清晰提问需五步：一、明确成果类型与格式约束；二、注入最小必要背景；三、结构化分【背景】【指令】【约束】；四、嵌入精准输入-输出示例；五、量化模糊表述为数值或规则。
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如果您向DeepSeek提出一个含义宽泛、边界不清的问题，例如“帮我优化一下这个方案”或“写点相关内容”，模型往往因缺乏明确指令而生成泛化、冗余甚至偏离意图的响应。以下是将模糊提问转化为清晰需求的具体操作路径：
一、明确核心需求与输出目标
模糊提问常源于未锁定真实意图与交付物形态。通过强制定义“我要什么”和“它长什么样”，可切断模型自由发挥空间，使其聚焦于可验证的产出。
1、用一句话直述最终要获得的成果类型，例如：“生成一份含3个风险点及对应应对措施的项目启动会汇报PPT大纲”。
2、在句末附加格式硬约束，例如：“每项风险不超过20字，措施以动词开头，不使用‘可能’‘建议’等模糊措辞”。
3、剔除所有价值判断类修饰语，如“好”“专业”“全面”，替换为可识别的结构特征，例如：“包含背景、目标、关键里程碑、资源缺口四部分”。
二、注入关键背景信息
背景缺失是导致模型误读任务场景的核心原因。Depseek无法主动补全业务上下文，必须由用户显式提供最小必要事实集合，锚定问题发生的具体环境。
1、说明当前所处阶段，例如：“系统已完成UAT测试，正准备灰度发布”。
2、列出不可更改的硬性条件，例如：“仅支持MySQL 8.0，不能引入新中间件，接口需兼容OpenAPI 3.0规范”。
3、标注已有资产，例如：“已有用户行为日志表user_log（字段：uid, event_type, ts），无埋点SDK”。
三、结构化提问层级
将自然语言杂糅的请求拆解为逻辑递进的模块，使模型能按顺序解析意图，避免因语义缠绕导致理解偏移。
1、在提示词开头插入分隔符“---”，划分【背景】【指令】【约束】三区块。
2、【背景】中仅保留上一步提取的3条以内客观事实，不加解释、不引申。
3、【指令】全部采用动宾短语起句，例如：“提取user_log中高频event_type前5名”“生成curl命令调用/auth/token接口”“将以下JSON转为YAML并缩进2空格”。
4、【约束】单独成段，使用“必须”“禁止”“仅限”等强效限定词，例如：“必须使用中文输出”“禁止添加代码注释”“仅限输出纯文本，不带任何Markdown符号”。
四、嵌入精准输入-输出示例
Depseek对少样本提示高度敏感，一个贴合真实模糊场景的范例，比十句描述更能校准其输出方向。该示例必须复现原始提问的歧义点，并给出唯一确定的正确结果。
1、在提示词末尾添加“示例:”标题，后接严格匹配前述【指令】与【约束】的真实映射对。
2、输入部分需还原典型模糊表达，例如：“‘整理下数据’→”。
3、输出部分须完全符合已声明的格式与内容要求，例如：“①筛选event_type='login'且ts≥'2026-02-01'的记录；②按uid去重；③导出为CSV，列顺序：uid, login_count”。
4、若存在多类输出形态，追加第二个示例，且两个示例的字段粒度、动词强度、标点风格必须完全一致。
五、量化所有模糊表述
自然语言中的程度副词与关系代词在模型内部无对应权重映射，必须转换为数值区间、枚举集合或语法结构规则，否则仍将触发默认猜测机制。
1、将“适当精简”替换为“删除所有状语从句、介词短语及举例说明，保留主谓宾主干，总字数控制在90–110字之间”。
2、将“相关参数”具象为“仅输出：learning_rate、batch_size、max_epochs、warmup_steps四项，其余一律省略”。
3、将“逻辑清晰”定义为“每段首句为结论句，后续句子以‘因为’‘所以’‘但是’三类连词开头，全文连词出现频次≥7次”。
