第1级-基础请求
在这个级别，你只需直接告诉DeepSeek你想要什么。不需要过多思考。有时这样做会有好结果，有时则不然。
举例：让DeepSeek总结一篇维基百科文章。

第2级-基本格式化
一些微小的格式调整可能会带来意外的大影响。比如，仅仅在提示词中添加一些破折号，就可以大大帮助DeepSeek理解你的提示词各部分的含义。
其他一些简单的格式调整，比如友好地表达，避免使用否定句，甚至"恳求"式的表达，有研究指出，在提示词中保持礼貌，可以提高大语言模型的准确性。

第3级-精准请求
第三级的关键是明确且专注地表达你希望从聊天机器人那里得到什么。
糟糕请求示例
太过模糊，如："让回答漂亮一些"。
良好请求示例
清晰指示所需内容，如请用标题、小标题和表格回答；制作特定列的表格等。
告诉大模型想要得到什么，不想得到什么

第4级-示例说明
给出示例输入和示例输出，这被称为"少样本学习"。DeepSeek会模仿你给出的示例格式。
示范：提供示例LinkedIn页面信息及期望的输出格式。

第5级-自我反省
让DeepSeek自我评估并反思自己是否遗漏了什么。这利用了大语言模型在评估方面的优势。
示例："嘿DeepSeek，你漏掉了什么?"

第6级-系统提示与定制指令
提供背景信息和期望方向给DeepSeek，以指导其按你所期望的方式回答。具体格式见视频介绍。

第7级-人格化应用（角色扮演）
让DeepSeek模仿某个专家角色回答，可以提高准确性。
例子：解谜题时，让DeepSeek扮演逻辑思维专家的角色。

第8级-思维链
要求DeepSeek解释思考过程，一步步来。通常通过添加"让我们一步步来思考"这一语句。

第9级-自我提示
让DeepSeek自己生成一个提示词，它在这方面往往比人类做得更好。解决近3年/4年的时候

第10级-CO-STAR模型
根据新加坡提示工程大赛的获胜框架CO-STAR，构建完整的提示词:
-C-Context(背景信息)
-O-Objective(明确目标)
-S-Style(希望的风格、写作风格)
-T-Tone(希望回答语调)
-A-Audience(目标受众)--体制内、规划师
-R-Response(回应类型，如表格等)
示例：
首先，我提供了一个我经营魔毯生意的背景。
接着，我设定目标是撰写一个Facebook帖子，以吸引人们购买。
我设定我需要的风格，基本上是模仿成功公司的方式。
我要求有优雅且具有说服力的语调。
我设定目标观众为30岁左右的人群。
最后，我指定了回应的格式。四句话，不需要话题标签，但需要加入一些表情符号。
基本上，使用CO-STAR的指南，你需要提供的所有信息DeepSeek都能处理，以便精确地回答你的问题。