技巧1：明确具体目标

在与 DeepSeek 对话时，模糊的指令会导致生成不相关或泛泛的回答。因此，明确具体目标是关键。例如：

• 反例：请帮我写个方案。
  • 缺陷诊断：缺少行业、场景和格式等关键约束条件，导致 AI 无法准确理解需求。
• 正例：作为跨境电商创业者，我需要制定亚马逊新品推广方案，请按以下框架展开：市场调研方法（要求包含3种低成本工具）、推广阶段划分（分预热期/爆发期/长尾期）、风险控制清单。
  • 优势分析：通过结构化需求和场景限定，引导 AI 生成可直接落地的文案。

技巧2：提供背景信息

在指令中加入背景信息有助于 AI 更好地理解上下文，从而生成更贴合需求的回答。例如：

• 反例：这段话怎么修改更好：“产品具有卓越性能”。
  • 缺陷诊断：缺乏产品类型、受众和使用场景等关键信息。
• 正例：我正在修改智能手环英文产品说明书，目标用户是北美户外运动爱好者。请将“产品具有卓越性能”这句话改为更具象的描述（包含防水等级/续航数据），添加符合美国人认知的类比参照，使用激励性动词。
  • 执行建议：提供背景和目标，让模型更快了解底层诉求。

技巧3：分步拆解复杂问题

对于复杂的问题，可以通过分步拆解的方式逐步引导 AI 完成任务。例如：

• 反例：如何从零开始做小红书账号？
  • 缺陷诊断：问题过于宏大，容易得到泛泛而谈的回答。
• 正例：请分三步指导新手运营家居类小红书账号：Step1：冷启动期（0-500粉）必备动作清单；Step2：爆款内容公式（含标题/封面/发布时间模板）；Step3：1000粉后商业变现路径。
  • 执行建议：用「Step+数字」明确拆分阶段，获取阶梯式指导。

技巧4：及时反馈修正对话

在 AI 提供初步答案后，可以通过补充提问进一步优化结果。例如：

• 示例：
  • 用户指令：请用李佳琦风格写防晒霜卖点。
  • DeepSeek 回复：生成直播话术1.0版。
  • 用户反馈：语气可以更夸张，增加5个感叹词；补充实验室检测数据，可视化类比结尾；添加紧迫感促销话。
  • 执行建议：通过多轮对话逐步完善输出内容。

技巧5：善用追问扩展经典话术模板

基于已有方案，通过追问扩展更多可能性。例如：

• 经典话术模板：基于这个方案，可能遇到哪些实施风险？给出应对策略。如果用另一种方法（如 XX 理论/XX 模式）重新解构这个问题，会得到什么新结论？
  • 执行建议：将以上内容提炼为3个可立即执行的动作要。

总结

通过以上技巧，用户可以更高效地与 DeepSeek 对话，从而获得更精准、更有针对性的输出结果。这些技巧不仅适用于文案创作、商业分析等场景，还可以提升学习和工作的效率。

相关阅读

• 【收藏】为什么你的 AI 助手总是答非所问？5大法则3大绝招让你轻松驾驭AI