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與DeepSeek溝通的7大極強思維技巧,99%人都不懂
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2025.02.19 浙江

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注:容我標題黨了,其實這篇講的是與AI的溝通思維。

我為什么會寫這篇文章?

一方面是兌現之前的承諾,另一方面因為 Deepseek 實在是太火了,不管是打開朋友圈還是打開抖音,小紅書,視頻號…等等都有 Deepseek 的身影,再加上一些自媒體的胡說八道,就把Deepseek塑造成了一款有獨特招式的神器。

今天 Deepseek 的聲量很大,同時 AI 的聲量也很大 。

但正在會用的人很少,大多數人只和 AI 簡單對話,然后就抱怨它沒啥用,還要發(fā)個朋友圈diss一下。

其實,你的能力上限決定了 AI 回復效果的上限。

所以,我今天跟大家寫這么一篇與 AI 溝通的提示詞思維方式,助大家解決這一難題,本文不涉及到任何專業(yè)技術。

講提示詞思維之前,我們需要理解我們與 AI 之間的關系

過去兩年 AI 的爆火,我們對 AI 有個認識就是,它是一個擁有龐大數據知識的實習生,但它不會做事情,要我們來教他,因此很多人都給它取了個外號“人工智障”。

不過隨著 o1 的推出,Gemini的推出,再到現在 Deepseek 思考模型的爆火,AI 的能力有了很大的提升,再也不是那個空有一身知識不會自己做事的實習生了。

過去的 AI 在你問它的時候它只會告訴你答案,但沒有思考過程,通過內容匹配的概率進行回答。

如果你不會用思維鏈,然后對回答結果沒有能力去判斷對錯,那么出現錯誤也是常有的事情,也就是我們常說的幻覺!

但現在的 AI 不同以往,它會能根據思維鏈一步步地給出依據,從而給出合理的答案。

所以在以前我們需要學習思維鏈,學習結構化提示詞來半代替提問思維,但 Deepseek 的出現,結構化提示詞基本上已死,但提示詞的思維方式卻永存。

方法一:蘇格拉底式追問 VS 單純“持續(xù)性追問”

  1. 單純的“持續(xù)追問”可能無效:
  • 如果只是機械地重復提問(例如不斷問“為什么?”但缺乏目標),可能導致 AI 陷入冗余思考循環(huán),甚至觸發(fā)“幻覺”回答。
  • 比如我們問AI:“如何提升銷售額?”后續(xù)連續(xù)追問“為什么?”“怎么做?”“還有嗎?”,屬于低效的“持續(xù)追問”,對解決問題幫助有限。

之前有個博主就是通過持續(xù)追問的方式導致大模型出現了幻覺問題,然后發(fā)文來吐槽 Deepseek 不行。我估計是自己都沒弄懂一個勁的叫。。。

  1. 蘇格拉底式追問的關鍵優(yōu)點:
  • 目的性每層追問需服務于明確目標(如拆解復雜問題、驗證邏輯漏洞)。
  • 邏輯鏈問題需形成遞進關系(例如“目標是什么”→“哪些因素影響目標”→“如何針對性優(yōu)化”)。
  • 批判性通過提問暴露隱藏假設、證據漏洞或矛盾(如“這個結論的數據來源是什么?”“是否存在反例?”)。
案例:嘗試優(yōu)化營銷方案       

無效持續(xù)追問:
Q1:“如何優(yōu)化營銷方案?”
Q2:“可以更詳細些嗎?”
Q3:“還有哪些方法?”  

蘇格拉底式追問(結構化邏輯引導):
Q1:“當前營銷方案的轉化瓶頸是什么?請用數據說明。”
Q2:“您提到的'用戶興趣分散’,能否拆解為具體年齡段或地域的分群數據?”
Q3:“如果調整投放渠道權重,對不同分群的ROI影響如何預測?”
Q4:“是否有歷史數據或AB測試能驗證這一預測?”

因此我們在與 AI 溝通的時候要避免“為追問而追問”,需要設置終止條件比如:出現某個核心變量,便停止思考,防止過度思考出現幻覺問題。

同時也需要融入一些批判性思維在某個關鍵的部分追問它,比如:如果條件不成立,怎么辦?通過這種方式來迫使 AI 暴露出可能存在的思考弱點。

方法二:明確需求,不玩抽象

最近哪吒 2 很火,其中就有一個片段,給哪吒塑形的時候,又要高大威猛,又要陽剛帥氣,又要俊美秀氣,又要活潑可愛…..

每個人對高大威猛,活潑可愛的定義不同,但又不表示出來,比如:老板跟你說,我要五彩斑斕的黑。

這tm是什么需求?

老板以為你是它肚子里的蛔蟲,覺得”他應該懂我“,但實際上你不懂,但他又說不清楚。

這種情況我們面對 AI 的時候也會出現,我們也會以為 AI 懂我。

那么我們的解決方案是什么呢?

我這里采用的方法是將”模糊的形容詞“轉化成”具體指標/參考對象“。

  • 錯誤示范“我想要一個高大威猛的哪吒形象”(抽象)
  • 矯正方法
  • 屬性拆解:“高大威猛” = 身高比例(如九頭身)肌肉線條(如健美運動員體型) + 服裝風格(重型鎧甲+暗色金屬質感)
  • 參考錨定:“參考《戰(zhàn)神》奎托斯的體型,但面部保留哪吒的少年感五官”

注:如果不懂拆解可問 AI 提供思路。

方法三:舉例說明

當以上兩種方法,你都不會使用的時候,你就可以采用舉例的方式讓 AI 給你進行輸出。

這種方式在生活中也十分常見,比如你和朋友解釋一個概念的時候,他死活不理解,但你感覺已經把五彩斑斕的黑講的不能再清楚了,那這個時候你就能采用舉例的的方式讓你的朋友理解。

“參考案例中的內容,生成5個對 XX 概念的解釋,面向高中生,簡單易懂。”

案例:你提供的原始案例內容  

多提供幾個,萬一有的人說幾遍都不會。

方法四:錯了就“認真的”改

這里我加了個認真,我為什么會加這個?

因為存在一種情況,就是很多時候大模型都沒辦法一次輸出我們想要的結果,然后 90% 以上的人肯定會點重試,通過多次重復來提高獲得符合內心想法的答案。

肯定也有人跟我一樣這么操作,直接和大模型說效果不好,重新生成。

其實這樣是不對的,這么操作我們不僅會浪費時間還會讓自己覺得 AI 沒用。

正確的做法應該是告訴它哪里不好,比如第三部分生成的不是我喜歡的,請把第三部分內容優(yōu)化一下采用XX等等

這就是為什么我要加上”認真“二字的原因,因為我們常常偷懶,沒有認真的去做。

方法五:身份扮演

身份扮演是一個比較常見的技巧,簡單且十分有效。

那我們?yōu)槭裁匆捎蒙矸莅缪葸@個方式呢?

因為如果我們不采用這個方式,那么大模型就會隨機輸出內容,如果我們給它一個身份,它就會根據這個身份的專業(yè)知識進行回答。

“你作為XX領域專家,請:  
1. 列舉該xx任務下3種主流方法論;  
2. 每種方法附一個簡化版案例;  
3. 分析各案例的適用場景和潛在缺陷;  
4. 推薦最適合我需求的方法(需說明理由)。”  

方法六:降低認知

在和 AI 對話,AI 很容易出現一些晦澀難懂的專業(yè)詞匯,每個字都認識,但把它們連在一起就不認識了。

情況如下所示。

這時候,我們只需要和它說,我是剛畢業(yè)的大學生,不太懂這方面,你要講我聽的懂的

這樣看著就好多了,如果你覺得還不懂,你就說你是高中牲,初中牲,小學生的水平,讓它根據你這個水平給你講,肯定能學會。

方法七:善用AI工具

雖然這個方法和提示詞沒有關系,但我還是想講一下。

大多數人用 AI 只用單個 AI ,我猜測大概率用的是豆包,因為豆包下載到電腦上,開機即用,同時它也具備很多的功能,我這里并沒有說豆包不好用。

我想表達的是每個 AI 都有自己擅長的領域,我們要用就用最好的,比如 kimi 擅長長文本,Deepseek 擅長思考,那我們就用 kimi 把長文本總結給 Deepseek 思考。

總結

AI 的能力決定了任務的下限,你的能力決定了任務的上限。

也就是說,AI絕對不會代替你,而是你能力的放大器,如果你本身有60分的能力,AI能幫你做到90分。如果你本來就只有30分的水平,AI也會擺爛,依然讓任務不及格。  

特別是看到現在網上,不同領域的人已經把DeepSeek或者其他AI產品用出花兒來了,這就從側面說明了,為啥AI在別人手里能發(fā)揮出“加特林”的作用,而到了自己手里,只能當煙花放?

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