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。　

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： 　

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　

10 大 DeepSeek 提示词初级技巧：企业高效 AI 互动指南

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。　

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”。 

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。　

• 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：　

1. 明确角色定位：让 AI 知道你的身份与职责
2. 条件限制思考：加上资源、时间等限制
3. 分步式问题拆解：拆解需求，层层递进
4. 数据支撑验证：用真实数据辅助 AI
5. 多模型多维度整合：融合多种方法论
6. Zero 示例：直接思考不给例子，效果更加
7. 动态修正迭代：根据新情况持续优化
8. 理论基准对照：依托行业标准或经典理论
9. 跨维度校验：用多视角、多形式验证结果
10. 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。