DeepSeek官方未发布《提示词大全》，可靠资源需通过GitHub、Hugging Face、开源社区或Ollama获取：一、GitHub查Examples目录；二、Hugging Face看模型卡片Prompt Format；三、筛选高星近3月更新的Prompt工程库；四、Ollama运行时查看默认system prompt。

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如果您在搜索“deepseek提示词大全”时发现多个来源声称提供“最全免费正版入口”，但实际跳转至广告页面、诱导下载或要求付费，则很可能是遭遇了非官方渠道的误导性内容。DeepSeek 官方并未发布名为《DeepSeek提示词大全》的标准化文档，也未授权第三方平台以“正版入口”名义分发所谓“大全”。以下是识别与获取可靠提示词资源的几种途径：

一、查阅 DeepSeek 官方 GitHub 仓库

DeepSeek 的模型技术细节、示例代码及部分基础提示模板均公开托管于其官方 GitHub 页面，属于可直接验证的原始资料源。

1、打开浏览器，访问 https://github.com/deepseek-ai。

2、在仓库列表中查找名称含 DeepSeek-VL 或 DeepSeek-Coder 的项目。

3、进入对应仓库后，点击 Examples 或 notebooks 目录，查看其中的 .ipynb 或 .md 文件内嵌的提示词用例。

二、使用 Hugging Face 上的官方模型卡片

Hugging Face 是 DeepSeek 官方认证的模型发布平台之一，其模型卡片中常附带典型 prompt 格式、角色设定范例及多轮对话结构说明。

1、访问 https://huggingface.co/deepseek-ai。

2、选择具体模型（如 deepseek-coder-33b-instruct 或 deepseek-vl-7b-chat）。

3、向下滚动至 Usage 或 Prompt Format 区域，复制标注为 system、user、assistant 的三段式结构示例。

Miller CSV TSV JSON 数据处理器

Miller (mlr) 是一个命令行工具，用于查询、整形和重新格式化名称索引数据，如 CSV、TSV、JSON 和 JSON Lines。它将 awk、sed、cut、join 和 sort 的功能整合到一个专为结构化数据处理而构建的单一工具中。

下载

三、参考开源社区整理的 Prompt 工程实践库

部分经社区验证的 GitHub 项目系统归类了适用于代码、多模态、推理等场景的 DeepSeek 专用提示模板，更新频繁且附带测试结果。

1、搜索关键词 "deepseek prompt engineering github"。

2、筛选 star 数 ≥ 50、最近更新时间在 3 个月内、README 中明确标注支持 DeepSeek 模型的仓库。

3、重点关注 templates/、prompts/ 或 examples/ 目录下的 JSON 或 TXT 文件。

四、通过本地运行的 Ollama 模型管理器调用内置提示示例

Ollama 提供了对 DeepSeek 模型的轻量级本地封装，其 CLI 在加载模型后可直接输出官方推荐的基础交互模板。

1、确保已安装 Ollama 并运行服务，终端执行：ollama run deepseek-coder:6.7b（或其他可用 tag）。

2、首次启动时观察控制台输出，其中包含类似 "System prompt: You are an expert programmer..." 的默认设定行。

3、输入 /help 或 /list 查看内置命令，部分版本支持 /show prompt 显示当前激活的完整提示结构。