本文整理自《DeepSeek 30 个喂饭指令.pdf》，涵盖内容创作、电商运营、知识付费等六大核心领域的 30 条实用指令，以及 10 种高效提示词技巧，助力精准调用 AI 能力，提升工作与生活效率。

一、30 个喂饭指令（按领域分类）

（一）内容创作类（5 条）

1. 爆款标题生成：生成 10 个吸引眼球的 [主题] 标题，要求包含数字、情绪词和悬念。示例：输入 “生成 10 个关于减肥的爆款标题”。

2. 小红书种草文：以 [身份] 的口吻，写一篇 [产品] 的种草笔记，突出 3 个使用场景和 2 个痛点解决方案。

3. 短视频脚本：生成一个 [时长] 的短视频脚本，包含开场悬念 + 中间反转 + 结尾行动号召。

4. 长文创作：以 [风格] 写一篇关于 [主题] 的深度文章，包含 3 个分论点，每个论点配 1 个案例。

5. SEO 优化文章：围绕关键词 [XXX] 写一篇 1000 字文章，密度 3%，包含 H2/H3 标签。

（二）电商运营类（5 条）

（三）知识付费类（5 条）

（四）数据分析类（5 条）

（五）编程开发类（5 条）

（六）生活效率类（5 条）

二、DeepSeek 提示词技巧（10 种）

1. 角色锚定法

• 认知原理：工作记忆容量限制理论（Miller's Law）

• 技术原理：通过角色声明激活特定领域知识图谱节点，聚焦模型注意力

• 方法：前置身份标签 + 专业场景定义

• 案例：

• 低效指令：“如何提高工作效率”

• 优化指令：“作为 GTD 认证时间管理教练，请为经常跨时区会议的跨国团队设计每日 3 小时深度工作保护方案”

• 效果：方案适用性提升 40%（角色标签缩小决策空间）

2. 三维约束法

• 认知原理：决策疲劳规避机制

• 技术原理：通过资源 / 精力 / 环境约束构建决策边界，实现帕累托最优解搜索

• 方法：同步声明时间 / 精力 / 工具限制

• 案例：

• 基础指令：“制定学习计划”

• 进阶指令：“在每日可用 2 小时（19:00-21:00）、脑力峰值下降 30% 的晚间时段，设计 Python 机器学习进阶计划（需兼容 Anki 记忆曲线）”

• 效果：计划可持续性提升 55%

3. 结构化追问

• 认知原理：组块化记忆理论

• 技术原理：通过指令分片降低 transformer 架构的认知负荷

• 方法：强制分步执行路径

• 案例：

• 模糊需求：“优化我的晨间流程”

• 结构化：“请按：①30 分钟运动与认知激活的生化平衡→②信息摄入优先级矩阵构建→③跨平台日程自动同步方案分步优化”

• 效果：执行链路清晰度提升 63%

4. 反幻觉验证

• 认知原理：元认知监控理论

• 技术原理：建立可验证的时间日志数据锚点，对抗概率生成偏差

• 方法：要求标注时间记录方法论

• 案例：

• 普通指令：“分析我的时间使用情况”

• 防幻觉：“基于 RescueTime 连续两周屏幕使用数据，按《深度工作》四象限法分类，并说明统计显著性验证方法”

• 效果：诊断准确度提升 58%

5. 模式嵌套法

• 认知原理：双加工理论系统激活

• 技术原理：组合认知框架形成多维特征空间

• 方法：混合经典时间管理模型

• 案例：

• 单模型：“用艾森豪威尔矩阵规划任务”

• 嵌套：“在四象限法基础上，叠加《番茄工作法》的注意力周期律动，整合《搞定》的每周回顾机制”

• 效果：系统适配性提升 47%

6. 可视化驱动

• 认知原理：图优效应（Picture Superiority Effect）

• 技术原理：激活视觉皮层关联的神经网络通路

• 方法：指定时间地理学表达范式

• 案例：

• 文字需求：“展示我的时间分配”

• 可视化：“用时区热力图呈现跨洲协作周日程，X 轴为 UTC 时间，Y 轴为协作方，色阶表示认知负荷强度（附颜色映射公式）”

• 效果：模式识别效率提升 61%

7. 增量修正协议

• 认知原理：动态一致性理论

• 技术原理：通过梯度下降实现方案迭代优化

• 方法：建立 “约束变更 — 方案调整” 映射

• 案例：

• 初始方案：“每周 40 小时工作计划”

• 修正：“若新增 3 小时通勤时间但必须保证 7 小时睡眠，如何重新分配学习 / 工作 / 运动模块？需提供调整后的昼夜节律匹配度评估”

• 效果：方案弹性提升 44%

8. 技术雷达锚定

• 认知原理：认知脚手架理论

• 技术原理：锁定特定方法论版本防止概念漂移

• 方法：绑定经典理论版本号

• 案例：

• 通用指令：“推荐任务管理工具”

• 锚定：“依据《Getting Things Done》2015 修订版第 7 章，设计 OmniFocus 与 Todoist 的跨设备同步实施方案”

• 效果：方法保真度提升 66%

9. 多模态验证

• 认知原理：多重编码理论

• 技术原理：跨模态表征增强记忆提取

• 方法：三维时间立方体构建

• 案例：

• 单模态：“说明时间阻塞法”

• 多模态：“阐述时间立方体方法论，给出每日能量波动计算公式，并绘制三维时间块分配图（附 Blender 建模参数）”

• 效果：方法掌握度提升 52%

10. 效能监测绑定

• 认知原理：霍桑效应强化机制

• 技术原理：建立量化反馈回路

• 方法：嵌入 PDCA 循环监测点

• 案例：

• 普通需求：“制定阅读计划”

• 监测绑定：“设计 6 周主题阅读计划，需包含：①每周认知负荷评估公式②Readwise 同步规则③Notion 仪表盘关键指标（完成率 / 理解度 / 输出转化率）”

• 效果：目标达成率提升 57%