可通过五种途径获取DeepSeek提示词库：一、官方Prompt Library网页；二、GitHub仓库示例文件；三、Hugging Face模型卡片提示区；四、社区开源Prompt工程仓库；五、Ollama本地CLI内置模板。
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如果您正在寻找 DeepSeek 模型可用的提示词（Prompt）资源，但无法快速定位权威、结构化、可直接复用的提示词集合，则可能是由于官方入口分散或第三方整理未被系统识别。以下是获取 DeepSeek 提示词库的多种有效途径：
一、访问 DeepSeek 官方提示词库网页
DeepSeek 官方维护了一个独立的 Prompt Library 页面，集中收录了经模型验证的典型场景提示模板，覆盖代码生成、多轮对话、角色扮演、指令遵循等类别，所有条目均标注适用模型版本与预期输出格式。
1、打开浏览器，访问 https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/prompt-library/。
2、页面加载完成后，使用顶部搜索框输入关键词（如“SQL”“Python调试”“法律咨询”）筛选对应模板。
3、点击任一模板条目，查看完整 prompt 结构，包括 system 角色设定、user 输入样例及 assistant 理想响应。
二、查阅 DeepSeek 官方 GitHub 仓库中的示例文件
DeepSeek 的开源项目仓库中嵌入了大量真实运行过的提示词用例，尤其在 notebooks 和 examples 目录下，以 Jupyter Notebook 或 Markdown 形式呈现，具备可执行性与上下文完整性。
1、打开浏览器，访问 https://github.com/deepseek-ai。
2、在仓库列表中查找名称含 DeepSeek-Coder 或 DeepSeek-VL 的项目（例如 deepseek-coder-33b-instruct、deepseek-vl-7b-chat）。
3、进入对应仓库后，点击 Examples 或 notebooks 目录，浏览其中的 .ipynb 或 .md 文件，定位内嵌的 prompt 示例段落。
三、使用 Hugging Face 上的官方模型卡片提示区
Hugging Face 是 DeepSeek 官方认证的模型发布平台，其模型卡片页明确标注了推荐的 prompt 格式、角色分段方式及多轮交互规范，内容由模型团队直接维护，具备最高时效性与准确性。
1、访问 https://huggingface.co/deepseek-ai。
2、从模型列表中选择具体型号，例如 deepseek-coder-33b-instruct 或 deepseek-vl-7b-chat。
3、向下滚动至 Usage 或 Prompt Format 区域，复制标注为 system、user、assistant 的三段式结构示例。
四、检索社区验证的开源 Prompt 工程仓库
GitHub 上存在多个由开发者持续维护的 DeepSeek 专用提示工程库，这些项目经过实际推理测试，附带性能对比数据与失败案例分析，适合进阶用户参考与复用。
1、在 GitHub 搜索栏输入关键词 "deepseek prompt engineering" 或 "deepseek-prompts"。
2、筛选条件设为：star 数 ≥ 50、最近更新时间在 3 个月内、README 中明确声明支持 DeepSeek 模型（如 deepseek-r1、deepseek-coder）。
3、进入目标仓库后，重点查看 templates/、prompts/ 或 examples/ 目录下的 JSON、TXT 或 YAML 文件，提取结构化 prompt 片段。
五、通过 Ollama 本地 CLI 获取内置提示模板
Ollama 提供对 DeepSeek 模型的轻量级封装，其命令行工具在成功拉取模型后，可直接调用内置 help 命令输出官方推荐的基础 prompt 样式，适用于本地快速验证与调试。
1、确保已安装 Ollama 并运行服务，终端执行：ollama list 确认 deepseek 相关模型是否存在。
2、若未安装，执行：ollama pull deepseek-ai/deepseek-coder:6.7b-instruct（以实际可用 tag 为准）。
3、模型拉取完成后，运行：ollama show deepseek-ai/deepseek-coder:6.7b-instruct --modelfile，查看输出中包含的默认 system prompt 与交互范式。
