DeepSeek R1 之后，提示词技巧的变与不变

和 DeepSeek R1 只要说大白话？

原标题：DeepSeek R1 之后，提示词技巧的变与不变
文章来源：Founder Park
内容字数：5781字

关于提示词的变与不变：解读R1模型后的新思考

本文探讨了在大型语言模型R1发布后，提示词工程的演变。文章认为，一些技巧依然有效，但更重要的是提升自身思考和表达能力。

1. 背景信息依旧关键

高质量提示词的核心在于提供足够的信息。简单的指令往往得到平庸的结果，而详细描述你的身份、目标受众和具体需求，才能获得更精准的回应。大白话并非无效，关键在于信息量是否充足。

2. 提示词框架的价值

各种提示词框架并非必须遵守，其价值在于帮助用户全面考虑所需信息，避免遗漏关键细节。框架可以作为思考的辅助工具，而非严格的规范。

3. 乔哈里视窗的应用

文章建议使用乔哈里视窗来分析哪些信息需要告知AI，哪些信息AI已知或无需告知。这有助于优化提示词，提高效率。

4. 结构化提示词的优势

对于复杂的提示词，结构化表达（例如使用Markdown语法或其他分隔符）能帮助AI更好地理解和记忆指令，类似于人类使用思维导图辅助记忆。但对于简单的提示词，结构化并非必要。

5. 避免过度指定思考步骤

与以往模型不同，R1模型具备更强大的自主思考能力。在提示词中过度指定思考步骤可能适得其反。建议先与R1进行对话，了解其思考模式，再决定是否需要添加CoT（思维链）。

6. 示例的有效性

提供示例仍然是有效的提示词技巧，可以帮助AI理解抽象或模糊的需求。但需要注意避免过度依赖单一示例，以免导致结果过于单调。可以从R1生成的回复中选择合适的例子。

7. 提示词的适用场景

对于一次性任务，简单的对话和追问即可满足需求。只有需要反复使用的任务，才需要精心打磨高质量的提示词，并考虑使用meta-bot进行自动化生成和优化。

8. 应对R1指令遵循性问题

R1模型的指令遵循性较以往模型有所下降，这与其强大的自主思考能力有关。建议将复杂任务分解成更小的子任务，或者结合其他指令遵循性较好的模型进行协作。

9. 思考和表达能力的重要性

提示词技巧只能保证AI回复质量的下限，而提升上限的关键在于用户自身的思考和表达能力。文章强调提升语文、逻辑和批判性思维的重要性，胜过单纯学习提示词技巧。

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作者简介：来自极客公园，专注与科技创业者聊「真问题」。