DeepSeek：

從入門到精通?Deepseek是什么？?Deepseek能夠做什么？?如何使用Deepseek？DeepSeek是什么？?DeepSeek是一家專注通用人工智能（

AGI）

的中國科技公司，

主攻大模型研發(fā)與應(yīng)用

。?DeepSeek-R1是其開源的推理模型，

擅長處理復雜任務(wù)且可免費商用

。A

I

+國產(chǎn)+免費+開源

+強大Deepseek可以做什么？直接面向用戶或者支持開發(fā)者，

提供智能對話

、文本生成

、語義理解

、計算推理

、代碼生成補全等應(yīng)用場景，支持聯(lián)網(wǎng)搜索與深度思考模式，

同時支持文件上傳，

能夠掃描讀取各類文件及圖片中的文字內(nèi)容

。文本生成03文本創(chuàng)作文章/故事/詩歌寫作營銷文案

、廣告語生成社交媒體內(nèi)容（如推文

、帖子）

劇本或?qū)υ捲O(shè)計摘要與改寫長文本摘要（論文

、報告）文本簡化（降低復雜度）多語言翻譯與本地化結(jié)構(gòu)化生成表格

、列表生成（如日程安排

、菜譜）

代碼注釋

、文檔撰寫文本生成0201語義分析語義解析情感分析（評論

、反饋）意圖識別（客服對話

、用戶查詢實體提?。ㄈ嗣?/p>

、地點

、事件）文本分類文本分類主題標簽生成（如新聞分類）。

知識推理知識推理邏輯問題解答（數(shù)學

、常識推理）因果分析（事件關(guān)聯(lián)性）自然語言理解與分析垃圾內(nèi)容檢測)代碼生成?

根

據(jù)需

求

生

成

代

碼片段（

Python

、

JavaScript

）?自

動

補

全

與

注

釋

生成代碼調(diào)試?

錯

誤

分

析

與

修

復

建議?

代

碼

性

能

優(yōu)

化

提

示技術(shù)文檔處理?

API文檔生成?代碼庫解釋與示

例生成編程與代碼相關(guān)常規(guī)繪圖如何使用DeepSeek？https://chat.deepsee如何從入門到精通？當人人都會用AI時，

你如何用得更好更出彩？維度推理模型通用模型優(yōu)勢領(lǐng)域數(shù)學推導

、邏輯分析

、代碼生成

、復雜問題拆解文本生成

、創(chuàng)意寫作

、多輪對話

、開放性問答劣勢領(lǐng)域發(fā)散性任務(wù)（如詩歌創(chuàng)作）需要嚴格邏輯鏈的任務(wù)（如數(shù)學證明）性能本質(zhì)專精于邏輯密度高的任務(wù)擅長多樣性高的任務(wù)強弱判斷并非全面更強，僅在其訓練目標領(lǐng)域顯著優(yōu)于通用模型通用場景更靈活，但專項任務(wù)需依賴提示語補償能力推理模型推理大模型：

推理大模型是指能夠在傳統(tǒng)的大語言模型基礎(chǔ)上，

強化推理

、邏輯分析和決策能力的模型

。它

們通常具備額外的技術(shù)，

比如強化學習

、神經(jīng)符號推理

、元學習等，

來增強其推理和問題解決能力

。?例如：

DeepSeek-R1，

GPT-o3在邏輯推理

、數(shù)學推理和實時問題解決方面表現(xiàn)突出

。非推理大模型：

適用于大多數(shù)任務(wù)，

非推理大模型一般側(cè)重于語言生成

、上下文理解和自然語言處理，

而不強

調(diào)深度推理能力

。此類模型通常通過對大量文本數(shù)據(jù)的訓練，

掌握語言規(guī)律并能夠生成合適的內(nèi)容，

但缺乏像

推理模型那樣復雜的推理和決策能力

。?例如：

GPT-3

、GPT-4（

OpenAI）

，

BERT（

Google）

，

主要用于語言生成

、語言理解

、文本分類

、翻譯

等任務(wù)

。概率預測

（快速反應(yīng)模型

，

如ChatGPT

4o

）鏈式推理(慢速思考模型

，

如OpenAI

o1)性能表現(xiàn)響應(yīng)速度快

，

算力成本低慢速思考

，

算力成本高運算原理基于概率預測

，

通過大量數(shù)據(jù)訓練來快速預測可能

的答案基于鏈式思維（Chain-of-Thought

），

逐步推理

問題的每個步驟來得到答案決策能力依賴預設(shè)算法和規(guī)則進行決策能夠自主分析情況

，

實時做出決策創(chuàng)造力限于模式識別和優(yōu)化

，

缺乏真正的創(chuàng)新能力能夠生成新的創(chuàng)意和解決方案

，

具備創(chuàng)新能力人機互動能力按照預設(shè)腳本響應(yīng)

，

較難理解人類情感和意圖更自然地與人互動

，

理解復雜情感和意圖問題解決能力擅長解決結(jié)構(gòu)化和定義明確的問題能夠處理多維度和非結(jié)構(gòu)化問題

，

提供創(chuàng)造性的解

決方案倫理問題作為受控工具

，

幾乎沒有倫理問題引發(fā)自主性和控制問題的倫理討論CoT鏈式思維的出現(xiàn)將大模型分為了兩類：

“概率預測（快速反應(yīng)）”模型和“鏈式推理（慢速思考）”模型

。

前者適合快速反饋，

處理即時任務(wù)；

后者通過推理解決復雜問題

。了解它們的差異有助于根據(jù)任務(wù)需求選擇合

適的模型，

實現(xiàn)最佳效果

?？焖悸耄?/p>

效能兼顧全局視野提示語策略差異1

推理模型

2

通用模型?提示語更簡潔，

只需明確任務(wù)目標和

需求（因其已內(nèi)化推理邏輯）

。?無需逐步指導，

模型自動生成結(jié)構(gòu)化

推理過程（若強行拆解步驟，

反而可

能限制其能力）

。?需顯式引導推理步驟（如通過CoT提

示）

，

否則可能跳過關(guān)鍵邏輯

。?依賴提示語補償能力短板（如要求分

步思考

、提供示例）

。提示語設(shè)計?推理模型：

簡潔指令，

聚焦目標，

信任其內(nèi)化能力

。（“要什么直接說”）

。?通用模型：

結(jié)構(gòu)化

、補償性引導（“缺什么補什么”）

。避免誤區(qū)?不要對推理模型使用“啟發(fā)式”提示（如角色扮演）

，

可能干擾其邏輯主線

。?不要對通用模型“過度信任”（如直接詢問復雜推理問題，

需分步驗證結(jié)果）

。模型選擇?優(yōu)先根據(jù)任務(wù)類型而非模型熱度選擇（如數(shù)學任務(wù)選推理模型，

創(chuàng)意任務(wù)選通用

模型）

。關(guān)鍵原則231策略類型定義與目標適用場景示例（推理模型適用）優(yōu)勢與風險指令驅(qū)動直接給出明確步驟或

格式要求簡單任務(wù)

、需快速執(zhí)行“用Python編寫快速排序函

數(shù)，

輸出需包含注釋

。

”結(jié)果精準高效限制模型自主優(yōu)化空

間需求導向描述問題背景與目標，由模型規(guī)劃解決路徑復雜問題

、需模型自主

推理“我需要優(yōu)化用戶登錄流程，

請分析當前瓶頸并提出3種方

案

。

”激發(fā)模型深層推理需清晰定義需求邊界混合模式結(jié)合需求描述與關(guān)鍵

約束條件平衡靈活性與可控性“設(shè)計一個杭州三日游計劃，

要求包含西湖和靈隱寺，

且

預算控制在2000元內(nèi)

。

”兼顧目標與細節(jié)需避免過度約束啟發(fā)式提問通過提問引導模型主

動思考（如“為什

么

”“如何

”）探索性問題

、需模型解

釋邏輯“為什么選擇梯度下降法解

決此優(yōu)化問題？請對比其他

算法

。

”觸發(fā)模型自解釋能力

可能偏離核心目標從

“

下達指令”到

“

表達需求

”任務(wù)類型適用模型提示語側(cè)重點示例（有效提示）需避免的提示策略數(shù)學證明推理模型直接提問，無需分步引導“證明勾股定理

”冗余拆解（如“先畫圖，再列公式

”）通用模型顯式要求分步思考，提供示例“請分三步推導勾股定理，參考：1.

畫直角三角形

…

”直接提問（易跳過關(guān)鍵步驟）創(chuàng)意寫作推理模型鼓勵發(fā)散性，設(shè)定角色/風格“以海明威的風格寫一個冒險故事

”過度約束邏輯（如“按時間順序列出

”）通用模型需明確約束目標，避免自由發(fā)揮“寫一個包含‘量子

’和‘沙漠

’

的短篇小說

，不超過200字

”開放式指令（如“

自由創(chuàng)作

”）代碼生成推理模型簡潔需求，信任模型邏輯“用Python實現(xiàn)快速排序

”分步指導（如“先寫遞歸函數(shù)

”）通用模型細化步驟，

明確輸入輸出格式“先解釋快速排序原理，再寫出代

碼并測試示例

”模糊需求（如“寫個排序代碼

”）多輪對話通用模型自然交互，無需結(jié)構(gòu)化指令“你覺得人工智能的未來會怎樣？

”強制邏輯鏈條（如“分三點回答

”）推理模型需明確對話目標，避免開放發(fā)散“從技術(shù)

、倫理

、經(jīng)濟三方面分析A

I的未來

”情感化提問（如“你害怕AI嗎？

”）邏輯分析推理模型直接拋出復雜問題“分析‘

電車難題

’中的功利主義

與道德主義沖突

”添加主觀引導（如“你認為哪種對？

”）通用模型需拆分問題，逐步追問“先解釋電車難題的定義，再對比

兩種倫理觀的差異

”一次性提問復雜邏輯任務(wù)需求與提示語策略需求類型特點需求表達公式推理模型適配策略通用模型適配策略1.

決策需求需權(quán)衡選項

、評估風險

、

選擇最優(yōu)解目標

+

選項

+

評估標準要求邏輯推演和量化分析直接建議，依賴模型經(jīng)驗歸納2.

分析需求需深度理解數(shù)據(jù)/信息

、

發(fā)現(xiàn)模式或因果關(guān)系問題

+數(shù)據(jù)/信息

+

分析

方法觸發(fā)因果鏈推導與假設(shè)驗

證表層總結(jié)或分類3.

創(chuàng)造性需求需生成新穎內(nèi)容（文本/

設(shè)計/方案）主題+

風格/約束

+

創(chuàng)新

方向結(jié)合邏輯框架生成結(jié)構(gòu)化

創(chuàng)意自由發(fā)散，依賴示例引導4.

驗證需求需檢查邏輯自洽性

、數(shù)

據(jù)可靠性或方案可行性結(jié)論/方案+

驗證方法

+

風險點自主設(shè)計驗證路徑并排查

矛盾簡單確認，缺乏深度推演5.

執(zhí)行需求需完成具體操作（代碼/

計算/流程）任務(wù)+

步驟約束

+

輸出格

式自主優(yōu)化步驟，兼顧效率

與正確性嚴格按指令執(zhí)行，無自主優(yōu)化如何向AI表達需求驗證性需求"以下是某論文結(jié)論：

'神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型A優(yōu)于傳統(tǒng)方法B'。請驗證：①實驗數(shù)據(jù)是否支持該結(jié)論；②檢查對照組設(shè)置是否存在偏差；③重新計算p值并判斷顯著性。

"決策需求

實戰(zhàn)技巧："為降低物流成本，

現(xiàn)有兩種方案：①自建區(qū)域倉庫（初期投入高，

長期成本低）②與第三方合作（按需付費，

靈活性高）請根據(jù)ROI計算模型，

對比5年內(nèi)的總成本并推薦最優(yōu)

解。

"執(zhí)行需求實戰(zhàn)技巧："將以下C語言代碼轉(zhuǎn)換為Python，

要求：①保持時間復雜度不變；②使用numpy優(yōu)化數(shù)組操作；③輸出帶時間測試案例的完整代碼。

"創(chuàng)造性需求實戰(zhàn)技巧："設(shè)計一款智能家居產(chǎn)品，

要求：①解決獨居老人安全問題；②結(jié)合傳感器網(wǎng)絡(luò)和AI預警；③提供三種不同技術(shù)路線的原型草圖說明。

"分析需求

實戰(zhàn)技巧："分析近三年新能源汽車銷量數(shù)據(jù)（附CSV），

說明：①增長趨勢與政策關(guān)聯(lián)性；②預測2025年市占率，

需使用ARIMA模型并解釋參數(shù)

選擇依據(jù)。

"提示語示例實戰(zhàn)技巧：提示語（Prompt）

是用戶輸入給AI系統(tǒng)的指令或信息，

用于

引導AI生成特定的輸出或執(zhí)行特定的任務(wù)

。簡單來說，

提示語

就是我們與AI“對話”

時所使用的語言，

它可以是一個簡單的問

題，

一段詳細的指令，

也可以是一個復雜的任務(wù)描述

。提示語的基本結(jié)構(gòu)包括指令

、上下文和期望.指令（

Instruction)：

這是提示語的核心，

明確告訴AI你希望

它執(zhí)行什么任務(wù)

。.

上下文（Context)：

為AI提供背景信息，

幫助它更準確地理

解和執(zhí)行任務(wù)

。.

期望（Expectation)：

明確或隱含地表達你對AI輸出的要求

和預期

。還要不要學提示語？特征描述示例溝通橋梁連接人類意圖和AI理解“將以下內(nèi)容翻譯為法語

：Hello,world”上下文提供

者為AI提供必要的背景信息“假設(shè)你是一位19世紀的歷史學家,評論拿破侖的崛起”任務(wù)定義器明確指定AI需要完成的任務(wù)“為一篇關(guān)于氣候變化的文章寫一個引言,長度200字”輸出塑造器影響AI輸出的形式和內(nèi)容“用簡單的語言解釋量子力學,假設(shè)你在跟一個10歲的孩子說話”AI能力引導

器引導AI使用特定的能力或技

能“使用你的創(chuàng)意寫作能力,創(chuàng)作一個關(guān)于時間旅行的短篇故事”1.指令型提示語：

直接告訴AI需要執(zhí)行的任務(wù)

。2.問答型提示語：

向AI提出問題，

期望得到相應(yīng)的

答案

。3.角色扮演型提示語：

要求AI扮演特定角色

，模擬

特定場景

。4.創(chuàng)意型提示語：

引導AI進行創(chuàng)意寫作或內(nèi)容生成

。5.分析型提示語：

要求AI對給定信息進行分析和推理

。6.多模態(tài)提示語：

結(jié)合文本

、圖像等多種形式的

輸入

。提示語類型提示語的本質(zhì)提示語的類型表1-1-1提示語的本質(zhì)特征核心技能子項語境理解深入分析任務(wù)背景和隱含需求考慮文化

、倫理和法律因素預測可能的誤解和邊界情況抽象化能力識別通用模式，提高提示語可復用性設(shè)計靈活

、可擴展的提示語模板創(chuàng)建適應(yīng)不同場景的元提示語批判性思考客觀評估AI輸出，識別潛在偏見和錯誤設(shè)計反事實提示語，測試AI理解深度構(gòu)建驗證機制，確保AI輸出的可靠性創(chuàng)新思維探索非常規(guī)的提示語方法結(jié)合最新AI研究成果，拓展應(yīng)用邊界設(shè)計實驗性提示語，推動AI能力的進化倫理意識在提示語中嵌入倫理考量設(shè)計公平

、包容的AI交互模式預防和緩解AI可能帶來的負面影響核心技能子項問題重構(gòu)能力將復雜

、模糊的人類需求轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化的AI任務(wù)識別問題的核心要素和約束條件設(shè)計清晰

、精確的提示語結(jié)構(gòu)創(chuàng)意引導能力設(shè)計能激發(fā)AI創(chuàng)新思維的提示語利用類比

、反向思考等技巧拓展AI輸出的可能性巧妙結(jié)合不同領(lǐng)域概念，產(chǎn)生跨界創(chuàng)新結(jié)果優(yōu)化能力分析AI輸出，識別改進空間通過迭代調(diào)整提示語，優(yōu)化輸出質(zhì)量設(shè)計評估標準，量化提示語效果跨域整合能力將專業(yè)領(lǐng)域知識轉(zhuǎn)化為有效的提示語利用提示語橋接不同學科和AI能力創(chuàng)造跨領(lǐng)域的創(chuàng)新解決方案系統(tǒng)思維設(shè)計多步驟

、多維度的提示語體系構(gòu)建提示語模板庫，提高效率和一致性開發(fā)提示語策略，應(yīng)對復雜場景掌握提示語設(shè)計

：

AIGC時代的必備技能提示語設(shè)計的核心技能體系表1-3-1提示語設(shè)計核心技能子項表1-3-2提示語設(shè)計進階技能子項核心技能子項語境理解深入分析任務(wù)背景和隱含需求考慮文化

、倫理和法律因素預測可能的誤解和邊界情況抽象化能力識別通用模式，提高提示語可復用性設(shè)計靈活

、可擴展的提示語模板創(chuàng)建適應(yīng)不同場景的元提示語批判性思考客觀評估AI輸出，識別潛在偏見和錯誤設(shè)計反事實提示語，測試AI理解深度構(gòu)建驗證機制，確保AI輸出的可靠性創(chuàng)新思維探索非常規(guī)的提示語方法結(jié)合最新AI研究成果，拓展應(yīng)用邊界設(shè)計實驗性提示語，推動AI能力的進化倫理意識在提示語中嵌入倫理考量設(shè)計公平

、包容的AI交互模式預防和緩解AI可能帶來的負面影響提示語設(shè)計的核心技能體系不僅涵蓋了技術(shù)層面的專業(yè)知識，

更強調(diào)了認知能力

、創(chuàng)新思維和軟實力的重

要性

。這些核心技能構(gòu)成了提示語設(shè)計的基礎(chǔ)，

涵蓋了從問

題分析到創(chuàng)意生成，

再到結(jié)果優(yōu)化的全過程

。語境理解能力使設(shè)計者能夠在復雜的社會和文化背景

下工作；

抽象化能力有助于提高工作效率和拓展應(yīng)用

范圍；

批判性思考是確保AI應(yīng)用可靠性和公平性的關(guān)

鍵；

創(chuàng)新思維能力推動了AI應(yīng)用的邊界拓展，

而倫理

意識則確保了AI的發(fā)展與社會價值觀相符

。掌握提示語設(shè)計

：

AIGC時代的必備技能提示語設(shè)計的進階技能表1-3-3提示語設(shè)計進階技能子項提示語的DNA

：

解構(gòu)強大提示語的基本元素提示語的基本元素分類提示語的基本元素可以根據(jù)其功能和作用分為三個大類：

信息類元素

、結(jié)構(gòu)類元素和控制類元素：控制類元素用于管理和引導AI的生成過程，

確保輸出

符合預期并能夠進行必要的調(diào)整，

是實現(xiàn)高級提示語

工程的重要工具

。信息類元素決定了AI在生成過程中需要處理的具體內(nèi)容，

包括主題

、背景

、數(shù)據(jù)等，

為AI提供了必要的知

識和上下文

。結(jié)構(gòu)類元素用于定義生成內(nèi)容的組織形式和呈現(xiàn)方式，決定了AI輸出的結(jié)構(gòu)

、格式和風格

。目標主要元素組合次要元素組合組合效果提高輸出準確性主題元素+數(shù)據(jù)元素+

質(zhì)量控制

元素知識域元素+輸出驗證元

素確保AI基于準確的主題和數(shù)據(jù)生成內(nèi)容，并通過嚴格的質(zhì)量控制和驗證提高準確性增強創(chuàng)造性思維主題元素+背景元素

+

約束條件

元素參考元素+迭代指令元素通過提供豐富的背景信息和適度的約束，激發(fā)AI的創(chuàng)造性思維，

同時通過多輪

迭代促進創(chuàng)新優(yōu)化任務(wù)執(zhí)行效率任務(wù)指令元素+結(jié)構(gòu)元素+

格式

元素長度元素+風格元素通過清晰的任務(wù)指令和預定義的結(jié)構(gòu)提高執(zhí)行效率，

同時確保輸出符合特定的

格式和風格要求提升輸出一致性風格元素+知識域元素+

約束條

件元素格式元素+質(zhì)量控制元素通過統(tǒng)一的風格和專業(yè)領(lǐng)域知識確保輸出的一致性，

同時使用約束條件和質(zhì)量

控制維持標準增強交互體驗迭代指令元素+輸出驗證元素+

質(zhì)量控制元素任務(wù)指令元素+背景元素建立動態(tài)的交互模式，允許AI進行自我驗證和優(yōu)化，

同時根據(jù)任務(wù)和背景靈活

調(diào)整輸出提示語元素協(xié)同效應(yīng)理論的核心觀點包括：.互補增強：

某些元素組合可以互相彌補不足，

產(chǎn)生1+1>2的效果

。.級聯(lián)激活：

一個元素的激活可能引發(fā)一系列相關(guān)元素的連鎖反應(yīng)，

形成

一個自我強化的正反饋循環(huán)

。.沖突調(diào)和：

看似矛盾的元素組合可能產(chǎn)生意想不到的積極效果

。

.涌現(xiàn)屬性：

某些元素組合可能產(chǎn)生單個元素所不具備的新特性

。提示語的DNA

：

解構(gòu)強大提示語的基本元素提示語元素組合矩陣

表2-1-1提示語元素組合矩陣引導性問題的設(shè)計要點：

設(shè)置多個層次的問題

、策略三：

引入引導性問題，

提升生成內(nèi)容的深度

促使AI對比或論證

、引導思維的多樣性

策略四

：控制提示語長度

，確保生成的準確性

控制提示語長度的技巧：

避免嵌套復雜的指令

、保持簡潔性

、使用分步提示如何實現(xiàn)精準定義：

明確的核心問題

、具體化的

策略一：

精準定義任務(wù)，

減少模糊性

生成指令

、去除多余信息策略二：

適當分解復雜任務(wù)，

降低AI認知負荷

輯結(jié)構(gòu)

、

、調(diào)教AI的秘籍

：

讓你的提示語效果倍增的關(guān)鍵策略開放式提示：

提出開放性問題，

允許AI根據(jù)多個角度進行生成封閉式提示：

提出具體問題或設(shè)定明確限制，

要策略五：

靈活運用開放式提示與封閉式提示分解任務(wù)的技巧：

分段生成逐層深入設(shè)置邏求AI給出精準回答常見陷阱與應(yīng)對

：

新手必知的提示語設(shè)計誤區(qū)缺乏迭代陷阱：

期待一次性完美結(jié)果應(yīng)對策略：.平衡詳細度：

提供足夠的上下文，

但避免過多限制

。

.

明確關(guān)鍵點：

突出最重要的2-3個要求

。.使用結(jié)構(gòu)化格式：

采用清晰的結(jié)構(gòu)來組織需求

。.提供示例：

如果可能，

給出期望輸出的簡短示例

。應(yīng)對策略：.采用增量方法：

從基礎(chǔ)提示語開始，

逐步添加細節(jié)和要求

。.主動尋求反饋：

要求AI對其輸出進行自我評估，

并提供改進建議

。

.

準備多輪對話：

設(shè)計一系列后續(xù)問題，

用于澄清和改進初始輸出

。陷阱癥狀：.過度復雜的初始提示語.對初次輸出結(jié)果不滿意就放棄

.缺乏對AI輸出的分析和反饋陷阱癥狀：.提示語異常冗長或過于簡短

.AI輸出與期望嚴重不符.頻繁需要澄清或重新解釋需求過度指令和模糊指令陷阱：

當細節(jié)淹沒重點或意圖不明確陷阱癥狀：.AI提供的具體數(shù)據(jù)或事實無法驗證.輸出中包含看似專業(yè)但實際上不存在的術(shù)語

或概念.對未來或不確定事件做出過于具體的預測應(yīng)對策略：.

明確不確定性：

鼓勵AI在不確定時明確說明

。

.事實核查提示：

要求AI區(qū)分已知事實和推測

。

.多源驗證：

要求AI從多個角度或來源驗證信

息

。.要求引用：

明確要求AI提供信息來源，

便于

驗證

。應(yīng)對策略：.

自我審視：

在設(shè)計提示語時，

反思自己可能存在的偏見

。

.使用中立語言：

避免在提示語中包含偏見或預設(shè)立場

。.要求多角度分析：

明確要求AI提供不同的觀點或論據(jù)

。.批判性思考：

對AI的輸出保持警惕，

交叉驗證重要信息

。陷阱癥狀：.提示語中包含明顯立場或傾向

.獲得的信息總是支持特定觀點

.缺乏對立或不同觀點的呈現(xiàn)常見陷阱與應(yīng)對

：

新手必知的提示語設(shè)計誤區(qū)幻覺生成陷阱：

當AI自信地胡說八道假設(shè)偏見陷阱：

當AI只告訴你想聽的應(yīng)對策略：.

了解界限：

熟悉AI系統(tǒng)的基本倫理準則和限制

。

.合法合規(guī)：

確保你的請求符合法律和道德標準

。.倫理指南：

在提示語中明確包含倫理考慮和指導原則

。

.影響評估：

要求AI評估其建議或輸出的潛在社會影響

。提示語設(shè)計檢查清單.

目標明確性.信息充分性.結(jié)構(gòu)合理性.語言中立性.倫理合規(guī)性.

可驗證性.

迭代空間.輸出格式.難度適中.

多樣性考慮陷阱癥狀：.要求AI生成有爭議

、不道德或非法內(nèi)容

。

.對AI的拒絕或警告感到困惑或不滿

。.

嘗試繞過AI的安全機制

。.忽視AI輸出可能帶來的倫理影響

。AI倫理考慮要點.

隱私保護.公平性和非歧視.透明度和可解釋性.社會影響評估.安全和濫用防范常見陷阱與應(yīng)對

：

新手必知的提示語設(shè)計誤區(qū)忽視倫理邊界陷阱：

低估AI的倫理限制常見陷阱與應(yīng)對

：

新手必知的提示語設(shè)計誤區(qū)挖掘反向思維：

從非傳統(tǒng)角度切入創(chuàng)新設(shè)計策略：.設(shè)定基本框架，

留出探索余地：

提示語應(yīng)提供一個結(jié)構(gòu)化的框架，

包含具體的生成目標，

但不應(yīng)過度限制表

達方式或細節(jié)內(nèi)容，

給AI足夠的空間進行創(chuàng)造

。.多維度任務(wù)引導：

通過引導AI從多個角度看待問題，

激發(fā)其對生成內(nèi)容的多樣化思考

。創(chuàng)新設(shè)計策略：.設(shè)定逆向任務(wù)：

提示語可以引導AI從相反的角度處理問題，

提供不同于傳統(tǒng)生成的內(nèi)容

。

.挑戰(zhàn)預設(shè)思維模式：

通過打破任務(wù)的常規(guī)設(shè)定，

促使AI生成具有挑戰(zhàn)性和創(chuàng)新性的內(nèi)容

。靈活運用任務(wù)開放性：

給AI自由發(fā)揮的空間形成原因A

I幻覺的產(chǎn)生通常是由于模型在缺乏相關(guān)信息

的情況下，通過概率性選擇生成內(nèi)容，

而非基于真實世界的知識庫或邏輯推理，這使得其輸出不僅難以信賴，且可能誤導用戶。除AI幻覺這一關(guān)鍵缺陷外，

潛在的缺點與局限還包括可解釋性

、計算成本

、數(shù)據(jù)偏見

、實時更新

、數(shù)據(jù)安

全

、個人隱私

、惡意輸出等

。模型在生成文本或回答問題時，

盡管表面上呈現(xiàn)出邏輯性和語法正確的形式，

但其輸出內(nèi)容可能包含完全

虛構(gòu)

、不準確或與事實不符的信息

。A

I缺陷

：

臆造之辭

概率幻覺A

I幻覺（

AI

Hallucinations

）是指生成式人工智能幻覺類型數(shù)據(jù)可用

性理解能力深度語境精

確度外部信息

整合能力邏輯推理和

抽象能力典型錯誤表現(xiàn)數(shù)據(jù)誤用有數(shù)據(jù)低高高中誤用已有數(shù)據(jù)，

回答

部分不符或細節(jié)錯誤語境誤解有數(shù)據(jù)高低高中對問題的意圖理解錯

誤，

回答偏離主題信息缺失無數(shù)據(jù)中高低中未能正確獲取或整合

外部信息推理錯誤部分數(shù)據(jù)高高中低邏輯推理中存在漏洞

或錯誤假設(shè)無中生有無數(shù)據(jù)低中低低在無數(shù)據(jù)支持下

，生

成完全虛構(gòu)的信息五“類

”

七“特

”A

I幻覺

：

五類七特

虛實迷域兩項國家級項目：?2023國家自然科學基金青年項目“面向人工智能生成內(nèi)

容的風險識別與治理策略研究

”?2023國家資助博士后研究人員計劃B檔“AIGC意識形態(tài)

安全評估

”AIGC評測：

2個國家級項目+1套自動化測評系統(tǒng)共計26個細分指標涌現(xiàn)思維模型：

利用集體智慧的提示語設(shè)計.分解與重組：

先將復雜問題分解為簡單組件，

再設(shè)

計其交互方式

。.互動規(guī)則設(shè)定：

在提示語中定義組件互動規(guī)則

。.整體行為觀察：

設(shè)計機制來觀察和解釋從互動中涌

現(xiàn)的整體行為

。創(chuàng)新的火花

：

如何設(shè)計出獨具匠心的提示語？多方論證與批判結(jié)合

，

增強生成內(nèi)容的全面性隱喻增強語言的表達層次選擇具備啟發(fā)性的類比抽象—具體循環(huán)法：

在不同抽象層次間靈活切換利用矛盾性促進創(chuàng)新提出沖突性任務(wù)要求從期望結(jié)果

開始倒推提示語

結(jié)構(gòu)反向設(shè)計思維：

從生成結(jié)果倒推提示語?

質(zhì)疑既有框架?

創(chuàng)新推理抽象化問題運用類比與隱喻：

增強創(chuàng)意表達矛盾思維法：

利用對立促進創(chuàng)新融合批判性思維與創(chuàng)新推理具體化反饋

迭代優(yōu)化靈活調(diào)整提

示語細節(jié)引入對立概念使用類比說明復雜概念提示語鏈是用于引導AI生成內(nèi)容的連續(xù)性提示語序列

。通過將復雜任務(wù)分解成多個可操作的子任務(wù)，

確保生成的內(nèi)容邏輯清晰

、

主題連貫

。從本質(zhì)上看，

提示語鏈是一種“元提示”（

meta-prompt）

策略，

它不僅告訴AI“做什么”，

更重要的是指導AI“如何做”

。提示語鏈的設(shè)計和應(yīng)用建立在多個理論基礎(chǔ)之上，

包括認知心理學

、信息處理理論

、系統(tǒng)理論

、創(chuàng)造性思維理論和元認

知理論，

核心特征包括：提示語鏈的概念與特征提示語鏈的作用機制

（一）在提示語設(shè)計中，

提示語鏈發(fā)揮著至關(guān)重要的作用，

通過系統(tǒng)性地引導AI生成高質(zhì)量

、創(chuàng)新性的內(nèi)容

。以下

是提示語鏈在內(nèi)容生成過程中的七個主要作用機制思維框架構(gòu)建1.明確這個問題的核心要點，

然后系統(tǒng)地收集相關(guān)信息進行分

析。2.列出與主題相關(guān)的所有關(guān)鍵概念和理論，

并進行系統(tǒng)梳理。3.使用邏輯框架圖展示信息收集、

分析和結(jié)論的過程。4.針對每個關(guān)鍵概念，

撰寫簡要解釋并說明其在文章中的作用。5.通過案例分析或?qū)嵗龖?yīng)用，

驗證思維框架的有效性和適用性。創(chuàng)意引導與拓展實戰(zhàn)技巧：1.請從一個全新的角度重新思考[問題/主題]，

并提出與眾不同的見解。2.請將其他領(lǐng)域中與此不相關(guān)的概念結(jié)合起來，

探索其在[主題]上的應(yīng)用。3.請設(shè)定一個全新的情境，

討論在此情境下[問題/主題]會有怎樣的發(fā)展。4.請?zhí)魬?zhàn)現(xiàn)有的常規(guī)觀點，

從反面角度思考[問題/主題]，

并提出新的可能性。5.請結(jié)合不同學科的理論，

提出一個創(chuàng)新的解決方案。6.請從結(jié)果出發(fā)，

倒推可能的原因和過程，

探索新的解決途徑。知識激活與聯(lián)想實戰(zhàn)技巧：1.列出與[主題]相關(guān)的所有關(guān)鍵知識點，

逐一進行詳細解釋。2.從不同領(lǐng)域中尋找與[問題]相關(guān)的知識點，

并進行創(chuàng)造性聯(lián)想。3.通過比喻或類比，

將[復雜概念]與日常經(jīng)驗聯(lián)系起來，

便于理解。4.使用頭腦風暴技術(shù)，

生成多個可能的聯(lián)想和創(chuàng)新點。5.將聯(lián)想到的新觀點或概念，

整合進現(xiàn)有的知識體系中。任務(wù)分解與整合1.將這個復雜的主題分解為幾個主要部分，

逐一討論每個部分。2.對每個子任務(wù)設(shè)定具體目標和預期成果。3.在每個子任務(wù)完成后，

總結(jié)其關(guān)鍵點并與整體主題關(guān)聯(lián)。4.通過層次結(jié)構(gòu)圖或思維導圖展示分解后的各部分及其關(guān)系。5.結(jié)合各部分的結(jié)果，

撰寫一段總結(jié)性內(nèi)容，

確保整體連貫。?

問題定義?信息收集?分析綜合?結(jié)論形成?任務(wù)分解?結(jié)果整合實戰(zhàn)技巧：實戰(zhàn)技巧：類別優(yōu)勢挑戰(zhàn)結(jié)構(gòu)化思維引導AI按照預設(shè)邏輯進行創(chuàng)作設(shè)計合理的邏輯結(jié)構(gòu)需要經(jīng)驗和技巧內(nèi)容深度通過多步引導

，實現(xiàn)更深入的內(nèi)容

探討控制每個步驟的輸出深度，避免冗余創(chuàng)意激發(fā)多角度提示激發(fā)AI的創(chuàng)造性思維在創(chuàng)意和連貫之間找到平衡質(zhì)量控制多次迭代提高內(nèi)容質(zhì)量需要更多的實踐和計算資源靈活調(diào)整可根據(jù)中獎結(jié)果隨時調(diào)整后續(xù)提示實時調(diào)整需要較高的判斷和決策能力多模態(tài)信息處理

實戰(zhàn)技巧：1.請將[主題]相關(guān)的文本描述與數(shù)據(jù)結(jié)合，

生成一個全面的分析報告。2.請根據(jù)[主題]創(chuàng)建一個包含圖像和數(shù)據(jù)可視化的報告，

詳細描述可視化方法。3.請設(shè)計一個融合文本、

圖像、

音頻或視頻元素的多媒體內(nèi)容，

增強內(nèi)容的豐富

性。4.請設(shè)計一個互動數(shù)據(jù)展示方案，

使讀者可以與數(shù)據(jù)進行互動，

并詳細描述設(shè)計

步驟。5.請將不同媒體形式的內(nèi)容進行聯(lián)動展示，

例如將文字內(nèi)容與圖像和數(shù)據(jù)可視化

結(jié)合起來。6.請選用合適的數(shù)據(jù)可視化工具，

并詳細描述其使用方法，

生成可視化內(nèi)容。7.請將具體案例與數(shù)據(jù)分析相結(jié)合，

生成一份包含案例分析的多模態(tài)報告。反饋整合與動態(tài)調(diào)整實戰(zhàn)技巧：1.請對當前內(nèi)容進行評估，

列出主要優(yōu)缺點，

并提出具體的改進建議。2.請根據(jù)前一階段的反饋，

逐步修改和完善內(nèi)容，

列出修改的具體步驟。3.請根據(jù)內(nèi)容生成過程中出現(xiàn)的新問題，

動態(tài)調(diào)整后續(xù)提示語，

并解釋調(diào)整原

因。4.請收集多方反饋，

綜合考慮并調(diào)整內(nèi)容生成方向，

列出不同來源的反饋及其

對生成內(nèi)容的影響。5.請定期對生成的內(nèi)容進行檢查，

確保各部分內(nèi)容協(xié)調(diào)一致，

并列出檢查的具

體方法和步驟。6.請將新獲取的信息和反饋整合到已有內(nèi)容中，

形成一個有機整體，

詳細描述

整合的步驟和方法。質(zhì)量控制與優(yōu)化1.在每個步驟完成后，

進行自我評估和質(zhì)量檢查。2.使用清單核對每個部分是否滿足預期目標和質(zhì)量標準。3.設(shè)立中期檢查點，

對任務(wù)進度和質(zhì)量進行評估和調(diào)整。4.請求同行或?qū)＜覍?nèi)容進行審閱并提供反饋。5.根據(jù)反饋意見，

逐步優(yōu)化和完善文章的各個部分。提示語鏈的作用機制

（二

）提示語鏈的優(yōu)勢與挑戰(zhàn)實戰(zhàn)技巧：提示語鏈的設(shè)計原則提示語鏈的設(shè)計需要遵循一定的原則，

以確保其在任務(wù)執(zhí)行中的有效性和連貫性

。這些原則為提示語鏈的構(gòu)0

1

目標明確性

0

2

邏輯連貫性0

3

漸進復雜性

0

4

靈活適應(yīng)性建提供了清晰的指導，

幫助系統(tǒng)地組織和引導任務(wù)的分解與處理，

以下是設(shè)計提示語鏈時應(yīng)該考慮的關(guān)鍵原則：確保提示語之間存在清晰的邏輯關(guān)系，

避免跳躍性太

強

。每個提示語應(yīng)該自然地引導到下一個提示語，

形

成一個連貫的思維鏈條

。這個過程可以將提示語鏈設(shè)

計成模塊化的結(jié)構(gòu)，

使其易于調(diào)整和重用，

提高提示

語鏈的靈活性和效率

。0

5

多樣性思考0

6

反饋整合機制模塊化提示語鏈設(shè)計Sy

nth

e

s

i

s

（綜

合

）提示語鏈的設(shè)計模型為了更好地理解和設(shè)計提示語鏈，

可采用CIRS模型（

Context,

Instruction,

Refinement,

Synthesis

）

。這個

模型概括了提示語鏈設(shè)計的四個關(guān)鍵環(huán)節(jié)：整合所有輸出

，

形成最終成果

給出具體的指示R

efin

e

m

e

nt

（

優(yōu)

化）In

str

u

cti

o

n

（指

令

）C

ont

ex

t（上

下

文

）對初步輸出進行修改和完善提供背景信息和任務(wù)概述任務(wù)分解的提示語鏈設(shè)計步驟任務(wù)分解的概念源于問題解決理論和系統(tǒng)工程學

。將任務(wù)分解應(yīng)用于提示語設(shè)計，

實際上是在模擬人類處理

復雜問題的方式

。這種方法主要基于分而治之原則

、層級結(jié)構(gòu)理論以及認知負荷理論作為其理論基礎(chǔ)

。加入反饋

調(diào)整機制細化子任

務(wù)識別主要

任務(wù)明確總體

目標設(shè)計對應(yīng)

提示語建立任務(wù)

間聯(lián)系定義微任

務(wù)設(shè)計基于任務(wù)分解的提示語鏈涉及以下步驟：?Segmentation（分割）

：

將大任務(wù)分為獨立但相關(guān)的

部分?Priorit

ization（優(yōu)先級）

：

確定子任務(wù)的重要性和執(zhí)行

順序?Elaboration（細化）

：

深入探討每個子任務(wù)的細節(jié)?Connection（連接）

：

建立子任務(wù)之間的邏輯關(guān)聯(lián)?Temporal

Arrangement（時序安排）

：

考慮任務(wù)的時

間維度?Resource

Allocation（資源分配）

：

為每個子任務(wù)分配

適當?shù)淖⒁饬Y源?Adaptation（適應(yīng)）

：

根據(jù)AI反饋動態(tài)調(diào)整任務(wù)結(jié)構(gòu)1.分割提示：

“將[總?cè)蝿?wù)描述]分解為3—5個主要組成部分，

確保每個

部分都是相對獨立但與整體目標相關(guān)的。

”2.優(yōu)先級提示：

“對上述分解的任務(wù)進行優(yōu)先級排序，

考慮它們對總

體目標的重要性和邏輯順序。

”3.細化提示：

“選擇優(yōu)先級最高的子任務(wù)，

將其進一步細化為2—3個具

體的行動項或小目標。

”4.連接提示：

“

分析各個子任務(wù)之間的關(guān)系，

確定它們?nèi)绾蜗嗷ブС趾陀绊懀?/p>

以及如何共同推進總體目標的實現(xiàn)。

”5.時序提示：

“

為每個子任務(wù)制定一個粗略的時間表，

考慮它們的依賴

關(guān)系和完成所需的相對時間。

”6.資源分配提示：

“評估每個子任務(wù)的復雜度，

分配1—10的'注意力分

數(shù)'，

指導在執(zhí)行過程中如何分配計算資源。

”7.適應(yīng)提示：

“在執(zhí)行每個子任務(wù)后，

評估其輸出質(zhì)量和對總體目標的

貢獻，

必要時調(diào)整后續(xù)任務(wù)的優(yōu)先級或內(nèi)容。

”SPECTRA任務(wù)分解模型為了更有效地進行任務(wù)分解，

可以采用SPECTRA模型（Systematic

Partitioning

for

Enhanced

CognitiveTask

ResolutioninAI

）：基于SPECTRA模型的提示語鏈設(shè)技巧：1.使用“假設(shè)情景

”提示激發(fā)想象力2.應(yīng)用“

多

角度

”提示探索不同視角3.使用“

深化

”提示拓展初始想法4.設(shè)計“反轉(zhuǎn)

”提示尋找替代方案思維拓展的認知理論基礎(chǔ)思維拓展的提示語鏈設(shè)計建立在創(chuàng)造性認知理論的基礎(chǔ)上

。根據(jù)Geneplore模型（

Generate-Explore

Model）

，

創(chuàng)造性思維包括兩個主要階段：生成階段（

Generate

）和探索階段（

Explore）

，

可

以將這一理論應(yīng)用到AI內(nèi)容生成的過程中，

設(shè)計相

應(yīng)的提示語策略

。發(fā)散思維的提示語鏈設(shè)計（基于“

IDEA

”框架）?

Imagine（想象）

：

鼓勵超越常規(guī)的思考?

Diverge（發(fā)散）

：

探索多個可能性?

Expand（擴展）

：

深化和拓展初始想法?Alternate（替代）

：

尋找替代方案實戰(zhàn)技巧：

操作方法?

Blend（混合）

：

融合不同領(lǐng)域的概念?

Reframe（重構(gòu)）

：

用新視角看待問題?

Interconnect（

互聯(lián)）

：

建立領(lǐng)域間的聯(lián)系?Decontextualize（去情境化）

：

將概念從原始環(huán)

境中抽離?Generalize（泛化）

：

尋找普適原則?Extrapolate（推演）

：

將原理應(yīng)用到新領(lǐng)域1.使用“評估矩陣

”提示進行系統(tǒng)性篩選2.應(yīng)用“優(yōu)化循環(huán)

”提示迭代改進想法3.設(shè)計“創(chuàng)意組合

”提示融合不同概念4.使用“敘事架構(gòu)

”提示創(chuàng)建統(tǒng)一的故事線5.應(yīng)用“

綜合提煉

”提示形成最終觀點?

Filter（篩選）

：

評估和選擇最佳想法?Optimize（優(yōu)化）

：

改進選定的想法?Combine（組合）

：

整合多個想法?Unify（統(tǒng)一）

：

創(chuàng)建一致的敘述或解決方案?Synthesize（綜合）

：

形成最終結(jié)論1.使用“

隨機輸入

”提示引入跨領(lǐng)域元素2.應(yīng)用“

類比映射

”提示建立領(lǐng)域間的聯(lián)系3.設(shè)計“抽象化

”提示提取核心原理4.使用“跨域應(yīng)用

”提示探索新的應(yīng)用場景思維拓展的提示語鏈設(shè)計跨界思維的提示語鏈設(shè)計基于“

BRIDGE

”框架聚合思維的提示語鏈設(shè)計基于“

FOCUS

”框架實戰(zhàn)技巧：

操作方法實戰(zhàn)技巧：

操作方法知識鏈優(yōu)化策略三鏈融合的動態(tài)優(yōu)化系統(tǒng)深度融合

：

整合知識與創(chuàng)意的提示語鏈優(yōu)化策略優(yōu)化提示語鏈不僅在于提示語的微調(diào)，

更在于邏輯鏈

、知識鏈與創(chuàng)意鏈的有效整合與融合

。通過整合這三條鏈

條，

可以提升生成內(nèi)容的邏輯嚴謹性

、知識廣度與創(chuàng)新深度，

達到最佳平衡

。?

平衡評估器：

實時評估三鏈的

貢獻度，

確保均衡發(fā)展?適應(yīng)性切換機制：

根據(jù)任務(wù)需

求和當前輸出，

動態(tài)切換側(cè)重

點?交叉強化策略：

利用一個鏈條

的強點來補強另一個鏈條的弱

點?整合檢查點：

定期綜合評估輸

出的邏輯性

、知識深度和創(chuàng)新

度三鏈融合模型?邏輯鏈（

Logic

Chain

）：

確保推理的嚴密性和論證的連貫性?知識鏈（

Knowledge

Chain

）：

激活和應(yīng)用相關(guān)領(lǐng)域知識?創(chuàng)意鏈（

Creativity

Chain

）：

促進創(chuàng)新思維和獨特見解邏輯鏈優(yōu)化策略?

應(yīng)用形式邏輯原理?

構(gòu)建論證結(jié)構(gòu)圖?

使用邏輯關(guān)系詞強

化連接?

構(gòu)建多層次知識圖譜?

實施知識檢索與集成?

進行跨域知識映射創(chuàng)意鏈優(yōu)化策略?

應(yīng)用創(chuàng)造性思維技巧?

實施概念重組與融合?

進行情境轉(zhuǎn)換與類比在分析階段，

首先明確

任務(wù)目標和關(guān)鍵問題在發(fā)展階段，

逐步深化

構(gòu)思并形成具體的內(nèi)容

方案執(zhí)行技巧與注意事項構(gòu)思階段注重創(chuàng)新性思

維，

探索多種解決方案最后的評估階段用于反

思和優(yōu)化，

確保生成內(nèi)

容符合預期標準并持續(xù)

改進整體提示語鏈設(shè)計框架通過四個關(guān)鍵步驟：

分析（

Analysis）、構(gòu)思（

Ideation）、發(fā)展（

Development）

和評估（

Assessment）

，

為提示語鏈的設(shè)計提供系統(tǒng)化的指導

。創(chuàng)新洞見實踐指導結(jié)構(gòu)清晰度語言表達跨學科整合未來展望遞進式深化動態(tài)調(diào)整定期回顧交互式改進平衡控制即學即用

：

復雜任務(wù)的提示語鏈設(shè)計實戰(zhàn)需要考慮的因素任務(wù)目標

、目標受眾

、文章類型

、字數(shù)要求

、特殊要求成果展示與改進建議通過以下反思和評估的框架對AI

生成內(nèi)容進行審查與質(zhì)量評估：內(nèi)容全面性論證深度任務(wù)目標：

創(chuàng)作一篇關(guān)于氣候變化的文章，旨在提高公眾意識并促進行動。主要語用意圖：（1）

陳述型（強度8）：

提供可靠的氣候變化數(shù)據(jù)和科學發(fā)現(xiàn)。（2）

指令型（強度7）：

鼓勵讀者采取具體的環(huán)保行動。（3）

表達型（強度6）：

傳達對氣候變化威脅的緊迫感。請確保文章：包含來自權(quán)威來源的最新氣候數(shù)據(jù)解釋氣候變化的原因和影響提供至少5個讀者可以立即采取的行動建議使用引人入勝的語言來激發(fā)讀者的環(huán)保意識。PIA實施步驟：1.識別主要語用意圖：

確定任務(wù)的首要目的2.分析次要語用意圖：

識別可能的輔助目的3.評估語用意圖的強度：

量化每種意圖的強度4.構(gòu)建語用意圖矩陣：

創(chuàng)建語用意圖及其強度的矩陣語用意圖強度（

1-10

）說明陳述型8提供關(guān)于氣候變化的事實和數(shù)據(jù)指令型7鼓勵讀者采取環(huán)保行動表達型6表達對氣候變化的關(guān)切承諾型3提出未來行動的建議宣告型1不適用于此文章PIA的理論基礎(chǔ)：PIA建立在語用學和言語行為理論的基礎(chǔ)上，

通過分

析任務(wù)的語用意圖，

為AI設(shè)定明確的任務(wù)目標，

并

提出了以下分類：語用意圖分析

（PIA

）

：

解碼內(nèi)容生成目的假設(shè)需要撰寫一篇關(guān)于

“

氣候變化

”

的文章，目的是“增強公眾意識并促進行動”：指令型（

Directive

）承諾型（

Commissive）宣告型（

Declarative

）陳述型（

Assertive

）表達型（

Expressive

）應(yīng)用示例1.

主題原型TFM實施步驟：1.

定義主題原型：

列出主題的關(guān)鍵特征和代表性例子2.

構(gòu)建語義框架：

創(chuàng)建與主題相關(guān)的概念圖3.

設(shè)置重點梯度：

按重要性排序相關(guān)概念和子主題4.創(chuàng)建主題引導符：

設(shè)計特定的關(guān)鍵詞或短語來保持

主題聚焦主題聚焦機制

（

TFM

）

：

鎖定核心內(nèi)容TFM的理論基礎(chǔ)：TFM借鑒了認知語言學中的“

原型理論”

和“框架語義

學”，

可開發(fā)以下技巧：確定主題的核心特征和典型例子創(chuàng)建與主題相關(guān)的概念網(wǎng)絡(luò)設(shè)定主題相關(guān)性的層級結(jié)構(gòu)（1

）氣候變化的科學證據(jù)（

2）當前和預期的影響（

3

）減緩和適應(yīng)策略（

4

）個人和集體行動的重要性?關(guān)鍵特征：全球變暖

、極端天氣

、海平面上升

、生態(tài)系統(tǒng)變化?代表性例子：北極冰蓋融化

、熱帶雨林減少

、珊瑚白化?

主要關(guān)鍵詞：氣候變化

、全球變暖

、環(huán)境保護?

次要關(guān)鍵詞：碳排放

、可再生能源

、可持續(xù)發(fā)展語義框架設(shè)置主題原型構(gòu)建重點梯度建立應(yīng)用示例4.

主題引導符3.

重點梯度2.

語義框架概念數(shù)據(jù)案例感官描述對比全球變

暖過去100年平均

溫度上升1.1

°C北極冰蓋融化夏日的炎熱，冬天

的反常溫暖100年前vs現(xiàn)在

的平均溫度海平面

上升每年上升3.3毫米馬爾代夫島嶼被

淹沒的風險海浪拍打著曾經(jīng)的

陸地，咸澀的海風50年前vs現(xiàn)在的

海岸線極端天

氣強颶風發(fā)生頻率增加20%2022年歐洲熱浪狂風呼嘯，暴雨如注，令人窒息的高溫正常夏天vs熱浪

天氣1.

識別關(guān)鍵概念：

確定需要詳細闡述的核心想法2.設(shè)計細節(jié)矩陣：

為每個關(guān)鍵概念創(chuàng)建多維度的細

節(jié)要求3.構(gòu)建微觀-宏觀橋接：

設(shè)計連接具體事例和抽象概

念的提示4.創(chuàng)建感官描述指南：

為抽象概念設(shè)計具體的感官

描述要求5.制定數(shù)據(jù)展示策略：

規(guī)劃如何將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為生動

的敘述或可視化形式細節(jié)增強策略

（DES

）

：

深化內(nèi)容質(zhì)量DES的理論基礎(chǔ)：DES整合了認知敘事學和信息處理理論，

開發(fā)了以下策略：為了使生成的氣候變化文章變得更加深度和細節(jié)

，

可以利用DES（Detailed

Explanation

Strategy

）來

構(gòu)建一個關(guān)鍵概念細節(jié)矩陣

。微觀—宏觀連接多模態(tài)描述對比強化數(shù)據(jù)可視化時空定位DES實施步驟：（2）

逐層展開類比：a.將防火墻和訪問控制比作皮膚和黏膜，

解釋它們?nèi)绾巫鳛榈谝坏婪谰€。b.描述入侵檢測系統(tǒng)如何像白細胞一樣在網(wǎng)絡(luò)中“

巡邏

”，

識別和應(yīng)對威脅。c.解釋簽名式防御如何類似于抗體，

能夠快速識別和中和已知威脅。d.比較系統(tǒng)隔離和清理過程與人體發(fā)燒的相似性，

都是為了控制“

感染

”擴散。e.討論威脅情報數(shù)據(jù)庫如何類似于免疫記憶，

使系統(tǒng)能夠更快地應(yīng)對重復出現(xiàn)的威脅。（3）

深入探討啟示：a.

分析免疫系統(tǒng)的適應(yīng)性如何啟發(fā)自適應(yīng)安全系統(tǒng)的設(shè)計。b.探討免疫系統(tǒng)的分層防御策略如何應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)安全的縱深防御概念。c.討論過度免疫反應(yīng)（如過敏）

可能對應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)安全問題（如誤報或過度限制）

。（4）

創(chuàng)新思路：a.提出“

數(shù)字疫苗

”概念，

探討如何通過模擬攻擊來增強系統(tǒng)抵抗力。b.討論“

網(wǎng)絡(luò)衛(wèi)生

”概念，

類比個人衛(wèi)生如何預防疾病。c.探索“

數(shù)字共生

”理念，

類比人體中的有益菌群，

討論如何利用良性AI來增強網(wǎng)絡(luò)

安全。（5）挑戰(zhàn)與展望：a.

分析這種類比的局限性，

指出人體免疫系統(tǒng)和網(wǎng)絡(luò)安全系統(tǒng)的關(guān)鍵差異。

b.展望未來：

討論如何進一步借鑒生物系統(tǒng)的其他特性來增強網(wǎng)絡(luò)安全。注意：

在使用類比時，

應(yīng)保持科學準確性，

避免過度簡化復雜的技術(shù)概念。確保文章既

生動有趣，

又具有實質(zhì)性的技術(shù)深度。CMM實施步驟：1.

源域選擇：

根據(jù)任務(wù)選擇合適的類比源域2.

映射點識別：

確定源域和目標域間關(guān)鍵對應(yīng)點3.

類比生成：

創(chuàng)造性地將源域概念應(yīng)用于目標域4.類比細化：

調(diào)整和優(yōu)化類比，

確保其恰當性和

新穎性應(yīng)用示例任務(wù)：

創(chuàng)作一篇探討現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)安全策略的文章，

運用人體免疫系統(tǒng)作為核心

類比。（1）

開篇以

簡潔的方式介紹人體免疫系統(tǒng)和網(wǎng)絡(luò)安全系統(tǒng)的相似性，為整

篇文章設(shè)定基調(diào)?？缬蛴成錂C制

（CMM

）

：

激發(fā)創(chuàng)新思維CMM的理論基礎(chǔ)：CMM的理論基礎(chǔ)借鑒了認知語言學中的概念隱喻

理論和認知科學中的類比推理方法論：結(jié)構(gòu)映射屬性轉(zhuǎn)移關(guān)系對應(yīng)抽象模式提取應(yīng)用示例任務(wù)：嘗試將“社交媒體

”和“

傳統(tǒng)圖書館

”這兩個概念進行嫁接，以設(shè)計一個創(chuàng)新的知識共享平臺。（1）

輸入概念：?社交媒體：即時性、

互動性、

個性化、

病毒傳播?傳統(tǒng)圖書館：

知識儲備、

系統(tǒng)分類、安靜學習、

專業(yè)指導（2）

共同特征：?信息存儲和檢索?

用戶群體鏈接?

知識分享（3）

融合點：?實時知識互動?

知識深度社交網(wǎng)絡(luò)?數(shù)字化圖書館員服務(wù)?個性化學習路徑概念嫁接策略

（CGS

）

：

創(chuàng)造性融合CGS的理論基礎(chǔ)：CGS借鑒了認知科學中的概念整合理論

，概念嫁接策略的基本構(gòu)成如下：CGS實施步驟：1.

選擇輸入概念：

確定要融合的核心概念2.

分析概念特征：

列出每個輸入概念的關(guān)鍵特征和屬性3.

尋找共同點：

識別輸入概念之間的共享特征4.創(chuàng)造融合點：

設(shè)計概念間的創(chuàng)新性連接點5.

構(gòu)建融合提示：

創(chuàng)建引導AI進行概念嫁接的提示語明確要融合的兩個或多個概念領(lǐng)域找出輸入空間之間的共同特征從輸入空間選擇相關(guān)元素進行融合在融合空間中創(chuàng)造新的

、創(chuàng)新結(jié)構(gòu)選擇性投射涌現(xiàn)結(jié)構(gòu)構(gòu)建輸入空間定義通用空間識別應(yīng)用示例假設(shè)如果想要改善在線教育平臺的學生參與度，

可以嘗試從游戲設(shè)計領(lǐng)域轉(zhuǎn)移知識。（1）

問題定義：

提高在線教育平臺的學生參與度和學習動力（2）

源域：

游戲設(shè)計

關(guān)鍵知識：

游戲化機制

、

玩家心理學

、

關(guān)卡設(shè)計

、

即時

反饋系統(tǒng)（3）

知識提取與抽象：?

進度可視化?成就系統(tǒng)?社交互動?個性化挑戰(zhàn)?

即時反饋（4）

相似性分析：?

游戲玩家<->

學生?游戲關(guān)卡<->課程單元?游戲技能提升<->知識獲取?游戲社交系統(tǒng)<->

學習社區(qū)KTT實施步驟：1.

定義問題：

明確目標領(lǐng)域需要解決的問題或創(chuàng)新點2.

尋找源域：

搜索可能包含相關(guān)知識或方法的其他領(lǐng)域3.

知識提?。?/p>

從源域提取關(guān)鍵的知識

、技能或方法4.

相似性分析：

分析源域和目標域之間的結(jié)構(gòu)相似性5.

轉(zhuǎn)移策略設(shè)計：

制定知識從源域到目標域的轉(zhuǎn)移策略6.

構(gòu)建轉(zhuǎn)移提示：

創(chuàng)建引導AI進行知識轉(zhuǎn)移的提示語知識轉(zhuǎn)移技術(shù)

（KTT

）

：

跨域智慧應(yīng)用KTT的理論基礎(chǔ)：KTT基于認知科學中的遷移學習理論和組織學習理論

。

提出了以下關(guān)鍵步驟：知識抽象目標域映射應(yīng)用與驗證源域識別知識重構(gòu)隨機組合機制

（RCM

）

：

打破常規(guī)思維RCM的理論基礎(chǔ)：RCM建立在創(chuàng)造性思維中的“

強制聯(lián)系”和“創(chuàng)意綜合”理論基礎(chǔ)上，

將這些理論應(yīng)用到AI內(nèi)容生成領(lǐng)域，

提出了

以下步驟：RCM實施步驟：1.

定義創(chuàng)意領(lǐng)域：

明確需要創(chuàng)新的具體領(lǐng)域或問題2.構(gòu)建多元素庫：

收集與創(chuàng)意領(lǐng)域相關(guān)和不相關(guān)的多樣化

元素3.

設(shè)計隨機抽取機制：

創(chuàng)建一個可以隨機選擇元素的系統(tǒng)4.

制定組合規(guī)則：

設(shè)定如何將隨機元素組合在一起的規(guī)則5.

生成組合提示：

創(chuàng)建引導AI進行隨機組合的提示語應(yīng)用示例假設(shè)要為一家咖啡連鎖店設(shè)計一個創(chuàng)新的營銷活動，

可以使用RCM來激發(fā)創(chuàng)

意。元素庫構(gòu)建：.

咖啡相關(guān)：

豆種、

烘焙、

萃取、風味.

文化藝術(shù)：

音樂、繪畫、舞蹈、

文學.

科技：

AR、VR、AI、

物聯(lián)網(wǎng).環(huán)保：

可持續(xù)、

回收、碳中和、

生物降解.社交：

社交媒體、直播、

社區(qū)、

互動將隨機選擇的元素強制性地聯(lián)系起來基于隨機組合生成新的創(chuàng)意概念創(chuàng)建包含多樣化元素的知識庫從元素庫中隨機選擇元素強制聯(lián)系元素庫構(gòu)建隨機抽取創(chuàng)意整合EHS實施步驟：1.

識別常規(guī)假設(shè)：

列出在特定領(lǐng)域被廣泛接受的假設(shè)2.

生成極端假設(shè)：

將這些假設(shè)推向極端或完全顛覆3.

構(gòu)建假設(shè)場景：

詳細描述如果極端假設(shè)成真會怎樣4.

探索影響：

分析極端假設(shè)對各個相關(guān)方面的潛在影響5.提取創(chuàng)新點：

從極端場景中提煉出可能的創(chuàng)新機會6.構(gòu)建極端假設(shè)提示：

創(chuàng)建引導AI進行極端假設(shè)思考的

提示語極端假設(shè)策略

（EHS

）

：

突破思維界限EHS的理論基礎(chǔ)：EHS借鑒了“逆向思維”和“假設(shè)性思考”

的概念，

開發(fā)了以下策略：應(yīng)用示例任務(wù)：以“

未來教育

”為主題，

運用極端假設(shè)策略來激發(fā)創(chuàng)新思維。

常規(guī)假設(shè)：（1）

學校是學習的主要場所（2）教師是知識的主要傳播者（3）

學習需要長時間的努力（4）

考試是評估學習效果的主要方式深入探討極端假設(shè)帶來的影響和機會從極端假設(shè)中提取可能的創(chuàng)新點明確當前領(lǐng)域的常規(guī)假設(shè)將常規(guī)假設(shè)推向極端或完全反轉(zhuǎn)常規(guī)假設(shè)識別后果探索極端反轉(zhuǎn)創(chuàng)新洞察提取多重約束策略

（MCS

）

：

激發(fā)創(chuàng)造性問題解決MCS的理論基礎(chǔ)：MCS基于創(chuàng)造性問題解決理論和設(shè)計思維中的有限性思維概念，

提出了以下關(guān)鍵步驟：MCS實施步驟：1.

問題定義：

明確需要解決的核心問題2.

約束條件列舉：

設(shè)置多個具有挑戰(zhàn)性的限制條件3.

約束影響分析：

評估每個約束對問題解決的影響4.創(chuàng)新方案構(gòu)思：

在多重約束下尋找創(chuàng)新解決方案5.

約束重構(gòu)：

必要時重新定義或調(diào)整約束條件應(yīng)用示例任務(wù)：用多重約束策略來設(shè)計一款創(chuàng)新的智能家居產(chǎn)品。（1）

核心

問題：

設(shè)計一款多功能智能家居設(shè)備（2）

約束條件：.產(chǎn)品體積不能超過一個標準鞋盒.必須同時滿足5個不同的家居需求.

產(chǎn)品售價不超過100美元.

使用100%可回收材料制造.適用于從兒童到老年人的所有年齡段尋找滿足所有約束的創(chuàng)新解決方案探索創(chuàng)造性地繞過或重新定義約束制定多個具有挑戰(zhàn)性的限制條件識別約束之間的潛在沖突約束條件設(shè)定創(chuàng)造性妥協(xié)探索約束間矛盾分析約束突破思考應(yīng)用示例RSM實施步驟：1.確定目標語體：

明確需要模擬的具體語言風格2.

收集語料樣本：

搜集目標語體的典型文本樣本3.

分析語言特征：

從詞匯

、句法

、修辭等多個維度分析

語體特征4.提取關(guān)鍵元素：

識別和提取構(gòu)成語體的獨特語言元素5.

構(gòu)建語體指南：

創(chuàng)建詳細的語體使用指南6.

生成模擬提示：

創(chuàng)建引導AI模擬特定語體的提示語假設(shè)需要AI生成一篇模仿莎士比亞風格的短文，

可以使用RSM來指導AI更準確地捕捉莎士比亞的語言特征。莎士比亞風格特征分析：.詞匯：

使用古英語詞匯，

創(chuàng)造性的復合詞.

語法：

倒裝句，

不規(guī)則句式.修辭：大量的比喻、

隱喻和雙關(guān)語.韻律：多用抑揚格五音步.主題：

常涉及愛情、權(quán)力、

背叛等永恒主題語體模擬機制

（RSM

）

：

精準捕捉語言特征RSM的理論基礎(chǔ)：RSM建立在語言學中的語域理論和語體分析的基礎(chǔ)上，

關(guān)鍵步驟如下：語境因素考量語體特征識別語體要素提取語體規(guī)則構(gòu)建EIS實施步驟：1.確定目標情感：

明確文本要傳達的主要情感基調(diào)2.

創(chuàng)建情感詞庫：

收集與目標情感相關(guān)的詞匯和短語3.

設(shè)計情感曲線：

規(guī)劃文本中情感強度的變化趨勢4.

選擇情感觸發(fā)點：

在文本中植入情感元素的關(guān)鍵位置5.

構(gòu)建情感場景：

創(chuàng)造能引發(fā)情感共鳴的具體場景或細節(jié)6.

生成情感融入提示：

創(chuàng)建引導AI注入情感元素的提示語應(yīng)用示例假設(shè)需要AI生成一篇關(guān)于“

離別

”主題的短文，

可以使用EIS來指導AI更好

地融入情感元素。情感分析：.

主要情感：悲傷、

不舍.

次要情感：

希望、

感激情感融入策略

（EIS

）

：

增強文本感染力EIS的理論基礎(chǔ)：EIS基于情感語言學和心理語言學的研究成果，

開發(fā)了以

下策略：語氣調(diào)節(jié)情感詞匯選擇意象構(gòu)建情感節(jié)奏控制RTA的理論基礎(chǔ)：RTA基于修辭學和文體學的理論，

將這些理論應(yīng)用到AI內(nèi)容生成過程中，

提出了以下關(guān)鍵步驟：RTA實施步驟：1.

確定任務(wù)目標：

明確文本的主要目的2.

選擇核心修辭：

選擇2—3種主要的修辭手法3.

設(shè)計修辭示例：

為選定的修辭手法創(chuàng)建使用示例4.

安排修辭分布：

規(guī)劃修辭技巧在文本中的分布5.

創(chuàng)建平衡策略：

確保修辭技巧不過于刻意或過度6.

生成修辭應(yīng)用提示：

創(chuàng)建AI運用修辭技巧的提示語應(yīng)用示例假設(shè)需要AI生成一篇描述城市夜景的短文，

可以使用RTA來指導AI更好地

運用修辭技巧。修辭技巧選擇：.主要技巧：

比喻、擬人、排比.

輔助技巧：

對比、

夸張