需在提示词中明确诗歌体裁、格律要求、主题关键词，并构建含角色定义、分步指令、风格参照的结构化模板，再通过预设平仄、限定韵脚、修辞指令控制精度，辅以多轮迭代优化与陷阱规避机制。
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如果您希望借助DeepSeek模型生成符合古典格律或现代诗风格的原创作品，则需要结合其文本生成能力与诗词创作的基本规范。以下是实现这一目标的具体方法：
一、明确诗歌类型与格式要求
DeepSeek不具备主动识别诗词体裁的能力，必须在提示词中清晰指定所要生成的诗歌类别及技术参数。这决定了输出是否具备平仄、押韵、对仗或意象密度等关键特征。
1、确定诗歌体裁：在输入中直接写明“七言绝句”“五律”“宋词·水调歌头”或“自由体现代诗”。
2、设定核心要素：补充如“押平水韵上平声‘东’部”“每行九至十一个字”“避免使用网络用语”等约束条件。
3、提供主题关键词：例如“秋夜”“故园”“高铁站”“人工智能凝视人类”，确保意象聚焦。
二、构建结构化提示词模板
将创作意图转化为DeepSeek可解析的指令序列，能显著提升输出稳定性与文学完成度。模板需包含角色定义、任务分解与风格锚点。
1、定义模型角色：以“你是一位熟谙《文心雕龙》与艾略特诗学的双语诗人”开头，赋予其专业身份。
2、分步下达指令：先要求“列出三个符合主题的古典意象”，再指令“基于意象生成一首押‘ong’韵的七绝”，最后追加“检查第三句是否符合‘仄仄平平仄仄平’变格”。
3、嵌入风格参照：写明“语言密度参照李贺，节奏感参照海子《亚洲铜》，禁用‘的’字结尾短语”。
三、控制格律与修辞精度
DeepSeek默认不校验平仄与押韵，需通过外部规则引导或分阶段验证。人工介入点集中在音节切分与词性匹配环节。
1、预设平仄框架：输入时附带“平平仄仄平平仄”等谱式，并要求模型严格对齐字位。
2、限定韵脚字库：给出“风、空、红、同、中”等已知押韵字，指令“末字仅从该列表选取”。
3、触发修辞指令：使用“在此处插入通感手法”“第二联须构成工对，名词对名词，动词对动词”等明确表述。
四、迭代优化生成结果
单次生成难以兼顾意境深度与形式严谨，需通过多轮反馈修正。重点调整方向为意象逻辑断裂、语法欧化及典故误置。
1、标记问题位置：将初稿中“月光焊接铁轨”改为“月光熔接铁轨”，因“焊接”属工业动词，破坏古典语境。
2、重写矛盾句式：针对“二维码在陶罐上发芽”这类超现实组合，追加指令“保持器物年代真实性，改用汉代漆器纹样替代二维码”。
3、注入文化肌理：要求“在尾联加入《楚辞·九章》式香草隐喻，但植物名称须见于《齐民要术》卷十”。
五、规避常见生成陷阱
DeepSeek易在跨文体融合时出现术语混杂、时空错置与情感扁平问题。需前置设置过滤机制。
1、禁用词汇清单：在提示中声明“禁止出现‘算法’‘API’‘404’‘缓存’等数字时代术语，古诗中可用‘机枢’‘符契’‘断简’替代”。
2、时间坐标锁定：指定“全诗时间背景限定在唐天宝十五载寒食节，所有物象需符合长安城地理实录”。
3、情感浓度调控：添加“第三句情绪值设为-0.7（悲抑），末句升至+0.3（微光），避免直抒‘悲伤’‘快乐’等抽象词”。
