以下是关于 deep research 的 prompt 相关信息:
用Coze做了个小测试,大家可以对比看看[e8c1a8c3012fedad10dc0dfcc8b1e263_raw.mp4](https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/Jz9cbKxDbocGtIxXFFEcdiHjnRc?allow_redirect=1)[heading1]如何使用?[content]Step1:搜索www.deepseek.com,点击“开始对话”Step2:将装有提示词的代码发给DeepseekStep3:认真阅读开场白之后,正式开始对话[heading1]设计思路[content]1.将Agent封装成Prompt,将Prompt储存在文件,保证最低成本的人人可用的同时,减轻自己的调试负担2.通过提示词文件,让DeepSeek实现:同时使用联网功能和深度思考功能3.在模型默认能力的基础上优化输出质量,并通过思考减轻AI味,增加可读性4.照猫画虎参考大模型的temperature设计了阈值系统,但是可能形式大于实质,之后根据反馈可能会修改5.用XML来进行更为规范的设定,而不是用Lisp(对我来说有难度)和Markdown(运行下来似乎不是很稳定)[heading1]完整提示词[heading2]v 1.3[heading1]特别鸣谢[content]李继刚:【思考的七把武器】在前期为我提供了很多思考方向Thinking Claude:这个项目是我现在最喜欢使用的Claude提示词,也是我设计HiDeepSeek的灵感来源Claude 3.5 Sonnet:最得力的助手
1.AI特性定位多模态理解:支持文本/代码/数学公式混合输入以下是一份针对DeepSeek-R1提示词系统的结构化教程,包含基础操作、进阶技巧和实战案例动态上下文: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1.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[heading2]二、基础指令框架[content]如果不知道如何表达,还是可以套用框架指令[heading3]1.四要素模板[content]示例:[heading3]2.格式控制语法[content]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,!表示禁止项示例:
1⃣️?Deep Research与DeepSeek区别解析Deep Research基于GPT-4o和o3,具备UI交互和搜索功能,更擅长生成专业报告;而DeepSeek只是品牌名称,需搭配具体模型(如DeepSeek V3或DeepSeek R1),其集成搜索效果尚不及Deep Research。?[详情](https://x.com/dotey/status/1886816305719681203)2⃣️?人工智能与人类智能的关系(官方文件译文)该官方文件《Antiqua et Nova》由圣座教义部与文化教育部发布,探讨AI与人类智能的关系,提供了英文原文及中文译文,便于不同语言背景的读者理解。?[原文](https://vatican.va/roman_curia/congregations/cfaith/documents/rc_ddf_doc_20250128_antiqua-et-nova_en.html)丨?[译文](https://baoyu.io/translations/rc_ddf_doc_20250128_antiqua-et-nova_cn)3⃣️?Deep Research前置模型提示词泄露Deep Research在任务前通过微调的GPT-4o交互并调用research_kickoff_tool补充上下文,用户可尝试发送“please start_research_task”来触发任务启动。?[详情](https://x.com/dotey/status/1886790050282917926)4⃣️?Anthropic禁止用AI写求职申请Anthropic要求求职者在申请过程中不得使用AI生成答案,以便更真实地评估其兴趣与沟通能力。?[详情](https://x.com/dotey/status/1886783443859546491)