万能提示词公式为“角色-任务-约束-输出格式”四要素嵌套结构，适用于学术写作、代码辅助、创意生成及多轮对话等场景，各场景需针对性调整四要素内容。
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如果您希望在不同场景中高效使用DeepSeek模型，但不确定如何构造高质量提示词，则可能是由于缺乏结构化、可复用的提示框架。以下是基于实际交互逻辑提炼出的万能提示词公式及其多场景适配方法：
一、基础万能公式结构
该公式采用“角色-任务-约束-输出格式”四要素嵌套结构，确保模型准确理解指令意图并稳定输出符合预期的结果。每个要素均不可省略，且顺序固定，以降低歧义概率。
1、明确指定模型扮演的角色，例如“你是一名资深法律文书校对专家”；
2、清晰陈述核心任务，例如“请逐句检查以下合同条款是否存在逻辑漏洞或表述歧义”；
3、列出关键约束条件，例如“不添加原文未提及的内容，不修改条款编号，仅标注问题位置及类型”；
4、严格定义输出格式，例如“以Markdown表格呈现，列名依次为‘行号’‘问题类型’‘原文片段’‘修改建议’”。
二、学术写作场景适配法
针对论文摘要润色、文献综述生成等学术需求，需强化术语准确性与学术规范性约束，避免口语化表达和主观判断。
1、将角色设定为“IEEE期刊资深编辑，熟悉计算机视觉领域术语体系”；
2、任务描述改为“将以下中文段落改写为符合SCI期刊摘要规范的英文文本，保持原意不变”；
3、增加约束条件：“禁用第一人称代词，动词优先使用过去时态，专业术语须与arXiv最新预印本一致”；
4、输出格式限定为“纯英文段落，无标题，无引用标记，字数严格控制在180–200词之间”。
三、代码辅助场景适配法
面向编程任务时，需突出上下文环境识别能力与错误定位精度，强调输入输出边界和运行环境信息。
1、角色设定为“Python 3.11环境下调试经验超5年的全栈工程师”；
2、任务调整为“分析以下报错日志与对应代码片段，定位根本原因并提供最小化修复方案”；
