要利用deepseek改进代码结构与性能，需五类方法：一、提供完整上下文与明确目标；二、分阶段注入约束；三、嵌入测试用例驱动；四、设定角色限定输出格式；五、结合ast结构精准定位。
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如果您希望利用DeepSeek模型对现有代码进行结构改进与性能提升，则需要通过特定的提示词设计和交互方式引导模型理解重构目标。以下是实现此目标的多种方法：
一、提供上下文与明确重构目标
DeepSeek不具备主动理解项目架构的能力，必须在输入中完整给出原始代码片段、运行环境、依赖版本及期望达成的具体效果，例如降低时间复杂度、消除重复逻辑或适配新接口规范。
1、将待重构的函数或类完整粘贴至提示词开头，确保缩进与语法正确。
2、在代码后添加明确指令，如“请将该函数改写为使用生成器替代列表推导式，以减少内存占用”。
3、若涉及多文件协作，需说明调用关系，例如“该函数被utils.py中的load_config()调用，返回值需保持字典类型不变”。
二、分阶段注入约束条件
一次性要求过多优化维度易导致输出偏离预期，应将可读性、健壮性、性能等目标拆解为独立轮次提示，使DeepSeek逐项响应。
1、第一轮提示仅聚焦命名规范，例如“请重命名所有变量，使其符合PEP 8 snake_case风格，并解释每个新名称的语义依据”。
2、第二轮基于首轮输出，追加异常处理要求，例如“在不改变主逻辑的前提下，在所有可能抛出ValueError的位置添加try-except块，并统一返回None”。
3、第三轮针对算法路径，例如“分析当前嵌套for循环的时间复杂度，提供O(n)等价替换方案并附带对比说明”。
三、嵌入测试用例驱动重构
向DeepSeek提供输入-输出样例可显著提升其对边界条件和业务规则的理解精度，避免因语义模糊导致的错误改写。
1、在提示词中前置三组典型测试数据，格式为“输入: [1,2,3], 输出: 6；输入: [], 输出: 0；输入: [-1,-2], 输出: -3”。
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2、明确声明约束：“重构后的代码必须通过以上全部测试用例，且不得引入额外外部依赖”。
3、要求模型在输出代码前，先逐条验证各测试用例的执行路径，例如“请说明空列表输入时，新代码中哪一行触发了默认返回分支”。
四、使用角色设定限定输出格式
通过预设DeepSeek的角色身份，可强制其遵循工程化输出规范，减少自由发挥带来的不可控改动。
1、在提示词起始处声明：“你是一名资深Python工程师，专精于遗留系统现代化改造，只输出可直接运行的代码及必要注释”。
2、禁用解释性文字：添加约束“不要输出任何Markdown、不使用代码块标记符```，不包含‘我认为’‘建议’等主观表述”。
3、指定注释风格：“所有注释采用# 开头，每行不超过79字符，且仅说明该行解决的具体问题，如# 避免len()重复调用”。
五、结合AST结构进行精准定位
对于需保持调用签名或兼容旧版SDK的场景，应引导DeepSeek关注抽象语法树节点特征，而非仅文本匹配。
1、提供代码的AST关键特征描述，例如“该函数体内存在两个ast.Call节点，func.id为'request.get'，需统一替换为'session.get'”。
2、要求模型识别语法结构：“请定位所有ast.Compare节点中ops为[ast.In]且comparators含字面量列表的实例”。
3、指定替换规则：“将此类ast.Compare节点整体替换为ast.Call节点，func指向builtins.any，args为生成器表达式”。
