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集合-Deepseek提示词方法论
集合-Deepseek提示词方法论
今天修改
1月27日创建
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本文可编辑，欢迎补充自己的使用案例-在最后（放了李继刚适配的和案例）
以下是R1模型的一些使用建议：
一、核心理念重塑
1. 对话式智能交互选
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自然语言优先：无需结构化模板，直接描述真实场景
"我需要给投资人讲新能源电池项目，他们关注技术路线和回报周期，帮我整理核心要点"
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需求推理引擎：模型会自动识别隐藏需求
"正在准备跨境电商选品报告" → 自动补充市场分析框架/数据维度/竞品对比
2. 深度思考激活
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三阶思考法：
批判视角→ 要求识别潜在风险
逆向推演→ 强制验证逻辑漏洞
跨界迁移→ 引入其他领域解决方案
示例：
"分析社区团购模式时，请用逆向思维找出3个可能有风险的环节，并参照xx方案提出预防措施"
二、高阶能力调用
1. 文风转换矩阵
2. 领域穿透技术
行业黑话破解 → "解释Web3领域的'胖协议瘦应用'理论 "
代码块
知识边界测试 → "`"hknk
代码块
思维破壁指令 → "如果达芬奇穿越到现代设计智能家居，会提出什么方案"