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拆解 Prompt 工程：五大场景驱动 DeepSeek 超越 ChatGPT

news 来源：原创 2025/8/16 1:18:41

同样的模型、不一样的答案，差距往往发生在一行 Prompt 里。本文围绕五大高频实战场景，给出可直接复制的 DeepSeek 提问框架，并穿插《DeepSeek 行业应用大全》中 64 个行业模板精华，帮助读者迅速跑赢 ChatGPT。🌟

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1. Prompt 工程核心原则——角色·场景·限制·期望（R‑S‑C‑O）

1.1 角色 (Role)

1.2 场景 (Scenario)

1.3 限制 (Constraint)

1.4 期望 (Outcome)

1.5 模板示例

2. 内容创作场景——AIDA·PAS·金字塔三板斧

2.1 AIDA 示范

2.2 模型间对比

3. 代码协作场景——多步思考 + 单元测试注入

3.1 分步拆解策略 (Chain‑of‑Thought)

3.2 Prompt 片段

3.3 效果评估

4. 数据分析场景——表格描述 + JSON 指令

4.1 描述式表格 Prompt

4.2 结构化 JSON Prompt

5. 生活助理场景——多轮上下文 + 用户画像持久化

5.1 用户画像注入

5.2 会话管理

5.3 Prompt 示例

6. 多模型协同——DeepSeek × 开源 LLM 组合拳

7. 实操环节——优化「年终总结」Prompt

7.1 原始 Prompt（154 字）

7.2 优化思路

7.3 优化后 Prompt（88 字）

7.4 效果对比

8. 常见误区与排坑

总结

1. Prompt 工程核心原则——角色·场景·限制·期望（R‑S‑C‑O）

公式： 角色 (Role) + 场景 (Scenario) + 限制 (Constraint) + 期望输出 (Outcome)
虎口要诀： 角色定调，场景定域，限制定边界，期望定格式。

1.1 角色 (Role)

精准职业：资深运营、法律顾问、Python 工程师…
语气与人格：活泼、严谨、第一人称/第三人称。

1.2 场景 (Scenario)

真实业务背景，例如“B 站 3C 数码频道脚本”。
关联上下游系统（OA、ERP、CRM）。

1.3 限制 (Constraint)

字数、风格、格式（Markdown / JSON）。
合规与保密：不得引用内部代码片段。

1.4 期望 (Outcome)

明确交付物：表格、代码块、会议纪要。
量化衡量：阅读时长 ≤ 3 分钟、信息点 ≥ 5 条。

提示：R‑S‑C‑O 四要素写成四行，排版清晰，模型更容易解析。

1.5 模板示例

角色：资深产品经理
场景：撰写面向 C 端用户的版本更新公告
限制：200 字以内；使用轻松幽默口吻；包含 3 个 Emoji；不出现专业术语
期望：以 Markdown 列表形式输出

👆 以上结构即《行业应用大全》第 1~31 号通用模板的底层逻辑，可按需替换关键词。

2. 内容创作场景——AIDA·PAS·金字塔三板斧

模型	公式	适用内容	DeepSeek 提示片段
AIDA	Attention → Interest → Desire → Action	广告文案、社媒帖	"请使用 AIDA 结构生成…"
PAS	Problem → Agitation → Solution	软文、开场白	"采用 PAS 说服模型，问题点列出…"
金字塔	结论先行 → 关键论点 → 论据	白皮书、PRD	"请用金字塔结构拆解…"

2.1 AIDA 示范

角色：新媒体运营专家
场景：推广线上 Python 训练营
限制：<=100 字；加入 2 个技术痛点
期望：AIDA 结构，Markdown 段落

2.2 模型间对比

ChatGPT：英文模板优先，需要手动声明中文。
DeepSeek：内置中文句式库，完成度提升 15~30%。

书中连结：章节 2.3 收录 12 条「创意写作」即用提示词，覆盖微信公众号、知乎、短视频脚本。

3. 代码协作场景——多步思考 + 单元测试注入

3.1 分步拆解策略 (Chain‑of‑Thought)

理解需求：用 # 请先思考再回答 触发推理。
设计算法：输出伪代码而非直接代码。
生成代码：根据伪代码输出可运行脚本。
自检：让模型生成 pytest 测试。

3.2 Prompt 片段

角色：Python 大师
场景：优化以下冒泡排序代码
限制：必须给出时间复杂度分析；附 1 个 pytest
期望：分四步输出：思考→伪代码→代码→测试

3.3 效果评估

DeepSeek：在中文注释与 pytest 均表现稳定；
ChatGPT：易在中文注释翻译上偏差。

《行业应用大全》IT & 互联网模块收录 8 条「代码重构/调试」高级模板，可直接引入 VS Code 插件。

4. 数据分析场景——表格描述 + JSON 指令

4.1 描述式表格 Prompt

角色：数据科学家
场景：分析以下销售数据
限制：用 Markdown 表格输出 Top5 城市的 GMV、环比增长、备注
期望：表格下方给出 3 条增长策略

4.2 结构化 JSON Prompt

输出格式严格遵守 JSON Schema：
{"city": string,"gmv": number,"growth": string,"suggestion": string
}

🔍 提示：显式声明 "Only return JSON, no other text."，可让 DeepSeek 减少前后缀。

书中【科技金融】章节内含 "财报分析"、"KPI 预测" 10+ JSON 模板，覆盖各种财务字段。

5. 生活助理场景——多轮上下文 + 用户画像持久化

5.1 用户画像注入

系统提示：
- 名字：Alex
- 职业：UI 设计师
- 偏好：低糖饮食、马拉松

5.2 会话管理

意图识别：健康、理财、亲子…
槽位填充：日期、预算、目标等。
总结并写入记忆：每日跑步公里数。

5.3 Prompt 示例

角色：私人健康教练
场景：根据我的周跑步记录优化下周训练计划
限制：目标 10 KM 赛事；加入拉伸建议
期望：按天列出配速、距离、拉伸

行业模板：书籍【教育培训】【智慧城市】章节中提供“学习计划”“出行助手”等持久化对话蓝本。

6. 多模型协同——DeepSeek × 开源 LLM 组合拳

任务阶段	推荐模型	理由
中文需求解析	DeepSeek	方言、俚语鲁棒性高
代码生成	StarCoder / CodeQwen	代码 Token 化更优
英文润色	GPT‑4o	长文本一致性佳
结果审校	DeepSeek	中文差错率低

RAG 流程：DeepSeek 负责摘要 → 结果丢入 Faiss 向量库 → Open‑Source LLM 分块问答 → DeepSeek 聚合输出。

7. 实操环节——优化「年终总结」Prompt

目标： 输出长度 ↓30%，要点 ↑2×

7.1 原始 Prompt（154 字）

“请帮我写一篇 1500 字的年终总结，要包含所有项目进度、个人成长和团队贡献。”

7.2 优化思路

角色：HR BP
场景：P7 后端工程师述职
限制：1000 字以内；分三大板块；每板块 3~5 子弹点
期望：Markdown 二级标题 + 列表

7.3 优化后 Prompt（88 字）

角色：HR 业务伙伴
场景：P7 后端开发年终述职
限制：1000 字内；3 大板块（项目、成长、团队）；每板块 3~5 bullet；语气务实
期望：Markdown 二级标题 + 列表

7.4 效果对比

指标	原始	优化	变化
字数	≈1500	≈980	↓34%
关键要点	12	24	↑100%
逻辑层次	弱	强	–

挑战：试着把限制放宽到 800 字，同时要求输出 JSON 摘要，观察要点密度变化。

8. 常见误区与排坑

误区	现象	解决
角色缺失	模型输出空泛	明确职业 & 语气
限制过多	模型拒答或缩水	逐条剔除测试
期望含糊	格式混乱	用示例或 JSON Schema
直接多语种	中英混杂	分步翻译而非一次性

总结

本文通过五大典型场景演示了 R‑S‑C‑O Prompt 工程套路，并示范了年终总结 Prompt 的性能飞跃。若需快速落地行业方案，可参阅《DeepSeek 行业应用大全》中的 66 个场景指令。欢迎读者在评论区贴出自己的 Prompt 优化案例。

1. Prompt 工程核心原则——角色·场景·限制·期望（R‑S‑C‑O）

1.1 角色 (Role)

1.2 场景 (Scenario)

1.3 限制 (Constraint)

1.4 期望 (Outcome)

1.5 模板示例

2. 内容创作场景——AIDA·PAS·金字塔三板斧

2.1 AIDA 示范

2.2 模型间对比

3. 代码协作场景——多步思考 + 单元测试注入

3.1 分步拆解策略 (Chain‑of‑Thought)

3.2 Prompt 片段

3.3 效果评估

4. 数据分析场景——表格描述 + JSON 指令

4.1 描述式表格 Prompt

4.2 结构化 JSON Prompt

5. 生活助理场景——多轮上下文 + 用户画像持久化

5.1 用户画像注入

5.2 会话管理

5.3 Prompt 示例

6. 多模型协同——DeepSeek × 开源 LLM 组合拳

7. 实操环节——优化「年终总结」Prompt

7.1 原始 Prompt（154 字）

7.2 优化思路

7.3 优化后 Prompt（88 字）

7.4 效果对比

8. 常见误区与排坑

总结

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