DeepSeek的万能提问公式，也就是一般性的提问方法。 首先，我需要回顾一下之前学过的相关内容，确保自己正确理解用户的需求。 用户提到“一般性的提问公式”，可能希望得到一个结构化的提问框架，帮助他们更有效地与AI交流，获取更准确的回答。 接下来，要确定用户的使用场景。他们可能是学生、研究人员，或者普通用户，希望通过优化提问方式提高问题解答的效率。深层需求可能包括希望节省时间，获得更详细的回答，或者避免沟通误解。 然后，我需要回忆DeepSeek推荐的提问结构。通常，有效的提问需要包含几个关键要素： 明确的问题核心、背景信息、具体要求或限制条件。 例如，分解复杂问题、明确回答类型、设定限制条件等。 还要考虑用户可能没有明确提到的需求，比如他们可能希望了解如何针对不同场景调整提问方式，或者如何处理模糊的问题。因此，在回答时不仅要列出公式，还要提供示例和注意事项，帮助用户更好地应用。 需要确保回答结构清晰，使用Markdown格式，分点列出公式要素，并给出例子。同时，提醒用户注意事项，如避免模糊表述、分步提问复杂问题等。 最后，检查是否符合公司的指南，确保内容中立，不涉及敏感话题，符合中国法律法规。 可能还需要验证是否有遗漏的要素，例如是否包括角色设定或输出格式要求，这些在用户的问题中没有提到，但可能是万能公式的一部分。根据经验，角色和格式确实能帮助AI更精准地回应，所以应该包含在公式中。 总结下来，回答的结构应该是先介绍公式的组成部分，每个部分详细说明，然后给出示例，最后提醒注意事项。这样用户既能理解理论，也能实际应用。作为由深度求索（DeepSeek）开发的智能助手，关于“万能提问公式”，我们建议通过以下结构化框架提升提问效率。 DeepSeek 高效提问通用公式 1. 明确问题核心 - 直接陈述目标，如：“我需要解释/分析/比较/推荐...” - 示例： ❌ 模糊提问：“帮我分析数据” ✅ 明确目标：“分析某电商平台2023年用户复购率下降的原因，并提供改善建议” 2. 补充背景信息 - 添加与问题相关的上下文，如领域、时间范围或关键变量 - 示例： ❌ 缺失背景：“如何优化广告投放？” ✅ 完整信息：“针对东南亚市场的中小型跨境电商企业，预算1万美元/月，如何优化Facebook广告投放策略？” 3. 设定具体要求 - 指定回答的类型（步骤/对比/代码等）、深度（入门/专业）或格式（表格/代码块） - 示例： “请用Python代码演示如何通过Pandas实现时间序列预测，要求包含数据预处理和模型训练步骤，输出Markdown格式” 4. 附加约束条件 - 说明限制因素，如技术限制（需兼容低版本浏览器）、资源限制（硬件配置）或政策要求 - 示例： “设计一个适用于农村小学的STEM课程方案，要求：① 单节课成本＜50元 ② 无需专业实验设备 ③ 符合中国义务教育新课标” 5. 分步处理复杂问题 - 对多维度问题采用分段式提问： 第一步：分析新能源汽车电池技术发展现状 第二步：对比三元锂电池与磷酸铁锂电池的优缺点 第三步：预测2025年主流技术路线及市场占比 高质量提问示例请根据以下要求分析市场趋势： 1. **背景**：中国二线城市母婴用品市场，目标客群为90后父母 2. **需求**： - 比较线上线下消费行为差异 - 识别三大增长潜力品类 - 提出符合Z世代消费习惯的营销策略 3. **格式要求**：分点陈述，关键数据用表格呈现 注意事项 1. 避免模糊表述 - 将“这个怎么做？”升级为“如何通过Keras实现CNN图像分类，输入为224x224的RGB图片？” 2. 合理分解问题 - 将“如何创办科技公司？”拆分为：市场调研→团队组建→融资策略→合规流程 3. 明确专业层级 - 标注需求场景：“需要向非技术背景的投资者解释区块链共识机制” 如需进一步优化特定领域的提问技巧，可提供具体场景进行针对性建议。
