行动是行动的理由。人不是先有完整理由再去行动，而是在行动中生成并理解自身的理由。

前言

最近，DeepSeek R1 模型在网上火得一塌糊涂。这可是咱们国内的模型，性能和 OpenAI 的 o1 模型差不多。它优点很多，在国内能直接免费使用，而且模型是开源的，还能本地化部署。那么，怎么写合适的提示词，跟它顺畅交流呢？

之前也说过，不同的 AI 模型，写提示词的方法不太一样。对于R1来说，哪些技巧是有效的，哪些技巧是无效的？

今天看到花生（小猫补光灯作者）的文章“爆肝 50 小时，DeepSeek 使用技巧，你收藏这一篇就够了！”受益匪浅，以下是相关原文内容：

有效的R1使用技巧

技巧1：

提出明确的要求：能说清楚的信息，不要让DeepSeek去猜。DeepSeek虽然很聪明，但它不是你肚子中的蛔虫，你需要明确告诉DeepSeek需要他帮你做什么，做到什么程度。比如：如果你复制一段英文文本给它，你需要明确表达你的指令，也就是你需要它做什么。否则，DeepSeek并不会理解你想要做什么。是翻译？总结？还是你要学英语让他出题？这些信息不要让R1去猜。又比如，你想写一篇500字的公众号文章，那你就明确表达你写的文章主题需要500字，虽然我们前面提过了大模型并不擅长计算数字，它大概率只会给你返回300-700之间长度的文章，但这至少是大致符合你的篇幅要求的。

技巧2：

要求特定的风格：具有思维链的R1在进行特定风格的写作时，相比其他模型，我发现R1已经出现了断层领先的水平，比如让R1用李白的风格写诗，按贴吧暴躁老哥的风格骂人，用鲁迅的文风进行讽刺，或者模仿任意作家风格进行写作，按脱口秀演员风格创作脱口秀脚本等，其他模型在这方面的表现都追不上R1的车尾。在这个模式下，有个很有效的表述方式是让R1“说人话”，或者让R1认为“你是初中生”，他就能将复杂概念简化为你提供更易理解的解释。

技巧3：

提供充分的任务背景信息：当你让DeepSeek帮助你完成某项工作时，提供充分的上下文背景信息，告诉他你为什么做这件事，你面临的现实背景是什么或问题是什么，让DeepSeek将其纳入所生成文本的思考中，这可以让结果更符合你的需要。比如当你要DeepSeek帮你生成减肥计划时，你最好告诉他你的身体状况，你目前的饮食摄入和运动情况是什么样的。

技巧4：

主动标注自己的知识状态：当你向DeepSeek寻求知识型帮助时，最好能明确标注自己相对应的知识状态。就像老师备课前需要了解学生学力水平，清晰的知识坐标能让AI输出的内容精准匹配你的理解层次。像我们前面提到了告诉R1「我是初中生」或者「我是小学生」是个把自己放置在一个知识背景约等于0的知识状态的好方式，但是当某些内容你希望能和AI深入探讨时，你最好更清晰表达你在该领域的知识状态，或者你是否存在关联领域的知识，这能能让AI更理解你，为你提供更精确的回答。

技巧5：

定义目标，而非过程：R1作为推理模型，现在完成任务的思维过程非常令人印象深刻。所以我很建议你提供清楚你的目标让R1具备一定的思考空间去帮助你执行得更好，而非提供一个机械化执行指令。你应该像产品经理提需求般描述「要什么」，而不是像程序员写代码般规定「怎么做」。

技巧6：

提供AI不具备的知识背景：我们在第二部分提到过，AI模型具有「知识截止时间」的特性，当任务涉及模型训练截止后的新信息（如2024年赛事结果、行业趋势）时，或者你们公司有一些内部信息是AI不具备的时，你需要像拼图者般主动填补缺失的图块。通过结构化输入帮助AI突破知识限制，避免因信息缺乏导致出现错误回答。

技巧7：

从开放到收敛：R1的思维链是全透明在你明前展开的，我常常会觉得我从R1思考的过程中能收获的信息比他给我提供的结果还多，尤其是他在展开思考你提的需求时，会做一个可能性的推测。有时，在看到这部分推测后你才发现原来自己没有考虑到某些方面的信息，如果把对应的内容补充得更完善的话，就不需要R1去猜了。由此，R1也能为你提供更精准的符合你需要的结果。

无效的提示词技巧

• 思维链提示，比如要求模型一步步思考，或者提供解答问题的思维思路等，这都是完全无效甚至起反作用的策略，R1通过强化学习自己能产生更好的思维链了。
• 结构化提示词，可以有，但也没那么需要，你依然可以使用markdown格式的语句去让信息结构更清晰，人类查看和机器阅读的时候更好理解，但是因为你需要提示的内容少了，所以必要性也大大衰减。
• 要求扮演专家角色，已经变得完全没必要，现在R1本身就是专家模型专家思维，除非你是需要R1从特定学科视角为你提供解答，在那种情况下，你只需要去提示学科即可，不需要扮演专家了。
• 假装完成任务后给奖励之类的小技巧，也无效，甚至会被R1是笑话，所以就不要再骗AI了，省得他觉醒之后要来找你麻烦的。
• 少示例提示（few-shot)，这是DeepSeek团队在发布R1技术报告时明确建议规避的一个提示技巧，不要有示例你说清楚要求比给示例更重要。
• 角色扮演，R1不太擅长，你很难用R1去搭建一个AI女友/男友，可能是因为情感化的对话都是依赖直觉，是反深思熟虑的。
• 对已知概念进行解释，没必要进行解释，比如我们文章前面提到的，当你让AI去模仿某个作家、名人的风格时，你没必要解释那个作家是谁，他的风格是什么样的，AI有自己的理解，并且在思考过程中对你所提供的概念能完成丰富和深入的解构。

总结

结合AI版乔哈里视窗，分析R1模型提示词编写技巧，因为R1模型的能力很强，大部分情况下只需“简单说”就能得到很好的回答。使用R1的核心在于清晰表达需求，提供必要的背景信息，同时避免过度引导和不必要的提示技巧，就能让模型发挥其强大的能力。

因为R1属于推理模型，很多适用于指令模型的提示词技巧并不适用于R1模型。一些传统的提示词技巧在R1上已经变得不那么必要。例如，思维链提示、结构化提示词、角色扮演等策略效果都不够理想。同时，少示例提示（few-shot）也被官方建议避免使用。此外，对于已知概念无需过多解释，R1能够自行理解并完成深入解构。