必须在prompt中清晰声明库的精确版本号，方法包括：一、开头直接声明；二、函数前嵌入版本注释；三、用自然语言限定可用api；四、提供requirements.txt片段；五、结合错误示例负向引导。
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如果您希望DeepSeek在生成代码时使用特定版本的库，必须在Prompt中清晰、准确地声明目标库及其精确版本号。以下是实现该目标的具体方法：
一、在Prompt开头直接声明版本要求
此方法通过前置强约束语句，向模型明确传递版本优先级，避免其默认选用最新或常见版本。
1、在Prompt最开始添加一句结构化声明，例如：请严格使用 pandas==1.3.5 和 numpy==1.21.6 生成代码，不得使用更高或更低版本的API。
2、紧接着描述任务需求，如“编写一个读取CSV并按日期列重采样的脚本”。
3、避免在后续文本中出现可能引发歧义的表述，例如“使用最新版pandas”或“用pandas处理”。
二、在函数/类定义前嵌入版本注释块
该方式利用注释作为上下文锚点，增强模型对版本敏感操作的记忆与匹配精度。
1、在描述代码结构前插入多行注释格式的版本锁定块。
2、写入类似以下内容：# 依赖约束：scikit-learn==1.0.2，不允许调用Pipeline.set_params()以外的1.1+新增方法。
3、随后给出具体实现目标，例如“构建一个带标准化的逻辑回归训练流程”。
三、用自然语言限定可调用的模块与函数范围
当目标库版本较旧时，部分函数可能尚未存在，需通过功能边界描述反向约束版本。
1、明确指出“仅使用torch.nn.Module.__init__和forward方法，不使用torch.compile或F.silu”。
2、补充说明原因：因目标环境为 PyTorch 1.12.1，上述高级API不可用。
3、再提出代码任务，例如“实现一个两层全连接网络用于MNIST分类”。
四、提供requirements.txt片段作为上下文输入
将标准依赖声明格式直接嵌入Prompt，模拟真实项目环境配置，提升模型对版本一致性的感知。
1、在Prompt中插入如下文本块：以下为当前项目requirements.txt内容：requests==2.28.1 flask==2.0.3 Werkzeug==2.0.3。
2、强调“所有HTTP客户端逻辑必须兼容requests 2.28.1的Session对象行为”。
3、提出具体任务：“编写一个带重试机制的POST请求封装函数”。
五、结合错误示例进行负向引导
通过展示不符合版本要求的错误代码，强化模型对正确版本特征的识别能力。
1、先给出一段典型越界代码：错误示例（使用了matplotlib 3.7+的ax.set_facecolor()）：plt.gca().set_facecolor('lightgray')。
2、指出问题：目标环境为matplotlib==3.5.2，应改用ax.patch.set_facecolor()。
3、要求模型“基于matplotlib==3.5.2生成完整的散点图绘制代码，包含坐标轴背景色设置”。
