1、为什么要扔掉结构化提示词模板？
指令型大模型（如 GPT-4o）需要用户详细说明任务步骤，
而推理型大模型（如 DeepSeek-R1）更擅长根据用户的真实需求进行自主推理。
所以，你其实无需事无巨细的给 AI 安排执行步骤，而只需要告诉你的目的，AI 自己会思考如何到达终点。
这里涉及到原理问题，可以看我之前写的那篇文章：
- 错误示例：
请你制定一个年入百万的创业计划，按照以下步骤分析：
1.市场机会
2.盈利模式
3.实施步骤
4.风险控制
要求：每部分500 字，需要详细列举，提供具体数据...
结果： 得到一份冗长的报告，泛泛而谈，毫无新意。一眼 AI，除了正确没有实际价值。
- 正确示例：
我是一个普通上班族，每天工作8小时后还有4小时空闲时间。我想利用AI做副业达到年入百万，我是纯小白帮我分析一下如何实现：
1.有哪些AI 赛道适合新手入局？
2.针对这些方向？我应该如何快速入门并赚到第一桶金？
3.每个方法后面需要使用批判性思维分析这个方案的不足。
重点是让我听得懂，能快速上手，赚到钱。
看到了吗？这就是最大的区别：
你不需要给“专业的提示词”，而只需要给 DeepSeek 背景信息，真实的场景和具体的需求
送给大家一个万能公式：
我是xx，我需要xx，要用来做xx用，希望达到xx效果，但担心xx问题...或者再简单一点也行：
我是：xxx
背景信息：xxx
我的目标：xxx看到上面两个提示词了吗？其实就是一个模版，
背景信息=我需要xx，要用来做xx用
我的目标=希望达到xx效果，但担心xx问题其中我是谁，尤其重要，这样会让 AI 共情，R1 会推理出你的文化程度和接受能力，从而给出更符合你的方案。
还有背景信息越多，R1 就能更好的理解你的需求，相当于给了更多的约束条件，R1 就能给出越绝佳的方案。
- 错误示例：
请你扮演一位短视频编剧，按照以下步骤创作脚本：
产品介绍（80字）
用户痛点（100字）
产品优势（150字）
使用场景（120字）
结尾（50字）
要求：每部分字数符合要求，突出产品科技感和便捷性...- 正确示例：
我是一名自媒体博主，我要拍摄一个短视频，推广一款新型智能家居产品，希望突出产品的科技感和便捷性，吸引年轻消费者，最终提高产品销量。
但担心脚本过于平庸，无法引起用户共鸣。其实说了这么多，最大的技巧到底是什么呢？
清晰表达需求
把 R1 当成一个很牛逼的刚入职替你打工的员工，你只需要用人话清晰的表达你的需求，就可以了。
核心是清晰二字，当你语文功底足够好的时候，你自然可以清晰表达出来，那如果没那么好，就可以学着一些简单的表达技巧，帮助你更好的和 R1 对话，就比如刚才给大家的万能公式。
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