DeepSeek 这么强，还要学提示词吗？

“有了DeepSeek，还要学提示词吗？”

前两天直播的时候，有人问我这个问题。

DeepSeek 这样的大模型已经足够强，能完全“听懂”自然语言输入。

甚至很多时候，你随口一问，它都能给出不错的答案。

再加上它的深度思考能力，很多过去必须依赖精准提示词的场景，现在直接用口语化的表达就能搞定。

所以，你确实不用再去死记硬背那些又长又复杂的提示词。

但这并不意味着你可以毫无门槛地获得高质量的 AI 反馈。

换句话说，AI 变聪明了，但人的表达能力依然重要。

你需要学的不是提示词，而是如何精准表达自己的需求，这才是 AI 时代的元能力。

为什么 DeepSeek 不需要复杂提示词？

以前用 GPT-3.5 这样的模型，很多人都踩过一个坑：

如果提示词不够详细，AI 要么输出跑偏，要么答非所问，甚至直接胡编乱造。

因此，那时候大家都会强调“提示词工程”，教你怎么用高度结构化的提示词，让 AI 乖乖按照你的思路来走。

但 DeepSeek 这一代模型已经进化了，理解能力更强，补全能力更好。

就算你的表达不是很严谨，它也能大致猜到你的意思，并且尽可能帮你补充细节。

但是！表达能力依旧决定 AI 的输出质量

虽然 AI 能理解更自然的语言，但它毕竟不是人，它的“猜测”仍然是基于概率，而不是基于真正的理解。

如果你的输入过于模糊，它就只能在一个很大的范围内去“蒙”。

如果你去理发店托尼老师说：“帮我剪个好看的发型。”

托尼十有八九会懵逼：

“什么叫好看？短发还是长发？想要层次感还是顺滑贴头皮？韩式还是日式？“

同样的道理，你要是跟 AI 说：“帮我写一篇文章。”

AI 也会懵：“你是要新闻稿？短文案？深度分析？自媒体长文？风格幽默一点还是正式一点？”

如果你不给 AI 足够的信息，它也只能随缘发挥，至于输出效果怎么样，就完全看运气了。

所以，尽管 AI 变聪明了，你仍然需要掌握高效表达的技巧，才能让 AI 输出符合你需求的内容。

AI 时代的元能力：学会向 AI 精准表达

你不需要背提示词，但可以学会以下几个表达技巧，来提高 AI 的输出质量：

第一，明确角色扮演。

让 AI 进入一个特定的“身份”模式，能够显著提升它的输出质量。

错误示范：

“帮我写一篇文章。”

优化表达：

“请扮演一位资深的自媒体写作专家，帮我写一篇关于‘AI 写作’的公众号文章，风格要有趣、生动，有互联网爆款文章的感觉。”

第二，提供足够的背景信息。

错误示范：

“写一篇关于时间管理的文章。”

优化表达：

“写一篇关于时间管理的文章,目标受众是职场新人，想学高效时间管理，文章要提供 3 个具体方法，每个方法用生活案例解释。”

第三，设定明确的输出格式。

错误示范：

“总结这篇文章。”

优化表达：

“请用 5 句话总结这篇文章的核心观点，每句话不超过 20 个字。”

第四，善用示例。

AI 对示例的理解能力很强，给它看几个例子，它就能模仿出类似的风格。

错误示范：

“写一个广告文案。”

优化表达：

“写一个护肤品广告文案，风格参考‘小红书爆款软文’，比如‘用完这个精华，肌肤像喝饱了水’，再多加一些感性表达。”

这些表达技巧，并不局限于 AI 交互，它们其实也是所有高效沟通的核心。

未来 AI 会更聪明，但表达能力永不过时

AI 会不断进化，从过去需要严谨提示词，到现在可以理解自然语言，未来它可能还会具备更强的推理能力。

但无论 AI 变得多强，表达能力依旧是决定 AI 输出质量的关键因素。

与其纠结要不要学提示词，不如学会如何精准表达。

未来的 AI 可能会成为你的写作助手、内容策划师、甚至私人助理，而你要做的，就是让它听得懂你在说什么。

作者简介：

10年自媒体写作，用AI产出多篇10万+，「皮特AI写作」主理人。

从0到2万粉，我如何用AI重新定义写作效率！