[지식 탐구] Deepseek은 건더기 공용 기교를 사용하여 빠르게 착수할 수 있도록 도와준다

6가지 만능질문템플릿은 능률적인 소통에서 질문의 질이 답안의 가치에 직접적인 영향을 준다.다양한 장소에서 학습, 직장, 기술 분야를 막론하고 빠르게 정확한 해답을 얻을 수 있도록 다음 6가지 만능 질문 템플릿 및 사례를 세심하게 준비했다.이러한 템플릿은 실제 검증을 통해 필요한 정보를 보다 효과적으로 얻을 수 있습니다.

　　템플릿 1: 문제 포지셔닝 공식: 배경 설명 + 핵심 문제 + 구체적인 수요

사례: × 모호한 질문:"Python 코드가 잘못 보고되었습니다. 어떻게 해야 합니까?"이런 질문방식은 너무 막연하여 해답자가 문제의 문맥과 구체적인 세부사항을 리해하는데 충분한 정보를 제공하지 못하였다.√ 최적화 질문:"파이썬으로 콩잎 영화 TOP250 (배경) 을 기어가고 있지만 requests.get() 이 403 오류 (문제) 를 반환했습니다.User-Agent 헤더를 추가하려고 시도했지만 여전히 실패합니다 (시도됨).실례지만 어떻게 반등반 메커니즘을 우회합니까?구체적인 코드 예제 (필요) 가 필요합니다."이러한 질문 방식은 배경을 명확하게 묘사하고 직면한 핵심 문제를 지적하며 수요를 구체적으로 설명하여 해답자가 문제를 신속하게 포지셔닝하고 효과적인 해결 방안을 제공하는 데 도움이 된다.

　템플릿 2: 의사결정법 공식을 비교합니다.

옵션 비교 + 적용 시나리오 + 의사 결정 표준 사례: ×비효율적인 질문: "MySQL 또는 MongoDB를 선택해야 합니까?"이 문제는 표현이 너무 간단하고 충분한 배경 정보와 구체적인 수요를 제공하지 않기 때문에 목적성 있는 건의를 하기 어렵다.√ 최적화 질문:"현재 초당 최대 1만 개의 JSON 형식 로그 (구체적인 요구 사항) 를 처리할 수 있는 실시간 로그 분석 시스템 (구체적인 시나리오) 을 개발할 계획입니다.데이터베이스를 선택할 때 현재 MySQL과 MongoDB 사이에서 망설이고 있습니다 (구체적인 옵션). 데이터베이스의 쓰기 속도와 수평 확장 능력 (평가 기준) 에 더 관심이 있습니다.저의 요구에 따라 어느 데이터베이스가 저에게 더 적합합니까?또는 이 두 데이터베이스를 혼합하여 사용하는 권장 방안이 있습니까?"이러한 질문 방식을 통해 질문자는 개발의 장면과 구체적인 수요를 명확히 할 뿐만 아니라 자신이 관심을 가지는 평가 기준도 지적하고 가능한 혼합 방안을 개방적으로 물었다. 이런 질문 방식은 더욱 효율적이고 질문자가 더욱 정확하고 실용적인 건의를 얻을 수 있도록 도와준다.

　　템플릿 3: 작업 해법 공식: 큰 목표 → 작은 단계 + 현재 카드 포인트 + 예상 결과 사례: ×막연한 질문:"어떻게 사용자 증가를 잘 할 것인가?"이 질문은 직접적이지만 구체적인 배경 정보와 목표가 부족하여 응답자들이 목적성 있는 조언을 제공하기 어렵다.사용자 증가는 시장 포지셔닝, 제품 최적화, 마케팅 전략 등 여러 방면과 관련된 복잡한 과정이다.더 효과적인 답을 얻기 위해서, 우리는 더 상세한 상황 설명을 제공해야 한다.√ 최적화 질문:"앱 하루 일을 3개월 안에 5만에서 10만 (대목표) 으로 끌어올리는 것을 목표로 한다.등록 프로세스가 최적화되었지만 기존 사용자 공유율은 2% (카드 포인트) 에 불과합니다.0 원가를 구하여 분열률을 높이는 전략으로 5% 공유율 (예상) 에 도달하기를 희망한다."이 최적화된 질문은 명확한 목표, 현재의 진전 및 직면한 구체적인 문제를 제공합니다.이는 명확한 시간 틀 (3개월 이내), 구체적인 목표 (일 활성 사용자 수를 5만 명에서 10만 명으로 끌어올림) 를 제시하고 이미 취한 조치 (등록 프로세스 최적화) 를 설명했다.또한 현재의 병목 현상 (사용자 공유율이 2% 에 불과함) 을 지적하고 구체적인 수요 (비용을 늘리지 않고 공유율을 5% 로 끌어올리고 싶다) 를 제시했다.이러한 질문은 경험 있는 전문가를 끌어들여 실행 가능한 조언과 전략을 제공하기 쉽다.

　템플릿 4:오류 조사법 공식: 현상 + 환경 정보 + 시도된 시나리오 + 전체 오류 보고

사례: ×유효하지 않은 질문: "내 프로그램이 실행되지 않습니다!"이러한 질문 방식은 너무 막연하고 실행 환경, 오류 현상, 이미 시도된 해결 방법 등 구체적인 정보가 부족합니다.이런 질문은 응답자가 제공한 정보에 따라 문제의 구체적인 원인을 찾을 수 없기 때문에 목적성 있는 도움을 받기 어렵다.√ 최적화 질문: "Ubuntu 22.04+PyTorch에서1.12 환경에서 CNN을 훈련할 때(환경), loss 값은 항상 NaN(현상)입니다.데이터 귀일화를 확인하여 학습률을 0.0001로 낮췄습니다 (시도).전체 오류: RuntimeError:NaN detected inoutput (오류 보고).가능한 데이터 계층 문제 해결 방법은 무엇입니까?"이 질문은 매우 명확하고 구체적이며 응답자가 질문을 포지셔닝할 수 있도록 충분한 정보를 제공합니다.질문자는 운영 환경, 발생한 현상, 이미 시도된 해결 방법, 완전한 오류 보고 정보를 상세하게 설명했다.이런 질문 방식은 응답자가 제공한 정보에 따라 구체적인 분석과 조언을 할 수 있기 때문에 목적성 있는 도움을 받기 쉽다.

　　템플릿 5: 시나리오 평가법 공식: 기존 시나리오 + 고려 사항 + 이상적 특성 사례: ×"내 방안에 문제가 있는 것 아니냐"는 주관적인 질문은 너무 주관적이어서 구체적인 문제점을 명확히 지적하지 않고 배경 정보나 구체적인 요구도 제공하지 않아 맞춤형 조언이나 해결책을 얻기 어렵다.√ 최적화 질문:"Kafka로 주문 시스템 메시지 대기열 (기존 시나리오) 을 만들 계획입니다. 피크 타임 만 레벨과 지연 시간 초과 (우려) 가 우려됩니다.99.9% 의 메시지가 100ms 이내에 처리되도록 보장해야 합니다 (이상적인 특성).더 적합한 아키텍처가 있습니까?또는 Kafka 매개 변수 최적화 권장 사항?"이 질문 방식은 더욱 구체적이고 객관적이며 기존 방안, 발생할 수 있는 문제, 그리고 기대하는 이상적인 상태를 명확하게 묘사한다.이러한 질문을 통해 토론을 보다 효과적으로 유도하고 보다 정확한 제안과 솔루션을 얻을 수 있습니다.

　템플릿 6:개념 이해법 공식: 지식 파편 + 모순점 + 기대 해석 깊이 사례: ×기초질문: "블록체인이란 무엇인가?" 기초질문의 단점: 이 기초질문은 간결하고 명료하지만 깊이가 부족하여 블록체인기술에 대한 깊이있는 리해를 인도할수 없다.질문자는 블록체인의 정의를 간단히 물었을 뿐 구체적인 의혹이나 관심사를 제시하지 않아 응답자들이 맞춤형 답변을 내놓기 어려웠다.이밖에 이런 질문방식도 인도성이 결핍하여 응답자들의 사고를 불러일으킬수 없어 교류의 깊이와 폭을 제한하였다.√ 최적화 질문:"나는 블록체인이 분산 원장 기술이라는 것을 이해하지만(알고 있지만)'합의 메커니즘'이 어떻게 안전과 효율(모순점)을 동시에 보장할 수 있는지 모르겠다.PBFT와 PoW의 차이를 기술 실현 각도로 설명할 수 있을까?순서도 설명 (깊이) 이 있는 것이 좋습니다.'질문 최적화의 장점: 이 질문 최적화는 질문자의 사고 깊이와 흥미를 충분히 보여준다.

우선, 질문자는 자신이 알고 있는 정보인 블록체인이 분산 장부 기술이라는 것을 명확히 했다. 이는 응답자가 질문자의 배경 지식을 이해하고 더 적합한 답변을 하는 데 도움이 된다.둘째, 질문자는 구체적인 의문점을 제기했다-공감대 메커니즘이 어떻게 안전과 효율을 동시에 보장할 수 있는지, 이것은 도전적이고 심도 있는 질문으로 응답자들의 사고와 토론을 불러일으킬 수 있다.마지막으로 질문자는 PBFT와 PoW의 차이를 기술적 구현 관점에서 설명하는 답변 형식에 대한 요구 사항을 제시하고 대답을 더욱 구체적이고 직관적이며 이해하기 쉽게 하는 흐름도 설명을 원한다.가산점 기교

따라서 교류의 깊이와 폭이 제한된다.√ 최적화 질문:"나는 블록체인이 분산 원장 기술이라는 것을 이해하지만(알고 있지만)'합의 메커니즘'이 어떻게 안전과 효율(모순점)을 동시에 보장할 수 있는지 모르겠다.PBFT와 PoW의 차이를 기술 실현 각도로 설명할 수 있을까?흐름도 설명 (깊이) 이 있는 것이 좋습니다."

최적화 질문의 장점: 이 최적화 질문은 질문자의 사고 깊이와 관심사를 충분히 보여준다.

우선, 질문자는 자신이 알고 있는 정보인 블록체인이 분산 장부 기술이라는 것을 명확히 했다. 이는 응답자가 질문자의 배경 지식을 이해하고 더 적합한 답변을 하는 데 도움이 된다.둘째, 질문자는 구체적인 의문점을 제기했다-공감대 메커니즘이 어떻게 안전과 효율을 동시에 보장할 수 있는지, 이것은 도전적이고 심도 있는 질문으로 응답자들의 사고와 토론을 불러일으킬 수 있다.마지막으로 질문자는 PBFT와 PoW의 차이를 기술적 구현 관점에서 설명하는 답변 형식에 대한 요구 사항을 제시하고 대답을 더욱 구체적이고 직관적이며 이해하기 쉽게 하는 흐름도 설명을 원한다.가산점 기교

5W2H 프레임워크: Who/What/When/Where/Why+How/HowmuchSTAR 법칙: Situation (상황) → Task (작업) → Action (행동) → Result (결과) 시각화 보조: 오류 로그 / 캡처 / 다이어그램 첨부 (민감한 정보 코드) 오류 시범 수정: ×원래 질문: "이 함수는 왜 작동하지 않습니까?" 최적화 질문: "JavaScript에서 Array.map()으로 홀수(함수 목적)를 필터링하려고 시도했지만 [undefined,3, undefined,7] (이상 결과).코드: [1,2,3,4].map(n => {if(n%2) returnn})。[3,7]을 기대하는데 어떻게 수정합니까?filter 를 대신 사용해야 합니까?"질문 방식의 차이에 관하여: 원본 질문에서 사용자는 간단한 질문 하나만 제기하고 컨텍스트 정보를 충분히 제공하지 않아 질문에 대한 해답이 흐릿해졌다.

최적화된 질문은 질문의 배경, 구체적인 코드, 기대한 결과를 상세하게 설명하는데, 이러한 질문 방식은 응답자가 문제를 더 빨리 이해하고 목적성 있는 해결 방안을 제공하는 데 도움이 된다.또한 질문자는 가능한 대안을 고려하여 자신의 사고를 보여주었고 더욱 쉽게 고품질의 대답을 얻을수 있었다.

기억하십시오: 좋은 질문을 던지는 것은 양측의 시간을 절약하고 더 깊은 해답을 얻는 것을 의미합니다.질문할 때 당신의 사고과정을 보여주면 고품질의 대답을 더욱 쉽게 촉발할수 있다.(2)'잘못된 질문'을 피하는 6개의 지뢰밭은 AI 도구 (예: DeepSeek) 를 사용할 때'잘못된 질문'을 피하는 관건은 명확하고 구체적이며 논리적으로 수요를 완전하게 표현하는 데 있다.다음은 피해야 할 6대 지뢰밭 및 최적화 제안으로 AI 도구를 더욱 효과적으로 활용할 수 있도록 도와준다.

오류 1: 문제가 너무 모호하고 잘못된 시범:

×"코드 좀 써주세요"라는 문제는 너무 광범위하여 프로그래밍 언어, 기능 요구 사항 또는 대상 플랫폼을 지정하지 않아 정확한 도움을 줄 수 없습니다.× "성적을 어떻게 향상시킬 것인가?" 이 문제 역시 구체성이 결여되어 어느 과목이나 어떤 종류의 시험인지 밝히지 않았고, 현재의 수준과 기대 달성 목표도 언급하지 않아 응답자들이 목적성 있는 조언을 하기 어려웠다.문제: 문제의 구체적인 방향이 부족하기 때문에 인공지능은 수요를 정확하게 포지셔닝할 수 없기 때문에 효과적인 해결 방안이나 건의를 제공할 수 없다.최적화 시나리오:"Python으로 지호 핫 차트를 기어오르는 파충류를 작성합니다. 광고 내용을 자동으로 필터링해야 합니다."이 질문은 프로그래밍 언어 (Python), 목표 기능 (지호 핫 차트를 기어 오르는 것) 및 추가 요구 사항 (자동 필터링 광고 내용) 을 명확히 합니다. 이러한 질문 설명은 응답자가 요구 사항을 더 정확하게 이해하고 적절한 코드 예제 또는 지침을 제공 할 수 있도록 합니다.

　　√ "고등학교 2학년 물리역학 성적이 낮으니 단기적으로 점수를 올리는 학습 방법 3가지를 제공하십시오."이 질문은 학과 (물리역학), 현재 상황 (성적 차), 기대 (단기 점수) 를 지정하고 구체적인 수량의 건의 (3가지 방법) 를 요구하는데, 이러한 문제 묘사는 응답자가 구체적인 상황에 따라 목적성 있는 건의를 하는 데 도움이 되며, 따라서 질문자를 더욱 효과적으로 도울 수 있다.

오류 2: 가설 오류 전제 오류 시범: ×"지구가 평평한 이상 어떻게 증명합니까?"이 문제는 이미 과학계에 의해 널리 부정된 잘못된 전제 위에 세워져 있기 때문에 과학적이고 효과적인 결론을 내릴 수 없다.× "2025년 노벨상 수상 소감을 써달라"는 요청도 미래의 노벨상 수상자와 그들의 성과를 예측할 수 없기 때문에 비현실적인 가설에 근거하고 있다.문제: 오류나 허구의 전제에 근거하여 잘못된 출력을 초래하기 쉽다

최적화 방안: 선행 검증 전제: 현재 과학계의 지구 형상에 대한 주류 관점은?질문에 답하기 전에 먼저 지구의 모양에 대한 과학적 합의를 확인하고 토론이 올바른 과학 지식에 기반하도록 보장해야합니다.√ 픽션 요구 사항 명확화:"내가 공상 과학 소설을 쓴다고 가정하면 2049 년 노벨 생물학상의 수상 소감을 시뮬레이션하십시오."명확한 픽션 장면을 설정함으로써 창의적이고 상상적인 글쓰기 연습을 할 수 있으며 동시에 현실에 기반한 무효 출력을 피할 수 있습니다.

오류 3: 다중 작업 혼합 오류 시범: ×"현재의 경제 상황을 분석한 다음 분석 결과에 따라 시를 쓰십시오. 마지막으로 이러한 정보를 바탕으로 몇 개의 주식을 추천해 주십시오."문제: 이러한 요청은 여러 가지 상관없는 임무를 포함하고 있으며, 이는 처리 효율을 현저하게 떨어뜨릴 수 있습니다. 왜냐하면 서로 다른 분야 사이에서 빈번하게 사고를 전환해야 하기 때문에 효율이 떨어지기 때문입니다.최적화 시나리오:단계별 질문:"2024년 글로벌 경제 추세의 3대 핵심 영향 요인을 개괄해 볼 수 있습니까?""'디지털 경제'를 주제로 7언 절구를 만들어 주십시오.""현재 미국 주식 기술 분야 중 펀더멘털이 가장 좋은 3개 주식을 나열할 수 있습니까?"

오류 4: 과도한 추상적 표현 오류 시범: ×"깊이 있는 것을 말해라" ×"전문적인 방식으로 처리"

문제: 주관형용사는 집행가능한 표준문제해석이 부족하다. 요구를 제기할 때"깊이가 있다"와"전문적인 방식"과 같은 주관형용사를 사용하면 흔히 집행자가 요구의 구체적인 내용과 집행표준을 정확하게 파악하기 어렵게 된다. 왜냐하면 이런 형용사는 명확한 량화지표가 없기에 사람마다 리해와 집행방식이 다를수 있기때문이다.최적화 시나리오:수요 계량화:"최근 5년간 CPI와 PPI의 관련성을 계량경제학 방법으로 분석하고 구체적인 수학 모델과 분석 결과를 제시하십시오.”√ 지정 형식:"업계 강점, 약점, 기회 및 위협을 포함하되 이에 국한되지 않는 신에너지자동차 산업의 현황을 SWOT 분석법을 사용하여 상세히 평가하고 구조화된 보고서를 제공하십시오."

오류 5: 필수 배경 무시

오류 표시: ×"이 방안에 문제가 어디 있습니까?"(방안 원문을 제공하지 않음) 이런 질문 방식은 부적절하다. 왜냐하면 어떤 구체적인 방안 내용도 제시하지 않았기 때문에 응답자들이 목적성 있게 문제점을 분석하고 지적할 수 없기 때문이다.× "이 디자인을 개선할 수 있습니까?"(디자인 세부 사항 없음) 이런 질문도 마찬가지로 부적절하다. 상세한 디자인 정보가 부족하기 때문에 응답자들은 디자인의 현황과 개선해야 할 구체적인 측면을 알 수 없다.최적화 시나리오:먼저 컨텍스트를 제공합니다:"이것은 내가 쓴 비즈니스 계획서 요약입니다: [구체적인 내용], 시장 분석 부분의 논리적 허점을 지적해 주십시오."질문할 때 관련 컨텍스트 정보, 예를 들어 비즈니스 계획서의 요약 내용을 먼저 제시해야 한다. 이렇게 하면 응답자는 제공된 정보에 근거하여 시장 분석 부분에 존재할 수 있는 논리적 허점을 구체적으로 분석할 수 있다.√ 한정 조건 보충:"기존 웹 디자인 원고 [설명 특징], 어떻게 스타일 통일을 유지하는 전제하에 사용자 전환율을 높입니까?"

오류 6: 모순 수요 오류 시범: ×"50자로 양자 얽힘 상세히 설명"×"절대적으로 객관적이어야 할 뿐만 아니라 개인 관점도 구현해야 한다"최적화 방안:수요 균형 조정:"100자로 양자 얽힘의 핵심 개념을 통속적으로 해석한다"명확한 우선순위:"먼저 사건 경과를 객관적으로 진술하고, 마지막에는 단독으로 한 단락으로 나의 개인을 추가한다.

공통 최적화 기술 STAR 원칙: Situation(배경)-Task(작업)-Action(요구사항)-Result(예상 결과) 단계별 전략: 복잡한 문제는'배경 설명→핵심 문제→보충 요구'포맷 안내: 대강/코드/표 등 특정 출력 형식의 지식 경계가 명확히 필요하다: 전문 분야에 대해'중학교에서 이해할 수 있는 언어로 상대성 이론을 해석해 달라'고 명기한 예:"나는 크로스보더 전자상거래 창업 (배경) 을 준비하고 있다. SHEIN과 Temu를 비교해야 한다의 운영 모델 (작업) 입니다.표 형식으로 양자의 공급망 관리, 마케팅 전략과 사용자 초상화 (요구) 를 비교하고, 결론 부분은 200자로 초보 판매자에 대한 시사점 (예상 결과) 을 요약하십시오.구조화된 질문을 통해 AI 출력 정확도를 60% 이상 높일 수 있다(DeepSeek 랩 데이터에 따름).자주 사용하는 질문 템플릿을 저장하고 피드백에 따라 질문 표현을 지속적으로 최적화하는 것이 좋습니다.

2 일상적인 실전, 생활을 더욱 간단하게 하다

(1) 학습조수는 신속하게 의문조작을 해답한다. 학습과정에 수학문제, 과학개념, 력사사건 등 지식사각지대에 부딪쳤을 때 직접 문제를 입력할수 있다. (예를 들면"주식정리는 어떻게 증명하는가?") 시스템은 당신에게 단계별 해석을 제공하여 당신이 신속하게 이해하고 지식점을 장악할 수 있도록 도와준다.기교: 만약 당신이 더욱 통속적이고 알기 쉬운 대답을 원한다면 문제에"통속언어로 해석"또는"례시설명"을 추가할수 있다. 이렇게 하면 시스템은 당신의 수요에 따라 더욱 간단하고 알기 쉬운 언어로 복잡한 개념을 해석하게 된다.

언어 학습 보조 작업: 문장 번역: "'오늘 날씨가 좋다'를 영어로 번역하고 문법 구조를 해석하는 등 번역하고 싶은 문장을 입력할 수 있습니다." 시스템은 정확한 번역을 제공하고 문법 구조를 설명합니다.작문 수정: 만약 당신이 영어 단문을 더 유창하게 윤색할 필요가 있다면, 당신은 이 단락의 영어 단문을 더 유창하게 윤색해 달라고 입력할 수 있습니다. 시스템은 당신의 요구에 따라 수정 건의를 제공할 것입니다.논문/보고서 작성 작업: 자료 정리, 개요 생성 또는 내용 최적화가 필요할 때 주제를 입력할 수 있으며 시스템이 개요를 생성합니다.예를 들어"'인공 지능의 윤리적 문제'에 대한 보고서 요강을 작성합니다."

단락 축소 요청: 단락을 200자 이내로 압축해야 하는 경우 [텍스트 붙여넣기]를 입력하면 "다음 단락을 200자 이내로 압축합니다."라고 입력할 수 있습니다. 그러면 시스템에서 텍스트를 줄일 수 있습니다.다국어 번역 작업: 번역 및 어기 조정: 번역이 필요한 문장을 입력하고 어기를 지정할 수 있습니다.예를 들어 "'가장 가까운 버스 정류장이 어디입니까?'를 스페인어로 번역하고 비공식 어조를 사용합니다." 시스템은 당신에게 요구에 맞는 번역을 제공합니다.구어화 표현으로 윤색: 만약 당신이 정식 중국어 텍스트를 구어화 타이완 용어로 바꾸어야 한다면,"다음 정식 중국어 텍스트를 구어화 타이완 용어로 바꿀 수 있다: [붙여넣기 텍스트]"를 입력하면 시스템이 당신에게 수정된 텍스트를 제공할 것이다.

(2) 생활집사 건강과 음식 조작:"지방감소기를 위해 일주일간의 아침식단을 설계한다. 저칼로리고단백이다."시스템은 당신에게 요구에 부합되는 일련의 아침식단을 제공하게 된다."사무실족에게 적합한 하루 5분 스트레칭 동작입니다." 시스템이 간단한 스트레칭 동작을 제공하여 업무 중간에 긴장을 풀 수 있도록 도와줍니다.여행 계획 조작: "관광지와 교통 건의를 포함한 3일간의 항저우 여행 공략을 생성합니다." 시스템은 당신에게 상세한 여행 공략을 제공할 것입니다."태국을 여행할 때 준비해야 할 물품 목록을 나열합니다." 시스템은 당신의 여행이 순조로울 수 있도록 전면적인 여행 물품 목록을 제공할 것입니다.쇼핑 결정 조작: "5000원의 예산으로 높은 가격대의 노트북을 추천하고 프로그래밍에 적합합니다." 시스템은 당신의 예산과 수요에 따라 적합한 노트북을 추천합니다."아이폰 비교15와 삼성 S24의 카메라 성능."시스템은 당신에게 이 두 휴대폰의 카메라 성능에 대한 상세한 비교를 제공하여 당신이 현명한 선택을 할 수 있도록 도와줄 것이다.

(3) 창의적인 오락이야기/극본창작조작:"공상과학단편이야기를 쓰는데 주제는 시간려행의 역설이다."시스템은 당신에게 하나의 공상과학단편이야기를 제공하게 된다.

상상력이 넘치는 이야기의 틀."짧은 동영상을 위해 반전결말을 위한 15초 대본을 설계한다." 시스템은 당신에게 창의적인 반전결말 대본을 제공할 것이다.게임 공략 조작:"원신"4.0 버전은 어떻게 윈드서클렌즈를 빠르게 수집합니까?"시스템은 당신에게 상세한 수집 공략을 제공하여 목표를 빠르게 달성할 수 있도록 도와준다."세르다 전설: 왕국의 눈물"Boss 전투를 통관하는 기술."시스템은 Boss전을 통관하는 기교와 건의를 제공하여 당신의 게임체험을 더욱 원활하게 할것입니다.채팅 및 답답함 해소 작업:

"자유의지를 주제로 한 철학자와 과학자의 변론을 시뮬레이션합니다."시스템은 당신에게 지혜와 깊이가 넘치는 변론 장면을 제공할 것이다."썰렁한 농담을 하세요." 시스템은 당신에게 유머러스하고 재미있는 썰렁한 농담을 제공하여 당신의 여가 시간을 더욱 즐겁게 할 것입니다.(4) 코드 디버그 작업을 해결하는 기술: 코드를 붙여 넣고 문제를 설명합니다."이 파이썬 코드는'IndexError'를 잘못 보고했습니다. 어떻게 수정합니까?"시스템은 프로그래밍 문제를 해결하는 데 도움이 되는 수정 제안을 제공합니다.기교: 질문할 때 프로그래밍 언어와 예상 목표를 명확히 하면 시스템이 더욱 정확한 답장을 제공할 수 있다.소프트웨어 사용 지침: "Excel에서 분기별 평균을 수식으로 자동으로 계산하려면 어떻게 해야 합니까?"시스템은 당신이 임무를 빨리 완수할 수 있도록 상세한 절차와 공식을 제공할 것이다."Photoshop에서 그림 배경을 투명하게 만드는 방법은 무엇입니까?"시스템은 당신이 쉽게 그림 배경을 투명하게 할 수 있도록 상세한 절차와 기교를 제공할 것입니다.(5) 효율 도구 일정 관리 및 알림 작업: 스케줄 생성: 당신은 당신이 완성해야 할 임무를 입력할 수 있습니다. 예를 들어"1시간 읽기, 2시간 프로젝트 회의를 포함하는 오늘의 업무 계획을 작성해 주세요." 시스템은 당신에게 상세한 업무 계획을 생성합니다.

알림 설정 (다른 도구와 함께 필요): DeepSeek을 통해 알림 텍스트를 생성한 다음 달력 또는 알림 App에 붙여 넣어 중요한 작업을 놓치지 않도록 할 수 있습니다.메일 / 메시지 작성 작업: "연기를 신청하는 메일을 작성합니다. 말투가 예의바르고 세 가지 이유가 포함되어 있습니다." 시스템은 당신에게 형식이 규범화되고 내용이 합리적인 메일 템플릿을 제공합니다."'나는 내일 휴가를 낸다'를 정식 업무 통지로 고쳐라." 시스템은 당신에게 정식적이고 규범화된 업무 통지 템플릿을 제공할 것입니다.데이터 분석 및 정리 작업: 파일 업로드 (예: 지원) 또는 데이터 붙여넣기: 다음 영업 데이터를 분석하여 분기별 성장을 나타냅니다.

가장 빠른 제품."시스템은 당신에게 상세한 데이터 분석 보고서를 제공할 것입니다.생성 시각화 제안: "이 데이터를 그래프로 보여주고 적합한 유형을 추천합니다." 시스템은 데이터 특성에 따라 가장 적합한 그래프 유형을 추천합니다.(6) 주의사항 프라이버시 보호: 사용 과정에서 민감한 개인정보(예를 들어 주민등록번호, 은행계좌)를 입력하지 않도록 하여 개인의 프라이버시를 보호한다.정보 검증: 중요한 내용 (예: 의료, 법률 권장사항) 에 대해서는 정보의 정확성을 보장하기 위해 권위 있는 출처를 교차적으로 대조하는 것이 좋습니다.명확한 질문: 상세한 배경 정보와 구체적인 요구를 제공하여 더욱 정확한 대답을 얻는 데 도움이 된다.여러 차례의 대화: 추궁 (예:"세부한 설명 두 번째 단계") 을 통해 해답을 더욱 심화하고 더욱 전면적인 이해를 얻을 수 있다.

3 고급 기술: 대답을 더욱 정확하게 (1) 역할극법(실용 역할 지령 10개 첨부) 10개 고가치 역할 지령 템플릿

　　(1) 신분중첩법:"업종 + 일자리 + 세분화령역"을 조합하여 정확도를 제고하는것은 아주 효과적인 방법이다.이는 우리가 문제를 더욱 잘 확정하고 더욱 전문적이고 구체적인 답안을 제시하는데 도움을 줄수 있다.예:"베테랑 인터넷 금융 위험 통제 전문가, 대학생 소비 대출의 5 가지 잠재적 위험 포인트를 분석하십시오."

이러한 신분 중첩을 통해 우리는 더욱 깊은 견해를 얻을 수 있다.(2) 기억강화법: 여러 차례의 대화를 통해 캐릭터 파일을 작성하는데 이런 방법은 우리가 상대방의 신분을 더욱 잘 기억하고 이해하는 데 도움을 주어 더욱 정확하고 개성화된 대답을 제공할 수 있다.

예: "당신이 지금 특허 변호사라는 것을 기억하십시오. 다음 모든 상담은 이 신분에 근거하여 대답합니다."

이러한 기억 강화를 통해 우리는 실제 대화 장면을 더 잘 시뮬레이션 할 수 있습니다.(3) 장면 구상법: 구체적인 상황 매개 변수를 추가한다. 이런 방법은 우리가 문제의 배경과 환경을 더욱 잘 이해하고 실제에 맞는 해결 방안을 제공하는 데 도움을 줄 수 있다.

예: "10년 경력의 HRD로서 신진 관리자를 위한 팀 소통 교육 방안 (제조업 작업장 장면 사례 포함)" 을 설계한다.

이러한 장면 구상을 통해 우리는 문제의 복잡성과 다양성을 더욱 잘 이해할 수 있다.(2) 단계별 유도술 (복잡한 문제 해결 템플릿) 문제 슬라이스 "【당신의 문제】 를 3개의 핵심 하위 작업을 초과하지 않고 화살표 기호로 단계를 연결합니다."

이것은 우리가 문제를 더 잘 이해하고 해결하는 데 도움을 줄 수 있는 매우 실용적인 방법이다.예: 원래 질문: DeepSeek으로 전자 상거래 사용자의 유출을 분석하는 방법?

최적화 명령:"'전자상거래 사용자 유출 분석'을 3개의 핵심 하위 임무로 분해하고, → 연결 단계로 각 단계에 필요한 분석 도구를 제공한다."

이러한 해체를 통해 우리는 문제의 각 부분을 더욱 명확하게 이해할 수 있다.계층형 프로세싱 기본 계층: 직접 질문하여 표준 답변을 얻습니다.이것은 가장 기초적인 처리 방식으로, 우리가 신속하게 문제의 답안을 얻을 수 있도록 도와줄 수 있다."RFM 모델이란 무엇입니까?소매업 응용 사례를 제시한다"고 말했다.

이러한 기초적인 처리를 통해 우리는 문제의 기본적인 이해를 얻을 수 있다.고급 레이어: 구조화된 출력이 필요합니다.이것은 우리가 문제를 더 깊이 이해하는 데 도움을 줄 수 있는 더 높은 처리 방식이다."지표/데이터 요구/출력 형식의 세 열을 포함하는 RFM 모델과 CLV 모델의 적용 가능한 시나리오를 테이블로 비교합니다."이러한 향상된 계층 처리를 통해 우리는 문제에 대한 더 깊은 이해를 얻을 수 있다.

사용자 정의 레이어: 비즈니스 배경을 삽입합니다.이것은 우리가 문제를 가장 깊이 이해하는 데 도움을 줄 수 있는 최상급 처리 방식이다."내 타오바오 점포의 재구매율이 20% 하락한다고 가정하면, RFM 모델을 기반으로 진단 방안을 설계하고, 단계별로 조작 경로를 설명하십시오."이러한 맞춤형 계층 처리를 통해 우리는 문제에 대한 가장 깊은 이해를 얻을 수 있다.동적 교정 답안이 기대에 부합되지 않을 때 교정은 기대에 도달했다는 것을 알고 있다: 구체적인 편차를 지적한다:"3단계의 데이터 시각화 부분이 명확하지 않다."

새 요구 사항 추가: "폴리라인 + 히트맵 조합으로 렌더링하십시오."이러한 동적 교정을 통해 우리는 답안의 질을 확보할 수 있다.구덩이를 피하여 비단주머니를 만들다

복잡한 문제가 발생했을 때: 먼저 "이 문제는 몇 단계로 나누어 해결하기에 가장 적합합니까?"라고 묻고, 다시 묻는다: "모든 단계에서 가장 오류가 발생할 수 있는 부분은 무엇입니까?" 마지막으로 묻는다: "이 해체 방안이 누락되지 않았는지 어떻게 검증합니까?" 실전 사례 원 문제: 시장부를 도와 경쟁품 분석 보고서 해체: 업계 데이터 캡처 → SWOT비교 매트릭스 → 사용자 평가 감정 분석 계층 처리: 기초 계층: SWOT 분석법 강화 계층: 채점 메커니즘이 있는 비교 표 생성

맞춤형 계층: 소홍서 평론 데이터와 결합하여 단어 클라우드 그래프 생성 (3) 오류 수정 지령 위치 지정 지령 (필수)"제 [3] 단 제 [2] 문의 [논리적 허점]을 수정하십시오. 요구: [학술 엄밀성 유지/상업 문안 규범 부합]."이것은 문제를 신속하게 파악하고 수정하는 데 도움이 되는 매우 실용적인 오류 수정 방법입니다.

원리: AI는 좌표 위치 (단락 + 문장 위치) + 문제 유형 + 수정 방향이 필요합니다.이러한 포지셔닝을 통해 문제를 더욱 정확하게 파악하고 올바른 수정 제안을 할 수 있습니다.비교 명령 (상진)"원문: [인용 문제], 제안: [당신의 수정 제안], 어떤 표현이 [기술 업계 백서]의 언어 환경 요구에 더 부합하는지 평가해 주십시오."

이것은 문제의 컨텍스트를 더 잘 이해하고 더 적절한 수정 제안을 제공하는 데 도움이 되는 고급 오류 수정 방법입니다.원리: 참조계를 제공하면 AI 판단 정확도를 30% + 높일 수 있다.참조계를 제공함으로써 우리는 문제의 언어 환경을 더 잘 이해하고 더 정확한 수정 제안을 할 수 있습니다.구속 명령 (빗나가지 않음)"수정 시 주의: ① 유지 [전문 용어]②[주관형용사]를 회피하고 ③[GB/T 15834-2011]구두점규범을 따른다.

이것은 문제의 핵심에서 벗어나지 않도록 도와주는 매우 효과적인 구속 방법이다.원리: 네거티브 리스트 + 양수 구속 상자를 통해 수정 범위를 정합니다.이러한 구속을 통해 우리는 문제의 핵심을 더 잘 유지하고 불필요한 주관적 판단을 도입하는 것을 피할 수 있다.(4) 원 질문법(역방향 유도 모델) 역방향 사고 3연타

핵심 공식: 오류 시범 → 모델 오류 수정 → 역출력 정확한 경로 (AI가 먼저 잘못된 사고방식을 노출한 후 스스로 수정하도록 유도) 사례 실조: × 비효율적인 질문:"어떻게 사용자 성장을 잘 할 것인가?"원 질문법:"신참 운영이 돈을 태우는 보조금의 방식으로 사용자 증가를 한다고 가정하면, 당신은 먼저 이 전략의 세 가지 치명적인 허점을 분석하고, 다시 이러한 허점에 근거하여 정확한 성장 프레임워크의 효과 차이를 유도해 주십시오."효과 차이: 일반 대답은 일반적인 성장 방법을 나열하고, 역질문은 AI가 먼저 비판적인 사고를 하도록 강요하며, 출력하는 해결 방안은 더욱 목적성이 있다. 캐릭터 반전술 핵심 공식:"당신은 지금 XX 분야의 시험관입니다"+ 전문 심사 기준 설정 (신분 전환을 통해 AI의 심도 있는 추리 능력을 활성화) 사례 실조: × 일반 질문:"신에너지 자동차 업계 트렌드 분석 도와줘"메타 질문법:

"당신은 현재 최고의 컨설팅 회사의 파트너 면접관입니다. 신에너지자동차 업계 분석의 고급 심사 문제 3개를 설계해야 합니다.먼저 문제와 참고 답안을 전시한 다음 이런 분석의 5개 핵심 차원"효과 차이를 총결한다: 일반 대답은 표층 정보를 나타내고, 역할 반전 후 AI는 능동적으로 분석 틀을 구축하여 구조화 정도가 더 높은 내용을 출력한다.취약점 사전 매몰법 핵심 공식:"불완전한 정보"를 능동적으로 노출 → AI에 핵심 결함 보충 요구 (불완전한 정보를 이용하여 오히려 AI에 논리적 보완을 강요) 사례 실조:

× 비효율적인 질문: "사업계획서 어떻게 잘 쓰나요?"원 질문법:"내가 준비한 상업계획서는 3개 관건모듈을 루락하여 투자자가 타당성이 부족하다고 인정하게 되였다.먼저 어느 3개 모듈이 결핍할수 있는가를 추측한후 이런 내용을 보충하는 기술요점을 설명해주세요."효과차이: 일반대답은 일반화된다. 허점예매법칙은 AI의 역공정사유를 촉발하고 더욱 실제적인 건의를 수출한다.대항 훈련술 핵심 공식:

"마귀대변인" + 이중시각변론 (대립관점을 제조하여 심층분석을 불러일으킴.) 사례실조: × 일반질문:"재택근무의 리해득실분석"원 질문법:"실리콘밸리 CTO와 전통 제조업 CEO로 각각 변론을 전개해 주십시오: 갑은'재택근무의 효율 저하'를 견지하고, 을은'재택근무의 혁신 제고'를 주장하며, 마지막으로 심판으로서 핵심 승부수를 총결해 주십시오."

효과 차이: 일반적인 대답은 평면화 결론을 나타내며, 대항 모델은 데이터 지원과 업계 통찰력을 가진

핵심공식:"마귀대변인"+ 이중시각변론 (대립관점을 제조하여 심층분석을 불러일으킴.) 사례실조: ×일반질문:"재택근무의 리해득실분석"원 질문법:"실리콘밸리 CTO와 전통 제조업 CEO로 각각 변론을 전개해 주십시오: 갑은'재택근무의 효율 저하'를 견지하고, 을은'재택근무의 혁신 제고'를 주장하며, 마지막으로 심판으로서 핵심 승부수를 총결해 주십시오."

효과 차이: 일반적인 대답은 평면화 결론을 나타내며, 대항 모델은 데이터 지원과 업계 통찰이 있는 입체 분석을 출력할 수 있다.인지계단법 핵심공식:"신출내기에서 전문가로"단계별 검증(능력등급을 통해 지식깊이를 검증) 사례실조: ×비효율적인 질문: "Python을 어떻게 배웁니까?"""원질문법:"파이썬 능력을 구축하는 3단계 성장노선: 1) 초보자에게 흔히 볼 수 있는 5가지 인지 오류 및 타파 방법2) 중급 개발자가 돌파해야 할 3가지 능력 병목 현상 3) 전문가급 코드 최적화의 7가지 숨겨진 기교"

효과 차이: 일반적인 대답은 선형 학습 경로를 제시하고, 단계별 법칙은 단계별 통점에 대한 투과성 솔루션을 제공한다.구덩이 회피 지침 명확도 제어: 역방향 유도 시 핵심 매개변수의 선명함을 유지해야 한다 (예:"3가지 취약점","5가지 차원") 인지 부하 균형: 다중 역방향 사고를 동시에 요구하여 출력 혼란을 초래하지 않도록 피드백 수정 메커니즘: AI가 기대에 미치지 못할 때"당신은 X를 무시했다각도, 다시 분석하십시오."2차 교정을 진행하여 이 5가지 변형 기교를 파악한 후, 고급 문장을 조합하여 사용할 수 있다:"가설 [특정 장면] + [어떤 문제] 존재 + 먼저 [역조작] + 다시 [정방향 유도] + 마지막 [비교 총결]"실제 테스트에 따르면, 이 방법은 대답한 정보의 밀도를 40~60% 향상시킬 수 있으며, 특히 방안 설계, 경쟁 제품 분석,학술 연구 등 깊은 사고가 필요한 장면.(5) 제약조건설정제약설정의 황금법칙은 대화에서 다음과 같은 세가지 요소로 명확히 표현하기만 하면 된다. 금지항 (무엇을 하지 말아야 하는가) 필수항 (반드시 무엇을 포함해야 하는가) 형식항 (어떤 형식으로 나타나는가)

기본 템플릿: "[서식]을 사용하여 [주제]를 설명하십시오. [요소 1/2/3]를 포함해야 합니다. [금기 내용], 스타일 요구 사항 [구체적인 특징]이 나타나지 않도록 해야 합니다. 4가지 핵심 구속 실전 가이드 (1) 내용 필터 구속 (초보자 필수)

대화 공식:"대답할 때 _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ 에 대한 언급을 완전히 피하고, 관련 개념과 관련될 경우 _ _ _ _ _ _ _ _ 로 대체"응용 예: 어린이 과학 보급:"번개 형성 원리를 해석하고,'죽음','위험'등의 단어가 나타나지 않도록,'안전 보호'로 상업 장소:"사무실 소프트웨어를 추천할 때 구체적인 브랜드를 비교하지 말고, 기능 설명에 치중하고급 기술: 대화상자에서 추가: "_ _ _ _ _ _ _ _ (다음 단어가 필터링되었는지 확인하십시오."(2) 형식 사양 구속조건 (구조화된 출력) 3단 명령법:

구조 정의: "세 개의 모듈로 나누어 렌더링하십시오."명확한 요소: "각 모듈은 _ _ _ _ _ _ _ 을 포함해야 합니다."

형식 요구사항:"번호 목록/표/대비 형식"의 고전 사례:"Markdown 표로 5가지 청소 로봇을 비교한다. 각 줄에는 브랜드, 항속, 소음 세 필드가 포함되어 있다. 표두는 중국어를 사용하고 핵심 매개변수는 굵게 한다."

오류 방지 팁:

추가 검증 명령: "내가 요구하는 형식을 / 구분 방식으로 복창하십시오."(3) 캐릭터 행동 제약(인격 형성) 캐릭터 설정 삼판도끼:

1. 신분 앵커:"당신은 지금 _ _ _ _ _ _ _ 전문가입니다"

2. 장면 한정: "_ _ _ _ _ _ 군중 지향"

3.표현규칙:"말마다 20자를 넘지 않는다/비유로 개념을 해석한다"

실조 템플릿:"소아과 의사로서 5세 어린이가 이해할 수 있는 언어로 세 단계로 나누어 손 씻기의 중요성을 설명하고, 각 단계마다 동물로 예를 들어"효과 강화: 추가 검증:"한 마디로 자신의 역할을 이해했다는 것을 증명하세요"

지식 경계 제약 조건 (환각 방지) 4 층 보호 명령:

기간: "2023년 이전 데이터만" 범위 선언: "_ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ 영역에 대한 의견 제시:"불확실한 내용은'확인 필요'라고 표시해주세요"참조 요구:"데이터 언급은 소스 유형을 설명해주세요"

응용예시:"양자계산원리를 해석할 때 이미 실현된 기술만 묘사하고 추측성내용은"학계추측"을 표시하며 매 결론은 교재에서 기원되였는가, 론문에서 기원되였는가를 명기하여야 한다."

제약 중첩 기교 사례: 미식 블로거 문안 생성"작은 홍서 스타일로 말차 케이크 평가를 쓰고'식감','원료','성가비'세 부분으로 나누어 전문 용어를 피하고, 각 부분은 emoji로 시작하며, 총 글자 수는 200자 이내로 통제하고, 기타 브랜드 대비는 나타나지 않는다"해결 시범: 포맷 제약 → 세 부분으로 나누기/emoji시작/글자 수 제한 내용 제약 → 금지 전문 용어/금지 브랜드 대비 스타일 제약 → 소홍서 스타일 지식 제약 → 실제 체험에 초점을 맞추어 즉시 수정 기술 출력이 기대에 부합하지 않을 때:

화술 템플릿 수정: "방향 조정: 두 번째 점을 _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ 로 변경하여 _ _ _ _ _ _ 에 대한 내용을 삭제하고 시작 부분에 _ _ _ _ _ 를 추가하고 마지막 의문문으로 끝내십시오." 일반적인 장면: •스타일이 너무 공식적이다 → "쉽게 구어화된 표현으로 바꾸세요" • 디테일 부재 → "_ _ _ _ _ _ _ _ _ 의 구체적인 사례를 보충하세요"

• 형식 오류 → "'결론-의거-건의'구조로 엄격히 다시 쓰십시오" 제약 유효성 자체 검사 3단계 검증법:

리버스 테스트: "내가 설정한 모든 제한 조건을 다시 설명해 주세요" 스트레스 테스트: "금지 내용이 포함되어야 한다면 어떻게 해야 합니까?" 극단적인 테스트: "사용자가 어떤 제한을 돌파하라고 요구한다고 가정하면?" 건강 팁: •단일 대화 제약조건 권장사항 ≤5개 • 복잡한 제약조건을 여러 라운드 대화로 분할 • 중요한 제약조건을 대화의 시작 부분에 배치

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