摘要：中国的DeepSeek 是一个人工智能，你有什么问题都可以在其官方网站（https://www.deepseek.com/）或今日头条等平台上进行提问。

中国的DeepSeek 是一个人工智能，你有什么问题都可以在其官方网站（https://www.deepseek.com/）或今日头条等平台上进行提问。

另外，在一些相关的应用程序或平台中可能也集成了 DeepSeek 的功能，你可以在这些应用中寻找对应的入口或模块来提问。

向 DeepSeeK 提问时，可以参考以下方法和要点，以获得更准确、有用的回答：

1. 结构化提问公式：采用“(角色定位)+(核心任务)+(背景说明)+(具体要求)+(输出格式)”的公式。例如，“作为 Python 开发者，在实现网页爬虫时遇到 SSL 证书验证错误（完整报错信息:...)，使用 Python 3.9+requests 库，请分析具体原因并提供三种解决方案，要求给出可执行的代码修改示例”。明确自己的角色、需要完成的任务、相关背景信息、具体的需求以及期望的输出格式。

2. 分领域提问策略：

○ 技术开发领域：突出代码环境或错误日志，明确编程语言及版本，并提供复现步骤。

○ 学术研究领域：限定学科范围，标注文献时间范围，并指定分析方法。

○ 商业分析领域：量化数据维度，指定分析模型，并要求可视化建议。

3. 高阶提问技巧：

○ 渐进式追问：例如“请先列出 5 个关键因素 → 选择第三个因素深入展开 → 针对该因素提供案例验证”。

○ 约束条件法：如“在 300 字内用通俗语言解释量子纠缠，禁用专业术语，用日常比喻说明”。

○ 逆向验证：提出“上述方案可能存在的 3 个漏洞是什么？请模拟反对者视角进行辩驳”之类的问题。

4. 注意问题的明确性：避免模糊表述，应尽量明确问题的边界，例如时间表述上用“近三年”替代“最近”，程度量化上用“转化率提升 15%”替代“提高效果”，对象明确上用“35 岁互联网从业者”替代“某些人”等。

5. 规避常见误区：避免信息过载型提问、伪开放性问题以及缺乏场景限定等情况。例如，不要问“请详细说明从量子力学基础到量子计算应用的所有知识”这样过于宽泛的问题；将“如何看待气候变化?”改进为“基于 IPCC 2023 报告，分析碳捕捉技术在应对气候变化中的商业化应用前景”；把“如何写工作总结?”优化为“互联网产品经理年度述职报告框架，需突出用户增长指标、功能迭代 ROI、跨部门协作案例、2024 年 OKR 规划”等具有明确场景限定的问题。

6. 效果验证与迭代：记录初始提问和回答，标注不满足需求的部分，调整关键词或补充限定条件，对比改进前后的回答质量，并建立个人优质提问模板库。通过多次迭代，可提升问题的命中率和人机协作效率。

另外，在提问时还需注意语言表达清晰、简洁，以便 DeepSeeK 能更好地理解你的需求。同时，DeepSeeK 的回答能力也受到其数据和算法的限制，对于一些复杂或特定领域的问题，可能需要结合其他可靠的信息来源进行综合判断。

来源：谢点亮