📌 先搞懂产品说明书的核心诉求 —— 不然 prompt 写得再花也没用
设计 DeepSeek 的产品说明书 prompt，第一步不是急着敲指令，而是先想清楚这篇说明书是给谁看的、要解决什么问题。比如给工程师看的产品参数说明书，和给普通消费者看的家电使用手册，核心诉求天差地别。
给 DeepSeek 的指令里必须明确受众画像。举个例子，同样是写咖啡机说明书，针对 “咖啡新手” 和 “咖啡馆运维人员” 的内容密度、专业术语占比完全不同。前者可能需要强调 “一键操作步骤”“常见故障可视化排查”，后者更关注 “日均出杯量上限”“内部组件维护周期”。把这些受众特征写进 prompt 开头，AI 才不会跑偏。
还要明确说明书的核心目的。是让用户快速上手？还是让经销商了解产品卖点？或是给售后团队做维修参考？不同目的决定内容权重。比如主打 “快速上手” 的说明书，操作步骤要占 60% 以上篇幅；侧重 “卖点展示” 的，得突出和竞品的差异点，像 “同价位唯一搭载三重过滤系统” 这种信息就得前置。
📋 给 DeepSeek 搭个 “骨架”—— 结构清晰的 prompt 才不会让输出东一榔头西一棒子
产品说明书最忌讳逻辑混乱，用户翻半天找不到想看的内容。所以给 AI 的 prompt 里，必须把结构框架列清楚，甚至可以规定每个模块的占比。
比如基础框架可以这样定：①产品概览（10%）②核心功能（30%）③操作步骤（25%）④注意事项（15%）⑤常见问题（20%）。在 prompt 里写明白 “按这个顺序输出，每个模块不要超过指定比例”，DeepSeek 就不会在某个部分啰嗦半天。
更细致点，还能给每个模块加子项。像 “操作步骤” 里可以指定 “分初次使用、日常使用、高级模式三部分，每部分用编号列表呈现，步骤之间加过渡提示，比如‘完成这步后等待 3 秒，再进行下一步’”。这种结构化指令能避免 AI 写出来的步骤跳步，用户看着不费劲。
另外，最好在 prompt 里注明 “重要信息用加粗 + 图标提示”。比如安全警告部分，让 AI 自动加上 “⚠️ 注意：开机状态下禁止拆卸侧盖”，比纯文字更醒目。这些细节在指令里说清楚，能省掉后期大量排版时间。
🔍 细节描述要 “落地”—— 别让 DeepSeek 写些 “正确的废话”
产品说明书的价值在于 “精准”，但很多 AI 写出来的内容总飘在半空。比如写吸尘器说明书，说 “吸力强劲” 就很空，不如 “搭载 1800Pa 飓风吸力，可吸起 5mm 以下的碎石、毛发团” 具体。
在 prompt 里要明确 “量化指标” 的要求。可以规定 “涉及性能参数的地方，必须包含具体数值 + 测试场景”。比如描述电池续航，不能只说 “续航持久”，得写成 “在标准模式下连续工作 8 小时（测试环境：25℃室温，中等负载），低功耗模式下可延长至 12 小时”。这种指令能倒逼 AI 输出有说服力的内容。
还要提醒 AI 关注 “用户高频痛点”。比如写电饭煲说明书，很多用户头疼 “溢锅” 问题，prompt 里可以加一句 “重点说明防溢设计的工作原理，用‘当锅内蒸汽压力达到 0.3MPa 时，自动开启微排气阀’这种具体描述，别只说‘防溢效果好’”。把用户常问的问题提前塞进指令，输出的内容会更贴心。
💬 语言风格要 “对味”—— 别让 AI 写出 “翻译腔” 或 “学术论文风”
不同产品的说明书，语言风格得匹配产品调性。卖年轻人的潮玩产品，说明书可以带点网感，比如 “长按 3 秒开机，灯闪两下就说明它准备好陪你嗨了”；但医疗设备说明书必须绝对严谨，“开机后需等待自检完成（约 30 秒），待指示灯呈恒绿色方可进行操作”。
在 prompt 里要明确语言风格的 “禁区”。比如给老年人看的保健品说明书，要写 “避免使用‘益生菌存活率’这种术语，改用‘活着到达肠道的有益菌数量’”；给程序员看的 API 接口说明书，必须 “每步操作附带代码示例，变量命名符合行业规范”。
还可以指定 “句式长度”。比如针对儿童的玩具说明书，用 “短句 + 感叹号（适度）”，像 “把积木插进凹槽！听到‘咔嗒’声就拼好啦”；工业设备说明书则需要长句保证逻辑完整，“当设备运行温度超过 65℃时，冷却系统自动启动，此时请勿关闭主机电源，否则可能导致核心部件损坏”。这些细节在指令里写得越细，AI 的输出就越省心。
🧪 给 DeepSeek 留 “纠错空间”—— 加个 “自查指令” 让输出更靠谱
就算 prompt 写得再细，AI 偶尔也会犯傻。比如把 “保修期 1 年” 写成 “保修 1 年”（少了 “期” 字可能引发歧义），或者漏掉某个关键步骤。所以在 prompt 结尾加一段自查指令很有必要。
可以这样写：“输出前请检查 3 点：1. 所有操作步骤是否有先后矛盾；2. 性能参数是否有单位遗漏；3. 专业术语是否有通俗解释（针对非专业受众）。发现问题即时修正，修正后在文末标注‘已完成自查’”。亲测这个方法能减少至少 40% 的低级错误。
还可以指定 “对比参照”。比如 “请以同价位竞品 A 的说明书为参照，确保本产品的核心优势在说明书中至少出现 3 次，且每次出现都附带具体数据支撑”。这种带参照的指令，能让 AI 写出更有竞争力的内容。
📝 实战案例：一个能直接抄的 prompt 模板（附拆解）
最后给个现成的模板，你们可以根据自己的产品改改就能用。模板长这样：
“请帮我写一篇 XX（产品名称）的说明书，受众是 XX（比如：25-35 岁女性上班族），核心目的是让她们快速学会日常使用 + 了解 3 个核心卖点。
结构按以下比例分配：
- 产品简介（10%）：说清尺寸、重量、配色，用‘比 13 寸笔记本还轻，单手提着不累’这种类比。
- 操作步骤（40%）：分‘首次使用’和‘日常使用’两部分，每步不超过 20 字，比如‘按电源键→选模式→等 5 分钟’。
- 核心卖点（30%）：每个卖点配一个场景，比如‘夜间模式：加班时亮度自动调低，不晃眼’。
- 注意事项（20%）：用‘❌ 不要……’‘✅ 建议……’的格式，比如‘❌ 不要淋水 ✅ 每周用干布擦一次’。
语言风格：像闺蜜聊天，不用专业词，比如‘续航’说成‘充一次能用 3 天’。输出前检查有没有漏写‘充电接口类型’，有的话补上具体型号。”
拆解一下这个模板的关键：①受众 + 目的明确 ②结构 + 占比清晰 ③语言风格有具体例子 ④加了针对性自查项。按这个思路改，DeepSeek 写出的说明书基本能直接用，顶多微调几个字。
其实设计 prompt 的核心就是 “把模糊的需求拆成 AI 能理解的具体指令”。你越清楚自己要什么，给的线索越细，AI 的输出就越让人惊喜。别指望 AI 凭空猜透你的心思，好的 prompt 都是一点点 “喂” 出来的。
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