DeepSeek 生成技术文档需结构化输入、明确格式约束和模板变量控制。须用双大括号占位符严格匹配数据字段，数组用 Handlebars 语法，temperature≤0.2确保准确性，优先导出HTML/DOCX并硬编码术语规范。
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DeepSeek 生成技术文档不是“丢一段话就完事”，关键在于结构化输入 + 明确格式约束 + 模板变量控制。直接扔一句“写个API文档”大概率得到泛泛而谈的段落，而不是可交付的 OpenAPI 3.0 YAML 或带参数表格的 Markdown。
用好 template 变量占位符，别只靠自由发挥
DeepSeek 的文档生成功能（尤其是通过 API 或 WPS 插件）依赖显式变量绑定，不是靠模型“猜”。你传的数据结构必须和模板里的占位符严格对应。
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{{endpoint}}、{{method}}、{{request_body}}这类占位符必须在模板中预先定义，且大小写、下划线风格需完全一致 - 上传的模板如果是
.docx，变量必须用双大括号包裹，且不能嵌套在表格单元格公式或页眉页脚里（WPS/Word 解析会跳过） - Java 或 Python 调用时，传入的 JSON 数据字段名要和占位符名称一一映射，例如：
{"endpoint": "/v1/users", "method": "POST"}才能正确填充{{endpoint}}和{{method}} - 数组类数据（如参数列表）需用
{{#parameters}}...{{/parameters}}这类 Handlebars 风格语法，普通{{parameters}}会直接 toString() 输出[object Object]
API 调用时 temperature 必须设为 0.2 以下
技术文档的核心是准确性和一致性，不是创意发散。temperature > 0.5 会导致同一接口反复生成不同参数名、甚至虚构状态码（比如把 401 写成 403），尤其在批量生成多个接口时错误会累积。
Unified LLM Gateway - One API for 70+ AI models. Route to GPT, Claude, Gemini, Qwen, Deepseek, Grok and more
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统一LLM网关 - 一个API对接70+AI模型，使用单一API密钥即可调用GPT、Claude、Gemini、Qwen、Deepseek、Grok等主流模型。
- 推荐值：
temperature=0.1—— 足够保留必要表述变化，又杜绝幻觉 - 如果输出中出现 “可能”、“一般建议”、“通常情况下” 这类模糊措辞，说明 temperature 还太高，或 prompt 缺少“禁止推测”约束
- 对比测试：用相同 prompt 分别跑
temperature=0.7和0.1，检查 HTTP 状态码、字段类型（stringvsinteger）、必填标识（required: true）是否稳定
避免把 Markdown 当最终交付物，优先导出 HTML/DOCX
DeepSeek 原生输出的 Markdown 看似方便，但实际落地常踩三个坑：链接不自动转超链接、代码块缺少语言标识、表格列宽失控。真正省事的是让它直出带样式的 HTML 或 Word。
- 在 prompt 末尾明确加一句：
请用HTML格式输出，内联CSS样式，包含可点击的下载按钮，生成标准.docx文件 - 这样生成的 HTML 页面里，点击按钮就能下载排版完成的 Word，标题层级、等宽字体、代码高亮、表格边框都已固化，不用再复制粘贴进 Word 手动调
- 若需集成到 CI 流程，改用 API 方式调用，
output_format参数设为"docx"，响应体返回 Base64 字符串，用Apache POI或python-docx解码保存即可 - 注意：HTML 导出功能仅在网页版开启「深度思考」+「联网搜索」时稳定可用；API 调用需确认服务端启用了
html_export插件模块
最容易被忽略的一点：技术文档的术语一致性，DeepSeek 不会自动继承你项目里的命名规范。比如你的代码用 userId，但模型可能默认输出 user_id。必须在 prompt 里写死约束：“所有字段名严格遵循 camelCase，禁止下划线；枚举值全大写，如 ACTIVE、PENDING”。
