1. 明确问题核心

• 精准关键词：直接点明需求，避免模糊表述。
  示例：
  ❌ “如何优化网站？”
  ✅ “如何通过减少首屏加载时间优化电商网站的SEO排名？”

• 分步提问：复杂问题拆解为逻辑链。
  示例：
  ① “什么是Transformer模型？”
  ② “它在自然语言处理中的优势有哪些？”
  

  ③ “如何用PyTorch实现一个基础的Transformer？”

2. 补充上下文

• 背景关联：提供问题场景或前置条件。
  示例：
  ❌ “推荐一款数据库。”
  ✅ “我需要为日均百万级数据量的物联网平台选型数据库，要求高并发写入和实时查询，请推荐方案并说明原因。”

• 明确需求类型：说明回答用途（学术/商业/实操）。
  示例：
  “我正在撰写关于碳中和的论文，需要近三年中国新能源政策的权威数据来源。”

3. 结构化表达

• 列表式提问：多维度需求清晰罗列。
  示例：
  “请对比MySQL和PostgreSQL的以下方面：

  1. 事务处理性能

  2. JSON数据支持

  3. 分布式架构扩展成本”

• 模板化指令：规范输出格式。
  示例：
  “用Markdown表格总结Python与R在数据清洗中的常用库及适用场景。”

4. 技术问题优化

• 错误诊断：提供完整代码段与报错信息。
  示例：
  “运行以下TensorFlow代码时出现‘维度不匹配’错误：

  python

  报错信息：ValueError: Shapes (32,10) and (32,5) incompatible”

• 参数调优：限定条件获取可行方案。
  示例：
  “我的神经网络在验证集上过拟合，当前学习率0.001，批量大小64，请提供3种改进方案并说明优先级。”

• 
  

5. 深度交互技巧

• 假设验证：通过反事实推理挖掘逻辑。
  示例：
  “如果锂电池能量密度提高至500Wh/kg，会对新能源汽车行业产生哪些颠覆性影响？”

• 边界追问：明确模型能力范围。
  示例：
  “DeepSeek当前支持的代码生成语言有哪些？能否生成符合HIPAA合规标准的医疗数据处理脚本？”

6. 多模态协同

• 跨模态关联：结合文本与数据/图表（如支持）。
  示例：
  “分析附件CSV文件中近三个月销售数据的趋势，并用Python绘制预测图表。”

7. 反馈修正机制

• 精准纠偏：针对性地指出问题并请求修正。
  示例：
  “关于你提到的‘区块链不可篡改’，实际上51%攻击可能导致链重组，请补充说明该技术的局限性。”

经典场景应用

• 学术研究：
  “检索2020年后关于‘AI伦理’的英文核心期刊论文，归纳三大争议焦点并标注参考文献DOI。”

• 商业决策：
  “基于波特五力模型，分析中国智能家居市场现状，输出SWOT分析框架。”

• 编程开发：
  “用React实现一个动态表单生成器，要求支持字段级校验和异步提交，给出关键代码片段并解释设计思路。”

注意事项

• 避免过度开放：如“如何成功？”应转为“初创企业如何通过精益创业方法验证商业模式？”

• 伦理边界：不请求生成虚假信息、攻击性内容或违反版权的内容。

• 时效性确认：对时间敏感问题注明需求，如“截至2023年Q3的最新数据”。

总结：提问越具象、结构化，DeepSeek的回应越精准。如同与专家协作，清晰的“需求说明书”能极大提升生产力。建议从“目标-限制条件-期望输出”三要素构建问题，并善用迭代式对话深化理解。