DeepSeek は、テンプレートと例を含む独自のプロンプトを提供するため、より効率的に使用できます。

最近、人工知能システムDeepSeekが非常に人気になってきており、多くの友人がそれを使って問題を解決しようとしています。しかし、質問方法の問題により、理想的な回答が得られないことが多く、システムの有効性に影響を与えます。ここでは、一般的なテンプレートと具体的な例の両方を提供しながら、DeepSeek がさまざまなアプリケーション シナリオのプロンプト ワードを自ら導入できるようにします。より正確かつ効率的にご利用いただけるようになると思いますので、繰り返し収集して練習する価値はあります！

質問：あなたの能力をより有効に活用するために、さまざまな応用シナリオのプロンプトワードを詳しく紹介してください。

DeepSeekの思考プロセス:

さて、ユーザーから、さまざまなアプリケーション シナリオのプロンプト ワードを詳しく紹介するように依頼されたので、まずはこの情報をどのように整理するかを考えなければなりません。まず、ユーザーはさまざまな分野のキューワードの例を網羅した包括的なガイドを求める場合があります。コンテンツ作成者、開発者、または AI アプリケーションに興味のある人である可能性があります。コンテンツ作成、プログラミング、教育などの一般的な使用例を特定し、それぞれにプロンプ​​ト語の具体的な例を示す必要がありました。

ユーザーは、これらのプロンプトによって ChatGPT などの AI ツールをより効果的に使用できるようになることを期待できます。根本的なニーズとしては、作業効率の向上や AI のさまざまな用途の検討などが考えられます。それぞれの例が明確であることを確認し、ユーザーが適用方法をよりよく理解できるように、使用シナリオと例を提供する必要があります。

次に、カバーされているシナリオが包括的であるかどうかを考慮する必要があります。一般的なコンテンツ生成とプログラミング支援に加えて、データ分析、ビジネス アプリケーション、クリエイティブ ライティングなどもあります。各分野では異なるプロンプト構造が必要です。たとえば、データ分析ではより構造化されたクエリが必要になる場合がありますが、クリエイティブ ライティングでは創造性を刺激するプロンプトが必要です。

また、プロンプトの単語の多様性にも注意してください。たとえば、詳細な手順が必要なもの、ロールプレイングが必要なもの、特定の形式での出力が必要なものなどがあります。ユーザーはこれらのニュアンスに気付かない可能性があるため、さまざまなバリエーションの例を示すことが重要です。たとえば、プログラミングでは、プロンプト ワードの構造はデバッグ コードと生成されたコードで異なる場合があります。

さらに、ユーザーは、スタイル、トーン、形式を指定するなど、ニーズに応じてプロンプトの単語を調整する方法を知る必要がある場合があります。たとえば、ビジネスメールでは、フォーマルとインフォーマルが区別されます。あるいは、生徒のレベルに応じて教育を調整すること。

最後に、AI モデルによってプロンプトの単語に対する応答が異なる場合があるため、ユーザーは練習と調整の重要性を再認識します。最良の結果を得るには、複数回の反復が必要になる場合があります。要約は簡潔で、柔軟な適用と継続的な最適化を強調する必要があります。

DeepSeekの回答:

以下は、一般的な領域と具体的な使用例を網羅し、さまざまなアプリケーション シナリオ向けに設計されたプロンプト ワードのガイドです。これらのヒントをマスターすると、AI ツール (ChatGPT など) を使用してタスクをより効率的に完了できるようになります。

1. コンテンツ作成シナリオ

1. 記事執筆

基本テンプレート:

「[トピック]に関する[記事の種類]を[専門的/一般的な]口調で、[特定の要素]を含め、[主要なアイデア]に焦点を当てて書きます。」

例：

「ブロックチェーン技術に関する科学記事を、技術原理、応用シナリオ、将来の動向など、わかりやすい言葉で書き、金融業界への影響に焦点を当てます。」

2. ソーシャルメディアの運用

高度なテクニック:

「[ターゲットグループ]の読書習慣に合わせて、[ブランド/製品]の[プラットフォーム名]の[コンテンツタイプ]を設計し、[絵文字/ホットミーム]を使用して、[コミュニケーション目標]を達成します。」

「デザイン5 Xiaohongshuの新しいスポーツヘッドフォンのコピーライティング。18〜25歳の大学生をターゲットにし、キャンパスのシーンを組み合わせ、����などの絵文字を使用し、バッテリー寿命とノイズ低減機能を強調しています。」

2. プログラミング開発シナリオ

1. コード生成

構造化されたヒント:
「[プログラミング言語]で[関数]を実装し、[特定のライブラリ/フレームワーク]の組み込みを必要とし、[境界条件]を処理し、[必要な]形式で出力するコードを記述します。」

例：
「Python を使用して画像の 2 値化関数を記述し、OpenCV ライブラリを使用し、JPG/PNG 形式を処理し、例外キャプチャを追加し、処理前後の比較画像を返す必要があります」

2. コードの最適化

正確な説明:
「次のコードの [時間の複雑さ/メモリ使用量] を最適化します。現在の問題: [特定のパフォーマンス]、期待される目標: [定量的指標]、[互換性/可読性] を維持します。」

例：

「この Java ソート アルゴリズムを最適化します。現在、100,000 のデータを処理するのに 8 秒かかります。目標は、これを 3 秒以内に短縮し、JDK8 の互換性を維持することです。」

3. 商用アプリケーションのシナリオ

1. 市場分析

分析フレームワーク:
「[業界]の市場アナリストとして、[期間]における[競合他社A]と[競合他社B]の[ディメンション]のパフォーマンスを比較し、SWOTモデルを使用して提示し、データの視覚化の提案を行います。」

例：

「新エネルギー車のアナリストとして、私はSWOT分析を使用して、2023年第1四半期のTeslaとBYDのチャネルレイアウトとマーケティング戦略を比較しました。棒グラフと折れ線グラフを組み合わせることをお勧めします。」

2. 事業計画

要素の組み合わせ:

「[業界]のスタートアップ プロジェクト用の BP テンプレートを生成します。これには、[市場の問題点]-[ソリューション]-[収益モデル]-[3 年計画] モジュールが含まれ、[投資家の注目指標] を使用する必要があります。」

例：

「高齢者に優しい設計の革新、サブスクリプションベースの収益モデル、政府協力リソース、ROIとユーザーLTVの計算のハイライトなど、スマート高齢者ケアハードウェアプロジェクトのビジネスプランフレームワークを生成します。」

4. 教育とトレーニングのシナリオ

1. コース設計

重ね着のヒント:

「[年齢層/レベル]の学習者向けに、[理論]-[実践]-[評価]を含み、[教授法]を組み込み、[能力開発目標]を満たす[トピック]のカリキュラムを設計する」

例：

「中学生向けの 6 時間の Python 入門コースを設計しました。各コースには概念の説明 + コード ラボ + プロジェクト チャレンジが含まれており、PBL 教授法を使用して計算思考を養います。」

2. テスト問題の生成

パラメータ化の要件:

「[科目] [難易度] の [問題タイプ] を生成し、[知識ポイント] をテストし、[干渉項目/問題解決手順] を設定し、[採点基準] と [回答分析ポイント] を添付します。」

例：

「高校数学の導関数の応用に関する、中〜高レベルの多肢選択問題 5 つを生成し、極値点の決定をテストし、間違いやすい干渉項目を設定し、問題を解決するための重要な手順の説明を添付します。」

5. クリエイティブなデザインシーン

1. 製品設計

多次元のヒント:

「[ユーザーグループ] [ニーズ] を満たし、[技術トレンド] を統合し、[イノベーションポイント] を強調し、[生産コスト/ユーザーエクスペリエンス] のバランスを考慮した [製品タイプ] の設計を考案する」

例：

「都市部のオフィスワーカー向けのポータブルオフィス機器を設計し、フレキシブルスクリーン技術を組み合わせてマルチデバイスコラボレーションの問題点を解決し、コストを500元以内に抑え、コンセプトスケッチを3つ提供します。」

2. ストーリーの創造

雰囲気作り：

「[時代背景]を舞台に、[キャラクター設定]を主人公として、[テーマ]を[対立イベント]を通じて表現し、[雰囲気]の物語スタイルを作成する[タイプ]の物語を作成します。」

例：

「近未来サイバーパンク風のサスペンス短編。主人公は記憶修復者。データ改ざん事件を通して、人間の疎外感が浮き彫りになる。描写は冷徹なレンズスタイル。」

6. プロンプトワードを最適化するためのヒント

ロールプレイング方法：

「[ドメイン エキスパートの役割] として、[特定の観点] を使用して... を分析してください。」

▶ 例: マッキンゼーのコンサルタントだと仮定して、MECE原則を使用してコミュニティグループ購入ビジネスモデルを分析します。

連鎖思考法：

「手順：[最初のステップで行うべきこと] → [2 番目のステップでの考慮事項] → [3 番目のステップでの検証方法]...」

逆質問：

「[目標] を達成するために避けるべきよくある間違いは何ですか? 上位 5 つの落とし穴と、それを避けるための戦略を挙げてください。」

混合指導法：

「まず核となるアイデアを一文で要約し、次に比喩を使って原理を説明し、最後に比較表を使って長所と短所を示します」

7. 特殊シーン処理

曖昧な要件の明確化:

「[一般的な方向性]に関しては、ニーズを明確にし、それぞれの状況に応じた実装の提案を提供するために、3つの重要な質問をしてください。」

クロスドメインイノベーション：

「[ドメイン A] の [テクノロジー/モデル] を [ドメイン B] に適用し、3 つの融合ソリューションを設計し、実現可能性を評価して例を挙げる」

倫理的リスク回避:

「[デリケートなトピック]に関する議論については、データソースの検証、複数の視点のバランス、法令遵守のチェックを含む対応メカニズムを確立してください」

実用的な提案:

具体的なものから抽象的なものへ: まずテンプレートを試し、それから徐々に「松葉杖」を取り除いてください

反復最適化を有効活用する: 最初の出力の後に「AIDAモデルを使用してこの段落を再構築してください」を追加します

個人用リマインダーライブラリを構築: カテゴリ別に効果的なリマインダーテンプレートを保存して検証します

文化適応に注意する：異なる言語シナリオに合わせて表現習慣を調整する

継続的な実践を通じて、「需要分析→キーワード抽出→構造設計」というクローズドループを徐々に習得し、AIとの連携の効率と品質を大幅に向上させます。急いで「いいね」してフォローして集めて使いましょう！