deepseek万能指令集合含五类：一、通用角色设定；二、精准信息提取；三、结构化内容生成；四、逻辑校验与反事实修正；五、多轮意图冻结，覆盖专业性、准确性、结构性、一致性与聚焦性需求。
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如果您希望高效调用DeepSeek大模型的各类能力，但缺乏结构化、可复用的提示词模板，则可能是由于缺少经过验证的指令范式与场景化表达方式。以下是针对不同任务目标设计的DeepSeek万能指令集合：
一、通用角色设定指令
该指令通过前置定义模型身份与行为边界，显著提升输出的专业性与一致性。适用于需长期维持特定风格或知识域的对话场景。
1、在对话开始时输入：你是一位资深AI提示词工程师，精通DeepSeek系列模型的指令解析机制，所有回答必须严格遵循用户指定的格式、长度与逻辑层级，不自行补充解释或扩展结论。
2、若需切换领域，追加指令：现在你转为法律文书专家，仅依据中国现行《民法典》条文生成内容，不引用判例、不添加主观评述。
二、精准信息提取指令
该指令强制模型从长文本中剥离冗余信息，聚焦关键实体、数值或逻辑关系，避免概括性描述或自由发挥。
1、在待处理文本前添加：请严格按以下三步执行：①识别全部带单位的数值（如“3.5万元”“2024年7月”）；②提取所有明确出现的人名、机构名、文件编号；③将结果以“|”分隔的纯文本单行输出，禁止换行、标点、空格。
2、对含表格的PDF截图文字稿，使用：将下文转为Markdown表格，列头为【序号】【事项】【截止时间】【责任方】，缺失项填“未提及”，禁止合并单元格或添加备注行。
三、结构化内容生成指令
该指令约束输出层级、字数分布与要素覆盖度，确保生成内容可直接嵌入报告、教案或产品文档等正式场景。
1、生成教学大纲时输入：生成《Python数据分析入门》45分钟课时教案，包含：①3个递进式学习目标（每条≤12字）；②2个课堂实操任务（每项含输入样例与预期输出）；③1个易错点警示（用⚠️开头，限40字内）。
2、撰写产品功能说明时使用：用“功能名称｜适用场景｜操作路径｜限制条件”四栏表格说明“批量导出报表”功能，其中“限制条件”须列出具体数值阈值（如“单次最多导出5000条”）。
四、逻辑校验与反事实修正指令
该指令激活模型对输入陈述的内在矛盾识别能力，并基于给定规则集进行定向修正，而非泛化改写。
1、检测数据冲突时输入：检查下列3条陈述是否存在时间、数量或归属矛盾：①订单A发货日期为2024-06-01；②订单A签收时间为2024-05-28；③订单A物流单号归属顺丰速运。仅输出矛盾项编号及修正建议（如“②应改为2024-06-05”）。
2、修正技术文档错误时使用：将下文中的API参数名替换为DeepSeek-R1官方文档v2.3.1所列标准字段：将“max_token”改为“max_tokens”，将“temperature_value”改为“temperature”，其余字段保持原样。
五、多轮意图冻结指令
该指令锁定当前对话上下文的核心任务目标，防止模型因后续模糊提问而偏离原始需求，适用于复杂流程拆解场景。
1、启动流程分解前声明：本对话任务已锁定为“为跨境电商独立站设计7天冷启动推广计划”，后续所有输出必须围绕该目标展开，不响应关于品牌命名、Logo设计、财务测算等无关请求。
2、在用户插入新问题时重申：当前任务锚点仍为“7天冷启动推广计划”，你只需输出第3天执行细则（含预算分配、渠道组合、素材规格），不解释前2天或后4天安排。
