• Markdown 格式输出：使用 Markdown 代码块格式，包括多级标题。
• 关键词加粗：在标题和正文中加入关键词并加粗。
• 问答形式：采用问答形式，但避免啰嗦的一问一答。
• 详细步骤：提供详细的安装或使用步骤，并对关键词和重点内容进行加粗标注。
• 口语化、具象化：在细节段落使用口语化、具象化的介绍，多用例子。
• 纠正错误：指出并纠正原文中的明显错误。
• 鲁迅风格总结：在最后以鲁迅风格进行总结和感悟。
• 添加标签：添加易于搜索的标签（ 格式）。

现在，请您发送原文内容，我将立即开始处理。

由于您提供的原文是 DeepSeek 官方提示词，我将以此为基础，进行分析和重构：

DeepSeek 官方提示词深度解析与应用指南

一、 为什么要使用 DeepSeek 官方提示词？

DeepSeek 作为一款强大的语言模型，其性能表现很大程度上取决于用户如何引导。官方提示词经过精心设计和优化，能够最大程度地发挥 DeepSeek 的能力，让您的 API 应用效果媲美官方。

二、 DeepSeek 官方提示词核心要素有哪些？

1. 温度（Temperature）设置

• 什么是温度（Temperature）？
  温度是控制语言模型输出随机性的参数。温度越高，输出越随机、多样化；温度越低，输出越确定、集中。
• DeepSeek 官方推荐温度值是多少？
  0.6。这个值在创造性和确定性之间取得了较好的平衡。

2. 系统提示词（System Prompt）

• 系统提示词的作用是什么？
  系统提示词用于设定语言模型的角色、背景和行为准则。
• DeepSeek 官方推荐的系统提示词是什么？
  空。这意味着不给 DeepSeek 预设任何角色或立场，让其完全根据用户输入和搜索结果（如果启用联网）进行回答。

3. 联网提示词（Networking Prompt）

• 联网提示词的作用是什么？
  当需要 DeepSeek 结合网络搜索结果进行回答时，联网提示词提供了一套规范的指令，指导 DeepSeek 如何处理和引用搜索结果。
• 联网提示词的核心内容有哪些？
  • 搜索结果格式：明确了搜索结果的呈现格式（[webpage X begin]...[webpage X end]）。
  • 引用格式：规定了如何在回答中引用搜索结果（[citation:X]）。
  • 引用位置：强调了引用应出现在句子末尾，而不是集中在答案最后。
  • 多来源引用：如果一句话源自多个上下文，需要列出所有相关的引用编号。
  • 日期信息：提示 DeepSeek 注意当前日期（{cur_date}）。
  • 结果筛选：强调 DeepSeek 需要对搜索结果进行甄别和筛选，并非所有内容都与问题相关。
  • 列举限制：对于列举类问题，答案要点应控制在 10 个以内，并引导用户查看搜索来源。
  • 创作要求：对于创作类问题，要求 DeepSeek 在正文中引用，解读题目要求，生成有深度、有创造力的答案，并尽可能延长篇幅。
  • 结构化：对于较长的回答，鼓励 DeepSeek 进行结构化和分段总结。
  • 要点数量：分点作答时，要点数量应控制在 5 个以内，并合并相关内容。
  • 客观问答：对于简短的客观问答，可以适当补充相关信息。
  • 格式选择：根据用户要求和回答内容选择合适的格式，确保可读性。
  • 多网页综合：回答应综合多个相关网页，避免重复引用。
  • 语言一致性：除非用户要求，回答语言应与提问语言保持一致。

4. 用户消息

• 用户消息应该如何构建？
  用户消息应该清晰、明确地表达问题或需求（{question}）。

三、如何应用 DeepSeek 官方提示词？

1. 设置 Temperature：在您的 API 调用中，将 temperature 参数设置为 0.6。
2. 清空 System Prompt：确保您的 API 调用中没有设置系统提示词。
3. 使用联网提示词（如需联网）：将上述联网提示词完整地复制到您的 API 调用中。请务必将 {search_results} 替换为实际的搜索结果，将 {cur_date} 替换为当前日期，将 {question} 替换为用户的问题。
4. 构建用户消息：清晰、明确地提出您的问题或需求。

四、DeepSeek 官方提示词的优势是什么？

通过控制temperature和system prompt，能够大幅度提高模型的能力。

举例：
假设用户提问：“请总结一下人工智能的最新发展趋势。”

使用 DeepSeek 官方提示词，API 调用可能如下所示：

{
“temperature”: 0.6,
“system_prompt”: “”,
“prompt”: “# 以下内容是基于用户发送的消息的搜索结果:\n[webpage 1 begin]…[webpage 1 end]\n[webpage 2 begin]…[webpage 2 end]\n[webpage 3 begin]…[webpage 3 end]\n在我给你的搜索结果中，每个结果都是[webpage X begin]…[webpage X end]格式的，X代表每篇文章的数字索引。请在适当的情况下在句子末尾引用上下文。请按照引用编号[citation:X]的格式在答案中对应部分引用上下文。如果一句话源自多个上下文，请列出所有相关的引用编号，例如[citation:3][citation:5]，切记不要将引用集中在最后返回引用编号，而是在答案对应部分列出。\n在回答时，请注意以下几点：\n- 今天是2025年2月15日。\n- 并非搜索结果的所有内容都与用户的问题密切相关，你需要结合问题，对搜索结果进行甄别、筛选。\n- 对于列举类的问题（如列举所有航班信息），尽量将答案控制在10个要点以内，并告诉用户可以查看搜索来源、获得完整信息。优先提供信息完整、最相关的列举项；如非必要，不要主动告诉用户搜索结果未提供的内。\n- 对于创作类的问题（如写论文），请务必在正文的段落中引用对应的参考编号，例如[citation:3][citation:5]，不能只在文章末尾引用。你需要解读并概括用户的题目要求，选择合适的格式，充分利用搜索结果并抽取重要信息，生成符合用户要求、极具思想深度、富有创造力与专业性的答案。你的创作篇幅需要尽可能延长，对于每一个要点的论述要推测用户的意图，给出尽可能多角度的回答要点，且务必信息量大、论述详尽。\n- 如果回答很长，请尽量结构化、分段落总结。如果需要分点作答，尽量控制在5个点以内，并合并相关的内容。\n- 对于客观类的问答，如果问题的答案非常简短，可以适当补充一到两句相关信息，以丰富内容。\n- 你需要根据用户要求和回答内容选择合适、美观的回答格式，确保可读性强。\n- 你的回答应该综合多个相关网页来回答，不能重复引用一个网页。\n- 除非用户要求，否则你回答的语言需要和用户提问的语言保持一致。\n\n# 用户消息为：\n请总结一下人工智能的最新发展趋势。”
}

DeepSeek 将根据搜索结果和提示词的要求，生成一份关于人工智能最新发展趋势的总结，并在文中恰当地引用搜索结果。

我认为：这世上本没有路，走的人多了，也便成了路。DeepSeek 的官方提示词，便是这样一条被趟出来的“路”。它并非唯一的道路，但无疑是一条被验证过的、通往更佳效果的捷径。我们沿着这条路走，可以少走很多弯路。但同时，我们也要保持思考，这条路是否还有优化的空间？是否还有其他的路，能够通往同样的目的地，甚至更远的地方？