老六哥的小提示：我们可能不会被AI轻易淘汰，但是会被"会使用AI的人"淘汰。
在DeepSeek的官方提示库中，有"角色扮演（自定义人设）"的提示词案例。截图如下：
在"角色扮演"的提示词案例中，其实仅仅介绍了可以为DeepSeek自定义人设，来与用户进行角色扮演。但是并没有更深入的讲解"角色扮演"时应该有哪些使用的技巧。
本文老六哥带大家深入解析一下"角色扮演"提示词的使用技巧。
p.s.：老六哥整理了DeepSeek官方提示库的所有内容，可以私信联系老六哥获取更多的资料。
一：角色扮演提示词使用技巧
1、掌握 DeepSeek 的三要素与 范式 迁移
DeepSeek 的强大之处在于其独特的逻辑范式，这与传统的提示词工程存在显著的范式迁移。传统的大语言模型需要复杂的提示词来引导生成内容（老六哥整理了常用的12种提示词框架，可以查看我的其他博客文章），而 DeepSeek 通过其高效的训练方法和优化的架构，能够以更简单、更直接的方式理解用户的需求。这种范式迁移的核心在于 DeepSeek 的三个关键要素：
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高效记忆法：DeepSeek 采用了 MLA（Multi-head Latent Attention）技术，能够用更少的显存记住长文的关键信息，处理起来又快又准。这种技术类似于人类在学习时只记住核心要点，从而提高效率。
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智能分配机制：DeepSeek 的 MoE（Mixture of Experts）架构类似于拥有 256 位"AI 家教"，但只会让最擅长的几位来帮忙解题。例如，"数学专家"解决数学题，"编程专家"搞定代码任务，从而实现高效的任务处理。
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双线程操作：DeepSeek 的 DualPipe 流水线并行技术使其能够同时处理多个任务，类似于人类在完成作业时同时进行语文和数学学习，极大地提高了效率。
这种范式迁移使得 DeepSeek 在处理复杂任务时更加高效，用户无需掌握复杂的提示词技巧，只需简单表述需求，即可获得超出预期的回答。
2、一键切换"说人话"模式
在使用 DeepSeek 时，我们可能会遇到生成的答案信息密度过高、存在过度复杂化倾向，甚至难以理解的情况。这时，我们可以使用**"听不懂，说人话"**这一指令，让 DeepSeek 自动启动语义降维处理。DeepSeek 会将复杂的专业术语转化为通俗易懂的语言，使用户能够更好地理解其回答。
例如，当询问 DeepSeek 关于其训练成本低的原因时，它可能会使用专业术语如"MoE 架构""蒸馏"和"FP8"来解释。但如果加上"说人话"，DeepSeek 会用"100 个员工中只让 10 个员工干活"来解释 MoE 架构，用"高清电影转 MP4 格式"来解释 FP8。
这种模式切换极大地提升了用户体验，使 DeepSeek 成为我们工作、学习和生活的好帮手。
3、反向调教：越杠越聪明
DeepSeek 的自主认知架构具备完整的思维链闭环，其推理逻辑系统内建对抗性训练机制。这意味着我们可以通过反向提示词 PUA（Pick-up Artist，即"搭讪艺术家"，在这里指通过特定的提示词引导 AI 优化回答）对 DeepSeek 进行调教，从而迭代优化其性能。
例如，当我们对 DeepSeek 的某个回答不满意时，可以提出更具挑战性的问题或要求，促使它重新审视答案，挖掘内容的不足之处。
这种反向调教不仅能够提升 DeepSeek 的回答质量，还能使其在不断的互动中变得更加智能。
假设你正在使用 DeepSeek 扮演编程专家来解决一个复杂的编程问题，你要求它生成一个 Python 函数来实现快速排序算法。DeepSeek 给出了一个初步的回答：
python
def quicksort(arr):if len(arr) <= 1:return arr
pivot = arr[len(arr) // 2]
left = [x for x in arr if x < pivot]
right = [x for x in arr if x > pivot]return quicksort(left) + [pivot] * arr.count(pivot) + quicksort(right)你测试了这段代码，发现它虽然能正常运行，但在处理大量重复元素时效率较低。于是你决定通过"反向调教"来优化 DeepSeek 的回答。
反向调教步骤：
1.提出更具挑战性的问题
你向 DeepSeek 提出新的要求："这段代码在处理大量重复元素时效率较低，请你优化它，使其在处理重复元素时的时间复杂度尽可能低。"
2.引导 DeepSeek 重新审视答案：
DeepSeek 接收到你的反馈后，重新审视了代码，并尝试从优化的角度进行改进。它可能会生成一个新的版本：
python
def quicksort(arr):if len(arr) <= 1:return arr
pivot = arr[len(arr) // 2]
left = [x for x in arr if x < pivot]
right = [x for x in arr if x > pivot]
middle = [x for x in arr if x == pivot]return quicksort(left) + middle + quicksort(right)这个版本通过减少对重复元素的重复处理，提高了效率。
3.进一步优化：
你测试了新的代码，发现效率有所提升，但仍然不满意。于是你继续提出更高要求："能否进一步优化，避免在每次递归中都计算 arr.count(pivot)？"
4.最终优化版本：
DeepSeek 经过重新思考，给出了一个更优化的版本：
python
def quicksort(arr):if len(arr) <= 1:return arr
pivot = arr[len(arr) // 2]
left = [x for x in arr if x < pivot]
right = [x for x in arr if x > pivot]
middle = [x for x in arr if x == pivot]return quicksort(left) + middle + quicksort(right)这个版本通过将重复元素单独处理，避免了在每次递归中重复计算，进一步提高了效率。
4、按摸范文秒变模仿达人
DeepSeek 擅长"分析 + 学习 + 模仿"，如果直接投喂的是提示词，可能生成的内容会差强人意。然而，如果我们给它一个模仿的对象，或者是让它模仿某人的语气，效果会瞬间惊艳起来。
例如，我们可以让 DeepSeek 模仿一位著名科幻小说作家的风格来创作故事，或者模仿一位经验丰富的程序员的代码风格来解决编程问题。此时，我们需要将科幻小说作家的风格或者丰富的程序员的编码风格以"模范文章"的形式告诉Deepseek。
通过这种方式，DeepSeek 能够更好地理解用户的需求，并生成符合用户期望的内容。
5、开启极端深度思考模式
在面对复杂问题时，我们可以要求 DeepSeek 在回答问题的过程中加入批判性思考，甚至要求其复盘 100 遍。这种极端深度思考模式能够促使 DeepSeek 主动审视答案，从对立的角度重新审视问题，确保思考的完整性。
例如，在分析市场趋势时，我们可以要求 DeepSeek 不仅提供正面的分析，还要考虑可能的反面情况，从而帮助我们更全面地理解问题。
二**、** 角色扮演 的高级技巧
（一）多角色协同
除了单一角色扮演，DeepSeek 还可以实现多角色协同。例如，在一个复杂的项目中，我们可以让 DeepSeek 同时扮演项目经理、技术专家和市场分析师的角色。项目经理角色负责规划项目进度和资源分配；技术专家角色提供技术解决方案；市场分析师角色评估项目的市场前景。
通过多角色协同，DeepSeek 能够从多个角度为项目提供全面的支持，帮助团队更好地应对各种挑战。
（二）角色动态切换
在某些场景下，我们可能需要 DeepSeek 根据不同的问题动态切换角色。
例如，在一个跨学科的研究项目中，当涉及到技术问题时，DeepSeek 可以切换为技术专家角色；当涉及到市场分析时，它可以切换为市场分析师角色。
这种动态切换能力使得 DeepSeek 能够更加灵活地应对各种复杂情况，为用户提供更加精准和高效的服务。
（三）角色深度定制
对于一些特定的应用场景，我们还可以对 DeepSeek 的角色进行深度定制。
例如，在一个针对特定行业的应用中，我们可以根据行业的特点和需求，定制一个具有行业专业知识和经验的角色。通过输入大量的行业数据、案例和专业知识，让 DeepSeek 学习并掌握该行业的核心内容，从而生成更加专业和符合行业需求的回答。
这种深度定制的角色能够更好地满足特定用户群体的需求，提升 DeepSeek 的应用价值。
三、 角色扮演 的注意事项
（一）明确角色定位
在使用角色扮演功能时，我们需要明确 DeepSeek 的角色定位，以便它能够更好地理解用户的需求。
例如，当我们让 DeepSeek 扮演一个教师时，我们需要告诉它具体的教学目标、学生群体和课程内容，这样它才能生成符合要求的教学方案。
如果角色定位不明确，DeepSeek 可能会生成不符合用户期望的内容。
（二）合理引导回答
虽然 DeepSeek 具备强大的生成能力，但它的回答仍然需要用户的合理引导。在提问时，我们可以通过明确的指令和详细的背景信息，引导 DeepSeek 生成高质量的内容。
例如，当我们要求 DeepSeek 分析市场趋势时，可以提供相关的市场数据、行业报告和竞争对手信息，同时明确要求它从多个角度进行分析，这样可以避免生成过于片面或不准确的内容。
（三）持续优化反馈
角色扮演的效果需要通过持续的优化和反馈来提升。在使用过程中，我们可以根据 DeepSeek 的回答质量，提出反馈意见，帮助它不断改进。
例如，如果 DeepSeek 的回答不符合我们的期望，我们可以指出具体的问题，并要求它重新生成。通过这种方式，DeepSeek 能够在不断的互动中学习和成长，从而更好地满足用户的需求。
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