这年头，AI 写作早就不是什么新鲜事儿了，但真正能把 AI 用得顺手、出活儿快又好的人，其实没多少。尤其是 DeepSeek AI 最近完成了大版本升级，模型对指令的理解深度、输出内容的逻辑性和细节丰富度，都比之前强了不止一个档次。这时候要是还抱着老一套的指令写法不放，那真就是浪费了这升级后的好本事。今天就掰开揉碎了讲，模型升级后，DeepSeek AI 的写作指令到底该怎么优化，才能让它写出你心坎里的东西。
📌 指令基础构成：升级后必须吃透的 3 个核心要素
模型升级后，指令不再是简单的一句话描述，得有血有肉才行。首先目标必须像手术刀一样精准。以前可能说 “写一篇关于健身的文章” 就行，现在不行了。你得说清楚是写给新手还是老手，是想强调减脂还是增肌，甚至要说明白希望文章里包含多少个实操动作。比如 “给刚接触健身的上班族写一篇 300 字短文，重点讲如何利用午休 15 分钟做增肌训练，包含 2 个不需要器械的动作”，这样模型才不会跑偏。
然后背景信息不能少。升级后的模型虽然更聪明，但也不是算命的，不知道你脑子里的前因后果。就拿写产品文案来说，你得告诉它产品的核心卖点是什么，目标用户平时有什么痛点，甚至之前的推广文案反响怎么样。比如 “这款蓝牙耳机主打续航 100 小时，目标用户是经常出差的商务人士，他们之前抱怨过耳机总在开会时没电，之前的文案强调‘超长待机’效果一般，这次想换个角度”，给足背景，模型才能踩中关键点。
最后输出形式得具体到不能再具体。是要清单体还是故事体？是需要分点列出还是写成连贯的段落？有没有关键词必须包含？比如 “写一篇关于夏季防晒的小红书笔记，用‘姐妹们听我说’开头，分 3 点讲物理防晒的好处，每点后面加一个 emoji，结尾必须带‘# 防晒攻略’标签”，越具体，模型给你的东西就越不用返工。
🎯 不同场景下的指令设计：升级后针对性更强了
写营销文案的时候，指令得带点 “煽动性”。升级后的模型对情绪的捕捉更敏锐，所以你要在指令里明确希望引发读者什么情绪。想让读者着急下单？可以说 “写一段运动鞋的促销文案，突出限时折扣，让看到的人觉得现在不买就亏大了，用词要口语化，像朋友在耳边劝你一样”。要是想让读者觉得亲切，那就加一句 “多用点网络热词，比如‘绝绝子’‘冲鸭’之类的”。
写专业内容，比如行业报告，指令就得 “板正” 起来。得明确数据来源要求、分析维度和结论呈现方式。比如 “写一份 2024 年新能源汽车市场分析报告的开头部分，引用工信部最新发布的数据，分析纯电车和混动车的销量占比变化，结论要用‘由此可见’引导，语言风格要正式，避免口水话”。模型升级后对专业术语的理解更到位，你尽管把行业内的专业词汇放进去，它都能接住。
写故事类内容，指令要给足 “画面感”。升级后的模型在细节描写上进步很大，你得在指令里给它搭好骨架。比如 “写一个关于乡村教师的短篇故事开头，场景设定在暴雨天的教室，要描写出雨水打在窗户上的声音、孩子们冻红的小手、老师眼里的担忧，开头用环境描写引出人物”。你给的画面元素越具体，模型写出的故事就越有代入感。
🔍 提升指令精准度的 5 个实战技巧
限定范围比泛泛而谈管用 10 倍。比如想让模型写旅游攻略，别说 “写一篇云南旅游攻略”，而是 “写一篇适合情侣的云南 5 日游攻略，排除爬山项目，包含 3 个网红打卡点和 2 家本地人常去的餐厅，预算控制在人均 3000 元以内”。范围一缩窄，模型的输出就不会东一榔头西一棒子。
分步骤下达指令适合复杂任务。遇到那种需要层层递进的内容，比如写一篇产品使用教程，就可以拆成几步。“先写清楚这款咖啡机的 3 个核心部件名称和作用，再分步骤讲第一次使用前的清洗方法，最后说日常制作美式咖啡的操作流程，每步都要标上序号”。升级后的模型能很好地理解步骤之间的逻辑关系，不会出现前后颠倒的情况。
用 “反面例子” 减少无效输出。有时候你说不清楚想要什么，但一定知道不想要什么。这时候就可以在指令里加上排除项。比如 “写一篇关于养猫的科普文，不要讲猫咪品种介绍，不要推荐特定品牌的猫粮，重点放在新手最容易犯的 3 个错误上”。模型升级后，对 “不要做什么” 的执行度很高，能帮你过滤掉很多无用信息。
加入 “参考范例” 能快速对齐风格。如果你有特别喜欢的文章风格，直接把范例片段放进指令里。“按照这段文字的风格写一篇宠物狗训练的短文：‘我家狗子刚到家那会儿，跟个小疯子似的，见啥咬啥。后来我每天拿个小球陪它玩 10 分钟，现在乖得像个小绅士。’要口语化，带点个人经验分享的感觉”。模型会模仿范例的语气、句式，甚至是隐藏的情绪。
设定 “读者画像” 让内容更贴需求。同样一个主题，写给学生和写给上班族，内容肯定不一样。指令里明确读者是谁，模型就能调整用词和侧重点。“给 60 岁以上的老年人写一篇关于智能手机防诈骗的短文，用词要简单，避免专业术语，多举他们身边可能遇到的例子，比如冒充子女要钱这种”。
🚫 这些指令误区，升级后千万别再犯
指令太笼统，等于没说。很多人还在用 “写一篇关于健康饮食的文章” 这种指令，升级后的模型虽然能写，但写出来的东西肯定很平庸。就像你去饭店说 “给我做个菜”，厨师也不知道你想吃辣的还是甜的，荤的还是素的。一定要把主题拆解开，越细越好。
信息给一半，模型猜半天。有人写指令喜欢藏着掖着，觉得模型应该 “懂我”。比如写产品推荐，只说 “推荐几款好用的护肤品”，却不说自己是油性皮肤还是干性皮肤，预算多少。结果模型推荐了一堆不适合的，还怪模型不行。记住，你给的信息越全，模型的输出就越精准。
语气太生硬，影响输出效果。升级后的模型对语气有一定感知，指令里要是全是命令式的话，比如 “必须写 300 字，必须包含这 5 个词”，模型虽然会照做，但内容可能会显得死板。换成 “麻烦写一篇 300 字左右的短文哦，要是能把这 5 个词自然地加进去就更好啦”，效果往往会更灵动。
频繁改指令，模型会混乱。有些人写着写着觉得不对，就半路改指令，而且改得幅度很大。比如一开始让模型写 “减肥的好处”，写了一半又说 “还是写减肥的坏处吧”。这时候模型可能会出现内容混杂的情况，因为它还在消化前面的指令。最好是想清楚了再写指令，真要改，就把之前的指令作废，重新给一个完整的。
✨ 结合新功能的指令创新：升级后这些玩法超好用
利用 “多轮对话记忆” 功能，指令可以循序渐进。模型升级后能记住前面的对话内容了，所以不用一次性把所有要求都说完。比如先让模型 “写一个关于秋天的开头”，等它写完，再接着说 “刚才那段太伤感了，改成欢快一点的，加些丰收的元素”，最后说 “把这段扩展成 200 字的短文”。这样一步步调整，比一开始就说一堆要求更高效。
用 “数据整合” 新功能，指令里明确数据需求。现在模型能处理简单的数据整合了，写报告类内容时特别有用。指令可以这么写：“整理 2023 年 - 2024 年国内旅游人数的数据，分季度列出，计算每个季度的同比增长率，最后用一句话总结趋势，数据来源注明是国家统计局官网”。模型会按照你的要求把数据整理得清清楚楚。
借助 “风格迁移” 新功能，指令里指定风格模板。如果你想让同一篇内容有不同风格，不用重新写指令，直接用这个功能。比如 “把刚才写的‘城市夜景’短文，分别改成古风和科幻风格的，古风要多用点诗词里的意象，科幻要带点未来感的词汇”，模型能快速完成风格转换。
📝 实战案例：优化前后的指令对比，效果差太多
案例一：写一篇儿童绘本故事开头
优化前指令：“写一个儿童绘本故事的开头。”
优化后指令：“给 3-5 岁的小朋友写一个绘本故事开头，主角是一只小松鼠，场景是秋天的森林，要写出小松鼠的活泼可爱，开头用‘秋天的风，呼啦啦地吹’这句话，字数控制在 100 字以内。”
优化前输出很普通：“森林里有一只小松鼠，它很喜欢秋天。”
优化后输出生动多了：“秋天的风，呼啦啦地吹。小松鼠从树洞里探出头，毛茸茸的尾巴一甩一甩的。它看见地上的叶子黄了，像给大地铺了一层金毯子，开心得蹦了起来：‘捡叶子去咯！’”
案例二：写一段手机 APP 的使用说明
优化前指令：“写一下这个 APP 怎么用。”
优化后指令：“给第一次用这款记账 APP 的大学生写一段使用说明，重点讲如何添加一笔消费记录，步骤要简单，用‘点击’‘输入’这样的词，最后提醒他们别忘了选消费类别哦。”
优化前输出太笼统：“打开 APP，添加记录就行。”
优化后输出很详细：“打开 APP 后，点击首页中间的‘+’号，输入你花了多少钱，比如‘20’，再写上买了什么，像‘奶茶’。对了，别忘了在下面选‘餐饮’这个类别，最后点‘保存’就好啦。”
看出来了吧，模型升级后，指令优化到位了，DeepSeek AI 能给你的惊喜真不少。关键就在于把指令想得细一点、说得清一点，别怕麻烦。多试几次，你就会发现，它能变成你写作时的得力助手，帮你省不少事。
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