若提示词结构不清晰或缺少关键要素，可依十类模板优化：一基础指令型、二角色扮演+领域限定、三多步骤逻辑推理、四结构化输出强制、五参数精准控制、六动态调参+风格绑定、七错误诊断与修复、八多模态协同输出、九教学分级适配、十禁忌清单嵌入。
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如果您希望快速调用DeepSeek模型完成特定任务，但不确定如何组织语言指令，则可能是由于提示词结构不清晰或缺少关键要素。以下是解决此问题的步骤：
一、基础指令型模板
该模板强调动作明确、对象具体、约束可执行，适用于代码生成、定义解释、格式转换等确定性任务。其核心是“动词+对象+约束条件”三元结构，确保模型精准理解意图。
1、使用动词开头，如“生成”“解释”“转换”“列出”“分析”等，避免模糊表述如“大概说说”或“简单讲讲”。
2、明确定义操作对象，例如“Python中的装饰器”“《论语》中‘学而时习之’的现代教学应用”。
3、添加至少一项约束条件，如“用表格呈现”“限制在200字内”“附带三个反例”“使用初中生能懂的语言”。
二、角色扮演+领域限定模板
该模板通过赋予模型专业身份与知识边界，显著提升输出的专业性与语境适配度，尤其适合报告撰写、教学设计、技术咨询等场景。
1、设定角色，例如“你是一位有15年教龄的高中物理特级教师”或“你是一名专注金融风控的Python开发工程师”。
2、绑定领域范围，例如“面向高考一轮复习学生”“针对中小银行信贷审批系统”。
3、明确任务目标，例如“设计一道融合牛顿定律与图像分析的压轴题”或“编写一段可嵌入Django中间件的反欺诈请求校验逻辑”。
三、多步骤逻辑推理模板
该模板引导模型分阶段思考，避免跳跃式输出，适用于算法设计、业务规则建模、故障归因等需因果链支撑的任务。
1、先陈述初始条件，例如“当前用户已完成实名认证，账户余额为86.5元，最近7天有3次失败支付”。
2、逐条列出分步规则，每条以数字序号+冒号起始，例如“1：若余额＜100元且近3次支付均失败，则触发人工审核流程”。
3、指定终止条件，例如“当满足任一风控拒绝规则时立即返回错误码ERR_4032”。
4、要求验证方式，例如“请用两个边界案例验证该规则集的覆盖完整性”。
四、结构化输出强制模板
该模板通过预设JSON或表格字段格式，确保输出结果可被程序直接解析或人工快速比对，适用于API文档生成、测试用例批量产出、数据清洗指令等工程化场景。
1、声明输出格式类型，例如“按以下JSON格式输出”或“生成包含三列的Markdown表格：功能模块｜输入参数｜异常响应”。
2、逐项定义字段名称与内容要求，例如“输入参数：字符串数组，每个元素为小驼峰命名的参数名”。
3、在字段说明中嵌入校验提示，例如“边界条件：必须包含‘空值输入’‘超长字符串’‘负数金额’三项”。
五、参数精准控制模板
该模板通过显式声明temperature、max_tokens、top_p等生成参数，调控输出的确定性、长度与多样性，适用于技术文档、法律文本、考试命题等高一致性要求场景。
1、在提示词开头或结尾插入参数块，格式为[temperature=0.3][max_tokens=400][top_p=0.9]。
2、根据任务类型匹配参数组合：严谨类任务使用temperature≤0.4，创意类任务使用temperature≥0.7。
3、对输出长度敏感的任务，必须设置max_tokens上限，并注明“严禁截断，宁可精简内容也不超限”。
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六、动态调参+风格绑定模板
该模板将生成参数与文本风格双重锁定，实现跨批次输出的语调统一与质量可控，适用于品牌文案、课程脚本、系列技术推文等需长期维护的内容体系。
1、先定义风格标签，例如“科技严肃体：数据驱动+案例佐证+三段式论证”或“小学语文风：短句为主+拟人修辞+每段配一个提问”。
2、绑定参数配置，例如“[temperature=0.25][frequency_penalty=1.3]”，确保术语复用率低、句式变化少。
3、附加风格验证指令，例如“生成后请自查：是否每段含一个数据引用？是否未出现‘非常’‘特别’等冗余副词？”
七、错误诊断与修复模板
该模板专用于识别并修正已有提示词的缺陷，适用于调试失败请求、优化低效交互、迁移旧提示词至新版模型等运维型任务。
1、提供原始提示词全文，并标注失败现象，例如“模型返回了Java代码而非Python”或“未按要求生成表格，仅输出纯文字”。
2、要求模型定位根本原因，例如“缺失编程语言约束”“未声明输出格式”“动词‘处理’过于宽泛”。
3、生成三版优化提示词，分别侧重：结构补全、约束强化、风格重写，并在每版末尾标注修改点。
八、多模态协同输出模板
该模板要求模型同步生成文字、图示描述、代码、脚本等多类型交付物，适用于教学资源包制作、产品方案提案、开发者工具链构建等复合需求场景。
1、明确各模态交付物类型，例如“800字技术科普文案”“3个信息图设计要点（含数据来源标注）”“1分钟短视频脚本框架（含时间戳与画面描述）”。
2、规定模态间逻辑关系，例如“信息图要点须对应文案第二、三、四段核心论点”“短视频脚本首5秒悬念需源自文案第一句反问”。
3、指定协同校验方式，例如“请确认文案中所有数据均能在信息图要点中找到对应出处”。
九、教学分级适配模板
该模板依据学习者认知水平自动调整语言粒度、例证密度与抽象层级，适用于中文教学、编程入门、学科普等教育垂直场景。
1、声明学习者画像，例如“零基础老年学员”“备考HSK4级的印尼高中生”“刚接触PyTorch的电子工程研一学生”。
2、设定分级锚点，例如“初级：每概念配1个生活类比+1个错误示范；高级：每原理附1篇原始论文摘要+1个工业落地案例”。
3、要求难度验证，例如“请指出本提示词中哪三项设计保障了‘零基础’适配性”。
十、禁忌清单嵌入模板
该模板通过前置声明禁止项，主动规避常见幻觉、越界、冗余等输出风险，适用于医疗、法律、金融等强合规要求领域。
1、在提示词起始位置列出禁忌事项，例如“禁用未经验证的统计数据”“禁用‘绝对安全’‘100%有效’等绝对化表述”“禁用英文缩写而不加中文全称注释”。
2、每项禁忌后附加检测方式，例如“如使用数据，请注明来源及采集时间”“所有缩写首次出现时须标注：中文全称（英文全称，缩写）”。
3、要求模型自我审查，例如“生成完毕后，请逐条核对禁忌清单并标注已满足项”。
