避免模糊：提問需具體清晰，避免籠統(tǒng)或開放式問題。
模糊提問：“如何學(xué)習(xí)編程？”
清晰提問：“零基礎(chǔ)如何用Python完成數(shù)據(jù)分析？”
拆分復(fù)雜問題：將大問題拆解為多個(gè)小問題，逐步提問。
例如：先問“Python數(shù)據(jù)分析需要哪些庫？”，再問“如何用Pandas清洗數(shù)據(jù)？”。
提供背景信息：說明問題的上下文或目標(biāo)，幫助AI更精準(zhǔn)理解需求。
示例：
“我正在寫一篇關(guān)于氣候變化的論文，需要近5年權(quán)威期刊中關(guān)于'碳減排技術(shù)’的研究進(jìn)展?！?/span>
指定格式或范圍：明確需要的結(jié)果形式（如列表、步驟、對(duì)比分析等）。
示例：
“請(qǐng)列出3種機(jī)器學(xué)習(xí)算法的優(yōu)缺點(diǎn)對(duì)比表格。”
嵌入關(guān)鍵詞：在問題中加入領(lǐng)域術(shù)語或關(guān)鍵概念，提高匹配精度。
示例：
“如何用Transformer模型實(shí)現(xiàn)文本摘要？”
提供示例：通過案例說明需求，減少歧義。
示例：
“類似'波士頓房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)’的機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目，能否推薦一個(gè)適合新手的實(shí)戰(zhàn)案例？”
分步引導(dǎo)：對(duì)于復(fù)雜問題，逐步細(xì)化提問方向。
示例：
“推薦適合初學(xué)者的深度學(xué)習(xí)框架?！?/span>
“如何在PyTorch中搭建一個(gè)CNN模型？”
追問細(xì)節(jié)：根據(jù)回答進(jìn)一步縮小范圍或補(bǔ)充信息。
示例：
“您提到的'數(shù)據(jù)預(yù)處理’具體包含哪些步驟？”
限定條件：添加時(shí)間、資源、技術(shù)棧等限制，使回答更貼合實(shí)際。
示例：
“如何在1周內(nèi)用Excel快速分析銷售數(shù)據(jù)？”
指定場(chǎng)景：說明應(yīng)用場(chǎng)景（如學(xué)術(shù)、商業(yè)、個(gè)人興趣）。
示例：
“針對(duì)中小企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，有哪些低成本的解決方案？”
格式要求：直接指定回答格式（如代碼、表格、大綱）。
示例：
“用Python寫一個(gè)爬蟲腳本，抓取豆瓣電影Top250的標(biāo)題和評(píng)分，輸出為CSV文件?！?/span>
角色扮演：讓AI模擬特定角色回答問題。
示例：
“假設(shè)你是一名資深產(chǎn)品經(jīng)理，請(qǐng)分析微信'拍一拍’功能的設(shè)計(jì)邏輯?！?/span>
核對(duì)答案：如果回答不準(zhǔn)確，可補(bǔ)充信息或修正問題。
示例：
“我指的是2023年的數(shù)據(jù)，請(qǐng)重新查找。”
反饋修正：指出AI回答中的錯(cuò)誤或模糊點(diǎn)，要求重新生成。
示例：
“上一版代碼無法運(yùn)行，提示'語法錯(cuò)誤’，請(qǐng)檢查修正?！?/span>
| 低效提問 | 高效提問 |
|---|---|
明白！簡(jiǎn)單來說，和 DeepSeek 聊天時(shí)，記住這幾點(diǎn)就行：
問題具體點(diǎn)
別問“怎么學(xué)編程？”這種大問題，直接說“零基礎(chǔ)想用 Python 分析數(shù)據(jù)，第一步該干啥？”
帶點(diǎn)背景故事
比如：“我在寫畢業(yè)論文，需要最近3年新能源車的政策文件，能幫我找嗎？”
直接提要求
“用大白話解釋量子力學(xué)”
“列個(gè)減肥食譜，要適合上班族帶飯的”
不會(huì)就問到底
如果回答沒看懂，直接說：“剛才說的第三步?jīng)]明白，能再解釋下嗎？”
糾錯(cuò)小能手
如果回答錯(cuò)了，直接喊它改：“你給的數(shù)據(jù)是2020年的，我要2023年的哈！”
舉個(gè)栗子：
? 低效提問：“怎么做短視頻？”
?高效提問：“新手用剪映怎么剪出小紅書爆款美食視頻？求5個(gè)簡(jiǎn)單技巧！”
反正就當(dāng)和朋友微信聊天，把問題拆清楚、說人話就行啦！ ??
如果不是自己直接與DeepSeek在對(duì)話交流，很難立即相信，如此口語化的舉例子，竟是AI的產(chǎn)物。
未來，真的已來，卻會(huì)分布的越來越不均勻。唯有擁抱變化，才能適應(yīng)未來。
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