.8mmol/L，合并高血压。请：

①用通俗语言解释血糖异常机制

②制作可视化饮食控制指南（文字描述+可编辑表格）

③生成7日运动计划（附心率监测建议）

④模拟三种用药方案的成本/效果对比雷达图"

DeepSeek输出包含医学插画、动态表格、交互式图表的患者教育套装，被三甲医院采纳为标准化工具。

反面典型：某传统制造企业

提问模式："预测明年销量""优化生产成本"

结果：获得宏观趋势预测与通用降本建议，未能解决产线具体问题

损失：因未发现某精密部件合格率下降的深层原因，导致季度亏损1200万元

正面典范：新能源电池研发团队

提问演进路径：

1.初级："解释固态电池原理"

2.进阶："对比硫化物/氧化物/聚合物电解质的离子电导率衰减曲线（附实验数据格式要求）"

3.高阶："模拟2025年量产环境下，三种技术路线的良品率与经济性预测，需考虑：

日本专利壁垒对氧化物路线的制约

美国IRA法案对本土化生产的补贴影响

欧盟电池护照的碳足迹追踪成本"

通过精准提问，该团队提前6个月锁定最优技术路线，获得国家重大专项支持。

失败者画像：

提问字数<20字的用户，任务完成率仅17%

缺乏上下文描述的咨询，答案错误率高达43%

单次对话轮次<3次的场景，需求匹配度不足30%

成功者特征：

使用结构化模版的用户，任务完成率达89%

添加数据附件的提问，解决方案可行性提升65%

实施动态校准的对话，输出质量平均提升4.2个等级（按7分量表）

行业变革数据：

深圳某咨询公司将提问能力纳入晋升考核后，人效提升210%

杭州跨境电商团队使用标准提问模板，选品决策速度提升6倍

北京某三甲医院通过AI对话质量管理系统，误诊率下降38%

1.提问自检清单：

是否包含背景约束？

是否有明确输出格式？

是否设定了思维框架？

是否预留了校准空间？

2.经典模版库：

【学术研究型】

领域：______

矛盾：现有研究在______方面存在不足

需求：请构建______分析模型，重点突破______

输出：①理论框架图②实验设计矩阵 ③成果评价指标

【商业决策型】

市场：______

痛点：______

约束：预算/时间/资源______

交付物：SWOT分析（含量化权重）+风险评估雷达图+ 执行甘特图

3.错误案例集（节选）：

致命模糊："分析市场" → 修正为"用PESTEL模型分析2024年中国预制菜市场，重点关注冷链物流覆盖率对区域扩张的影响"

信息过载：在未提供行业背景的情况下，要求AI"设计颠覆式创新方案"

逻辑混乱：同时要求"详细展开"和"精简概括"而未设定优先级

掌握提问艺术的企业，正在将AI对话转化为战略资产——某头部券商的数据显示，其投研团队通过优化提问策略，使得DeepSeek输出的投资建议组合年化收益率达34.7%，超越人类分析师平均水平22个百分点。这场静默的认知革命，终将重塑每个行业的竞争格局。