给deepseek提问的格式是什么样的

以下是关于 DeepSeek 的官方教程相关信息： 火山方舟 DeepSeek 申请免费额度教程，包含多种 API 使用方式，如飞书多维表格调用、Coze 智能体调用、浏览器插件调用。可以使用邀请码 D3H5G9QA，通过邀请链接 https://www.volcengine.com/activity/deepseek?utm_term=202502dsinvite&ac=DSASUQY5&rc=D3H5G9QA 邀请可拿 3000 万 tokens，畅享 671B DeepSeek R1，活动截止至北京时间 20250218 23:59:59。同时，火山方舟大模型服务平台的模型服务计费文档有更新，DeepSeekR1、V3 模型分别提供了 50 万免费额度和 API 半价活动。 有关于一线教师的 AI 需求与高效工具推荐，如让模型创作诗歌、生成宣传标语、提示库（https://apidocs.deepseek.com/zhcn/promptlibrary）、代码解释、内容分类、角色扮演（自定义人设）、散文写作、文案大纲生成、模型提示词生成等。 2 月 14 日的社区动态中，有《突破 DeepSeek R1 能力天花板，火山引擎扣子+飞书一站式企业解决方案》《羊毛快薅|字节火山上线了 DeepSeek 系列模型并悄悄更改了模型服务价格...》等内容，还附上了飞书多维表格、Coze 的接入使用方法等。此外，还有关于 DeepSeek 关键 9 篇论文及创新点的讲解，以及 DeepSeek 官方发布的 R1 模型推荐设置。

以下是给 DeepSeek 输入指令以帮助您写论文的一些建议： 1. 采用结构化提示词： 优先保留专业领域术语和技术词汇，这些术语通常具有高信息价值。 对不同类型的信息设置权重，按优先级排序：任务定义>关键约束>专业术语>定量信息>方法论>背景。 以完整语义单元为基本保留单位，而非单个词语，确保压缩后的内容仍保持语义完整性。 避免详细指导思考过程，让模型自主生成思维链。 2. 高阶能力调用： 文风转换矩阵：例如“用鲁迅杂文风格写职场 PUA 现象”“将产品说明书改写成《史记》列传格式”“把这篇论文摘要翻译成菜市场大妈能听懂的话”。 领域穿透技术：如行业黑话破解“解释 Web3 领域的'胖协议瘦应用'理论”。 3. 场景化实战策略： 创意内容生成。 技术方案论证。 4. 效能增强技巧： 对话记忆管理：包括上下文锚定（如“记住当前讨论的芯片型号是麒麟 9010”）、信息回溯（如“请复述之前确认的三个设计原则”）、焦点重置（如“回到最初讨论的供应链问题”）。 输出质量控制：针对过度抽象、信息过载、风格偏移等问题，使用相应的修正指令。 5. 特殊场景解决方案： 长文本创作：可采用分段接力法，如“先完成故事大纲→逐章扩展→最后进行伏笔校验”“确保新章节与前文的三处细节呼应”。 敏感内容处理：使用概念脱敏法（如“用经济学原理类比说明网络审查机制”）或场景移植法（如“假设在火星殖民地讨论该议题”）。 在输入指令时，您需要清晰明确地描述论文的题目、研究目的、主要论点、关键论据、期望的结构和风格等重要信息，以便 DeepSeek 能够为您生成符合要求的内容。

以下是将模型的输出存入到多维表中的步骤： 1. 逐步搭建 AI 智能体： 搭建整理入库工作流。 设置大模型节点提取稍后读元数据，使用 MiniMax 6.5s 245k，设置最大回复长度至 50000，以确保能完整解析长内容网页。 进行日期转时间戳，后续的飞书多维表格插件节点在入库日期字段时只支持 13 位时间戳，需要使用「日期转时间戳time_stamp_13」插件进行格式转化。 把稍后读元数据转换为飞书多维表格插件可用的格式，飞书多维表格插件目前（2024 年 08 月）只支持带有转义符的 string，以 Array<Object>格式输入，所以必须将之前得到的元数据数组进行格式转换。 添加「飞书多维表格add_records」插件，只需要设置{{app_token}}与{{records}}参数，将元数据写入飞书表格。 2. 搭建 Coze 工作流： 打开 Coze 的主页，登录后，在【工作空间】创建一个智能体。 在编排页面，给智能体编辑好人设，可先写一个简单的，然后点右上角自动优化，系统会自动补全更精细的描述。点击工作流的+，创建一个工作流。 大模型节点把 input 给到 DeepSeek，让 DeepSeek 按照提前规定的输出框架生成对应文案。 生图节点将输出给到图像生成组件画图。 结束输出时，两个输出给到最终的 end 作为最终的输出。注意在编写系统提示词时，如果需要 input 可被 DeepSeek 调用，需要用{{input}}作为参数引入，不然大模型不知道自己需要生成和这个 input 相关的结果。编排完，点击【试运行】，调试至满意后点击发布。

以下是关于 DeepSeek 自动生成网站前端页面的相关内容： DeepSeek v3 能力更新后虽能生成炫目的前端页面，但多为静态且实用性有限。可结合飞书多维表格将生成的漂亮前端变为真实的系统，如【智能作业分发系统】。 该系统整体包括用户登陆（可加飞书调查表二维码实现注册）、作业类型、作业详情（含连连看游戏、AI 智能问答、考试系统）。其实现逻辑为用户登陆系统后进入页面看到老师分配的作业分类，选择分类进入作业详情页面，详情页有学习单词发音及三个模块。 对于小白，可用飞书作数据源，通过飞书 API 接口获取内容，用 DeepSeek v3 制作前端+后端（用 Trae 更方便）。获取请求参数时，测试成功后的示例代码中有完整的请求参数和请求体可直接复制使用。创建前后端时，若用 DeepSeek 官网搭建需按代码目录结构创建对应文件（用 Trae 可省略），首次运行可能遇到飞书 API 未正确配置 CORS 导致浏览器拦截请求的问题，V3 会给出修改意见。 此外，Same dev 能像素级复制任意 UI 界面并生成前端代码，支持多种文件格式和技术栈代码，但免费额度消耗快，网站被谷歌标记。360 智脑复现了 DeepSeek 强化学习效果并发布开源模型 LightR114BDS。 AI 时代生存法则：会提需求比会写代码更重要，会开脑洞比会复制粘贴更值钱，真正的大佬都是让 AI 当乙方！

以下是关于 DeepSeek 在不同方面应用的相关信息： 应用场景：包括脑爆活动方案、会议纪要、批量处理客户评论、分析总结复盘内容、生成专业软件使用过程、写小说框架、写论文、写文案、写小红书笔记、写周报、做设计头脑风暴、做网站、分析感情问题等。 优势与不足：在写文方面全面领先，但长文可能太发散、文风用力过猛导致审美疲劳，且模型多样性不够，相同 prompt 提问多次答案雷同。 应对策略：写理性文章时，可先与 DeepSeek 讨论思路，再用 Cloud 3.5 批量生成；用 O1 模型对创作的字数控制有一定效果，也可通过多轮对话让 AI 增删改查来调整字数。 创作相关：模仿特定小说家的文学方式创作小说，需在提示词中描述文风特征；邀请大家在腾讯频道发布用 AI 写的小说并鉴赏。 发展历程：DeepSeek 历时 647 天在大语言模型（LLM）领域取得突破，发布 13 篇论文。谷歌 CEO 坦言 Deep Seek 的突破标志着 AI 的全球化进程。

以下是使用 DeepSeek 写论文的一些指令模板： 1. 进阶控制技巧： 思维链引导： 分步标记法：请逐步思考：1.问题分析→2.方案设计→3.风险评估 苏格拉底式追问：在得出最终结论前，请先列举三个可能存在的认知偏差 知识库调用： 领域限定指令：基于 2023 版中国药典，说明头孢类药物的配伍禁忌 文献引用模式：以 Nature 2022 年发表的论文为参考，解释 CRISPRCas9 最新突破 多模态输出 2. 高级调试策略： 模糊指令优化： 问题类型：宽泛需求 修正方案：添加维度约束 示例对比：原句：“写小说”→修正：“创作以 AI 觉醒为背景的悬疑短篇，采用多视角叙事结构” 问题类型：主观表述 修正方案：量化标准 示例对比：原句：“写得专业些”→修正：“符合 IEEE 论文格式，包含 5 项以上行业数据引用” 迭代优化法： 首轮生成：获取基础内容 特征强化：请加强第三段的技术细节描述 风格调整：改用学术会议报告语气，添加结论部分 最终校验：检查时间逻辑一致性，列出可能的事实性错误 3. 核心原理认知： AI 特性定位： 多模态理解：支持文本/代码/数学公式混合输入 动态上下文：对话式连续记忆（约 8K tokens 上下文窗口，换算成汉字是 4000 字左右） 任务适应性：可切换创意生成/逻辑推理/数据分析模式 系统响应机制： 采用意图识别+内容生成双通道 自动检测 prompt 中的：任务类型/输出格式/知识范围 反馈敏感度：对位置权重（开头/结尾）、符号强调敏感 4. 基础指令框架： 四要素模板 格式控制语法： 强制结构：使用```包裹格式要求 占位符标记：用{{}}标注需填充内容 优先级符号：>表示关键要求，!表示禁止项 5. 高阶能力调用： 文风转换矩阵： 作家风格移植：“用鲁迅杂文风格写职场 PUA 现象” 文体杂交：“将产品说明书改写成《史记》列传格式” 学术口语化：“把这篇论文摘要翻译成菜市场大妈能听懂的话” 领域穿透技术：行业黑话破解→“解释 Web3 领域的‘胖协议瘦应用’理论” 商业决策支持 6. 场景化实战策略： 创意内容生成 技术方案论证 7. 效能增强技巧： 对话记忆管理： 上下文锚定：“记住当前讨论的芯片型号是麒麟 9010” 信息回溯：“请复述之前确认的三个设计原则” 焦点重置：“回到最初讨论的供应链问题” 输出质量控制： 问题类型：过度抽象 修正指令：“请具体说明第三步操作中的温度控制参数” 问题类型：信息过载 修正指令：“用电梯演讲格式重新组织结论” 问题类型：风格偏移 修正指令：“回归商务报告语气，删除比喻修辞” 8. 特殊场景解决方案： 长文本创作： 分段接力法：“先完成故事大纲→逐章扩展→最后进行伏笔校验”“确保新章节与前文的三处细节呼应” 敏感内容处理： 概念脱敏法：“用经济学原理类比说明网络审查机制” 场景移植法：“假设在火星殖民地讨论该议题”

以下是一些可以调整文字、论文格式的 AI 网站： 1. Grammarly：不仅是语法和拼写检查工具，还提供排版功能，可改进文档整体风格和流畅性。 2. QuillBot：AI 驱动的写作和排版工具，能改进文本清晰度和流畅性，保持原意。 3. Latex：虽不是纯粹的 AI 工具，但用于学术论文排版，有许多 AI 辅助的编辑器和插件简化排版。 4. PandaDoc：文档自动化平台，用 AI 帮助创建、格式化和自动化文档生成，适合商业和技术文档。 5. Wordtune：AI 写作助手，可重新表述和改进文本，使其更清晰专业。 6. Overleaf：在线 Latex 编辑器，提供丰富模板和协作工具，适合学术写作和排版。 选择合适的工具取决于您的具体需求，如文档类型、出版标准和个人偏好。对于学术论文，Latex 和 Overleaf 较受欢迎；对于一般文章和商业文档，Grammarly 和 PandaDoc 等可能更适用。

以下是用图生成 PNG 格式新图的方法： 使用 Stable Diffusion： 1. 若在网上看到好看的大佬的图，将其导入 SD。若能识别，右边会自动弹出照片的信息，包括正面关键词、负面关键词，还有其他种子、大模型等信息。 2. 复制这一大串信息，来到“文生图”页面，粘贴到关键词的文本框中。 3. 点击“生成”按钮下面的第一个小按钮，SD 会自动分配信息，在有相同大模型和 Lora 的前提下，点击生成，可能得到差不多的照片。 4. 若导入照片后右边未出现生成信息，说明照片不是直接从 SD 下载下来的 PNG 格式照片，此时可使用“标签器（Tagger）”来生成照片的关键词。 使用 OpenAI 的图像生成端点： 1. 图像生成端点允许在给定文本提示的情况下创建原始图像，生成的图像大小可为 256x256、512x512 或 1024x1024 像素，较小尺寸生成速度更快。可使用参数一次请求 1 10 张图像。描述越详细，越有可能获得想要的结果，也可在 DALL·E 预览应用程序中探索示例获取更多提示灵感。 2. 图像编辑端点允许通过上传蒙版来编辑和扩展图像。遮罩的透明区域指示应编辑图像的位置，提示应描述完整的新图像，而不仅仅是擦除区域。上传的图片和遮罩必须是小于 4MB 的正方形 PNG 图片，且尺寸相同。生成输出时不使用遮罩的非透明区域。

很抱歉，目前无法直接为您生成具有女生台湾腔的“我在，你回来了呀”的 wav 格式音频。但您可以通过以下几种方式来实现： 1. 使用一些专业的语音合成软件，如科大讯飞语音合成、百度语音合成等，它们通常提供多种语音风格和腔调的选择，包括台湾腔，您可以输入您想要的文本进行合成，并设置输出为 wav 格式。 2. 在一些在线语音生成平台上寻找相关服务，部分平台可能会满足您的需求。 3. 如果您有一定的音频处理能力，也可以自己录制女生说这句话的声音，然后通过音频编辑软件进行处理和转换为 wav 格式。

以下是计算两个指定格式时间差的绝对值并输出相差完整天数的 Python 代码： ```python import datetime def calculate_days_difference: 解析时间字符串 time1 = datetime.datetime.strptime time2 = datetime.datetime.strptime 计算时间差 time_difference = abs 转换为天数并返回 return time_difference.days 示例用法 time1_str = "2023年08月01日17点21分21秒" time2_str = "2023年08月10日17点21分21秒" print ```

要将 Coze 工作流大模型输出内容变成格式化的文本，可以按照以下步骤进行： 1. 大模型批量总结文章内容： 模型选择：默认的豆包 32k 通常够用，若担心上下文长度不足，可选择更大的模型，如 kimi128k。 配置参数：选择批处理，批处理输入参数包括第 9 步中读取的文章内容正文、第 8 步代码处理后的 url 链接和标题。下方的输入参数有四个，分别是 content 正文、title 标题、url 文章链接、author 作者。提示词输入相关内容，将这四部分一起送给大模型进行总结，最终拼接成 markdown 格式输出。 2. 汇总格式化最终输出内容：使用代码节点，将大模型输出的内容进行最终输出的格式化。参数配置方面，输入选择上一步输出的 outputList，点击「在 IDE 中编辑」，选择『Python』，输入相应代码，配置输出项为 result。 3. 公众号总结推送到微信：此节点根据 Server 酱的 API 文档，使用自建插件。主要功能是把上一步格式化好的内容推送到用户的微信上。输出配置包括：title 为汇总公众号总结页面的标题，参数值选择「输入」并起名；desp 为页面主体内容，选择上一步最终输出内容；key 引用开始节点的 key。 在循环节点方面： 1. 关于如何将文本内容转为数组：循环节点中的循环数组参数必须引用上游节点的输出参数，且参数类型为数组类型。大模型、代码等节点均支持数组格式的输出参数。若只能拿到文本格式的内容，可通过代码节点将其转为数组格式。例如在长文总结场景下，使用 LinkReaderPlugin 插件提取 PDF 内容，其输出参数 pdf_content 为 String 类型，可通过代码节点转为数组类型。还可在大模型节点通过提示词和示例让大模型直接输出数组，或使用文本处理（文本分隔）。 2. 关于如何结束循环：循环节点模式不同，结束循环的方式不同。使用数组循环时，循环节点依次对数组中的元素执行处理后自动结束并跳出循环。指定循环次数时，循环节点执行指定次数后会自动终止循环。无限循环可通过终止循环节点停止循环，条件判断节点判断某个条件成立时，流转到终止循环节点，自动跳出循环。 3. 关于如何在循环体中插入节点：选中循环体时，才能向循环体中添加新节点，或拖入新节点至循环体画布。不支持将循环体外部的节点拖动至循环体内，循环体中的节点也不可移动到循环体之外。 在大模型节点配置方面： 输入与输出的变量名称可自定义，按习惯设定以便识别字段含义。 输入：直接引用开始节点中用户输入的{{BOT_USER_INPUT}}。 提示词区域：需要两个双花括号写明需要使用的输入项参数名，如{{input}}。 输出：有几项子内容需要生成，就设置几项。为让大模型理解最终输出的形式要求，在用户提示词最后添加输出格式段落，描述每个变量名称、输出内容、输出格式，且务必注意前后完全一致，否则会输出失败。

目前知识库中没有关于“为什么 AI 处理关于时间戳转化为日期时间格式的问题会出错”的相关内容。但一般来说，AI 在处理时间戳转化为日期时间格式出错可能有以下原因： 1. 数据格式不规范：输入的时间戳数据可能不符合常见的格式标准，导致 AI 模型无法正确识别和处理。 2. 模型训练不足：AI 模型可能在时间处理方面的训练数据不够丰富或全面，从而影响其对时间戳转化的准确性。 3. 算法选择不当：所采用的转化算法可能不适合特定的时间戳格式或应用场景。 4. 系统环境问题：例如运行 AI 处理的硬件或软件环境存在异常，影响了处理过程。 以上只是一些可能的原因，具体情况还需要根据实际的场景和数据进行详细分析。

以下是为您提供的关于创建基于个人知识库的 chatbot 的建议： 1. 选择合适的平台和工具：例如可以考虑使用飞书智能伙伴创建平台（Aily）或扣子（https://www.coze.cn/home）等。 2. 数据分段储存：由于大模型的上下文长度有限制，需要将上传的资料根据特定符号或字符长度进行分段，如将 8000 字文档按每 800 字分成一个片段储存。 3. 增强检索：当用户输入问题，大模型会根据相似度检索出若干最相关的数据片段，再据此生成答案，这一技术称为 RAG（检索增强生成）。 4. 配置知识库： 在 Bot 内使用知识库： 登录相关平台。 在左侧导航栏的工作区区域，选择进入指定团队。 在 Bots 页面，选择指定 Bot 并进入 Bot 详情页。 在 Bot 编排页面的知识库区域，单击加号图标，添加指定的知识库。 （可选）添加知识库后，可以在自动调用下拉界面内，调整知识库的配置项，如最大召回数量、最小匹配度、调用方式等。 在工作流内使用 Knowledge 节点： 登录相关平台。 在左侧导航栏的工作区区域，选择进入指定团队。 在页面顶部进入工作流页面，并打开指定的工作流。 在左侧基础节点列表内，选择添加 Knowledge 节点。 5. 注意使用限制：单用户最多创建 1000 个知识库，文本类型知识库下最多支持添加 100 个文档，单用户每月最多新增 2GB 数据，累计上限是 10GB。 此外，知识库可以解决大模型幻觉、专业领域知识不足的问题，提升大模型回复的准确率。您可以将知识库直接与 Bot 进行关联用于响应用户回复，也可以在工作流中添加知识库节点，成为工作流中的一环。

以下是一些能让您更好地进行提问，从而提高 AI 回复准确性的方法： 1. 明确角色和任务：例如，指定 AI 为某一特定领域的专业人士，并明确其需要完成的具体任务。 2. 清晰阐述任务目标：让 AI 清楚了解您期望得到的结果。 3. 提供详细的上下文和背景信息：包括相关的案例、事实等，帮助 AI 理解问题的来龙去脉。 4. 提出具体且详细的需求和细节性信息：使用清晰、具体的语言，避免模糊不清的表述。 5. 明确限制和不需要的内容：避免 AI 给出不必要或不符合要求的回答。 6. 确定回答的语言风格和形式：如简洁明了、逻辑严谨等。 7. 讲清楚背景和目的：在提问时，梳理清楚背景信息和提问目的，使 AI 更好地理解问题上下文。 8. 学会拆解环节、切分流程：将复杂任务分解成更小、更具体的环节，以便 AI 更精确执行。 9. 了解 AI 的工作原理和限制：有助于更好地设计问题，使其能提供有用答案。 在信息检索和回答生成过程中： 1. 系统会对检索器提供的信息进行评估，筛选出最相关和最可信的内容，并对信息的来源、时效性和相关性进行验证。 2. 消除多个文档或数据源中的冗余内容，防止在生成回答时出现重复或相互矛盾的信息。 3. 分析不同信息片段之间的逻辑和事实关系，构建结构化的知识框架，使信息在语义上更连贯。 4. 将筛选和结构化的信息组织成连贯的上下文环境，包括排序、归类和整合。 5. 必要时进行语义融合，合并意义相近但表达不同的信息片段。 6. 最后，将整合好的上下文信息编码成适合生成器处理的格式，传递给大语言模型，由其生成准确和连贯的答案。

要向 DeepSeek 提问以结合您的开题报告完成论文初稿，您可以遵循以下正确的提问模板： 1. 赋予角色（选填）：对 DeepSeek 赋予一个特定的角色，以便它能更专业地回答您的问题。 2. 背景/现状（必填）：提供尽可能详细的背景信息，例如您的开题报告的主题、研究目的、已有的研究进展等，以使 DeepSeek 更好地理解您的问题。 3. 需求/目标（必填）：明确告诉 DeepSeek 您的需求，比如您希望它根据开题报告提供论文大纲、分析相关数据、提供文献综述等，提出的需求越明确获得的答案越有价值。 4. 补充要求：您还可以提出关于回答的格式、风格、字数等方面的要求。 例如：您可以这样提问“我赋予您论文撰写助手的角色，我的开题报告主题是关于日本文化在现代社会中的变迁，目前我已经完成了初步的文献收集和分析，我的目标是请您根据这份开题报告为我生成一个详细的论文大纲，要求大纲结构清晰，逻辑连贯，具有一定的创新性”。

向 DeepSeek 提问时，可遵循以下万能通用的提问公式：提示词=赋予角色+背景/现状+目标/需求+补充要求。 1. 赋予角色（选填）：对 DeepSeek 赋予一个特定的角色，以便它能更专业地回答您的问题。 2. 背景/现状（必填）：提供尽可能详细的背景信息，以使它更好地理解您的问题，并为您提供更准确的答案。例如您是日语大四学生，正在进行开题报告和文献综述相关工作。 3. 需求/目标（必填）：明确告诉 DeepSeek 您的需求，比如完成一篇结合开题报告和文献综述的论文初稿。 4. 补充要求：例如指定写作风格要具有吸引力、友好性和幽默感等。 另外，在使用 DeepSeek 时还需注意： 对于像“仅通过东方集团的历年公开财务数据，分析这家公司的潜在投资机会和风险”这样的特定需求，可能需要进一步追问以获得更满意的结果。 与 DeepSeek 交流时，在其提供方法建议后，可以追问背后的方法论。 对于创作类的需求，如脱口秀段子，可以结合特定人物的特点和风格，并指定主题和字数等要求。

以下是一些关于如何向 AI 提问以获得满意答案的建议： 1. 避免追问 AI，因为这可能导致回答越来越离谱。可以使用 ChatGPT 的 temporary chat 功能，保证 AI 在没有任何记忆的情况下生成最新鲜的回答。 2. 当 AI 回答不理想时，可以告诉它退一步，重新审视整个结构，设想从零开始如何设计，以获得更简洁、直观的解决方案。 3. 如果 AI 自己猜测并修改问题，可让它依据日志判断问题所在。 4. 对于刚开始接触 AI 的用户，很多时候答案不符合预期并非 AI 能力问题，而是用户没有把问题和要求描述清楚。在提问时要把背景描述完整，把要求解释清楚，包括细节。 5. 推荐使用 5W1H 方法充分说明信息，即说清楚为什么（Why）、做什么（What）、啥时候（When）、涉及谁（Who）、在哪里（Where）、怎么做（How）。 6. 可以使用引号、分隔符号以及“首先、其次、最后”等连接词来组织 Prompt，赋予 AI 明确的角色，如专注于民商事法律领域的律师等。 7. 按照【设定角色+任务目标+上下文和背景信息+（正面要求）详细需求和细节性信息+（负面要求）限制和不需要的内容+回答的语言风格和形式】的格式进行提问。 8. 讲清楚背景和目的，例如律师在处理交通事故案件时，清晰描述案件事实、法规等。 9. 学会提出好问题，使用清晰、具体的语言，避免模糊表述，了解 AI 的工作原理和限制，以提高回答准确性。 10. 在应用 AI 之前，对工作流程进行细致拆解，将复杂任务分解成更小、更具体的环节，以便 AI 更精确执行。

向 AI 提问可以采用以下方法： 1. 给 AI 设定一个角色：只需加上“你是一个XXXX角色”，这句话蕴含了角色应了解的背景和输出要求。因为不同角色背景不同，AI 明确角色后能更好地应对问题。 2. 举例子：很多时候，通过举实际例子能更有效地说明要求，使 AI 准确了解您的需求。 3. 连续提问：现在的 AI 能处理多轮对话，对于一个问题可连续提问，根据回复不断细化要求。 4. 当不知道如何提问时，可以直接问 AI 如何提问，然后用它产生的问题再问它。 在软件开发面试中，可观察候选人： 1. 如何向 AI 提问。 2. 如何判断 AI 代码的正确性。 3. 如何调整 AI 生成的代码。 市场营销面试中，让候选人用 AI 生成营销文案，并问“为什么用这个 Prompt”，观察其是否能调整提示词、判断 AI 生成内容的质量。 产品管理面试中，让候选人用 AI 解析用户反馈，提炼产品改进建议，考察其是否能验证 AI 结论的准确性，并提出优化方案。 面试时，可以问以下 AI 相关问题快速判断候选人是否真正懂 AI： 1. “你遇到过 AI 给出明显错误答案的情况吗？你是怎么处理的？” 2. “最近有没有新出的 AI 工具或功能是你学习并实际应用的？能举个例子吗？” 3. “如果 AI 生成的内容和你的预期不符，你会怎么优化它？” 4. “你觉得 AI 目前有哪些无法解决的业务难题？遇到这些问题你会怎么做？” 有效评估候选人的 AI 能力，需要综合考虑其在上述方面的表现。