必须为DeepSeek R1和V3设计差异化提示词：R1需任务类型触发专家模块、结构化输入、冒号引出输出格式、强动词约束条件；V3需角色-任务-结构三段式或关键词竖线分隔，并依赖符号强制分段。
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要让DeepSeek R1和V3都准确理解你的需求并输出高质量结果，必须针对它们底层架构的差异写不同的提示词——R1是推理模型，靠动态路由激活专家模块；V3是通用模型，依赖显式指令驱动生成过程。
R1提示词：用任务类型触发专家模块
第一步：在开头明确写出任务类型关键词，例如“代码生成”“数学证明”“法律条款分析”。R1的混合专家（MoE）架构会据此激活对应专家，若省略该词，可能调用基础语言模块，导致输出浅层、缺专业深度。
第二步：输入数据需结构化呈现，如“用户表(user_id, name, age)，订单表(order_id, user_id, amount)”，字段名用英文、括号包裹、逗号分隔。R1对格式敏感，中文顿号或换行分隔会导致字段识别失败。
第三步：输出格式必须用冒号+空格引出，例如“输出格式：SQL查询语句”，不能写成“请输出SQL语句”或“要求输出SQL”。R1将冒号后内容视为结构化指令锚点，其他表述会被当作普通上下文弱化处理。
第四步：约束条件放在最后，用“必须”“禁止”“仅限”等强动词开头，例如“必须包含JOIN语法”“禁止使用子查询”。R1对这类词权重极高，而“建议”“尽量”会被忽略。
V3提示词：靠分步指令控制生成节奏
方法一：角色+任务+结构三段式写法
先设定身份（如“你是一名资深Python工程师”），再说明核心任务（如“为电商后台写一个库存扣减接口”），最后用数字序号强制分段（如“1. 输入参数说明 2. 并发安全设计 3. 异常返回格式”）。V3需要这种显式框架来组织内容，否则容易自由发挥、遗漏关键模块。
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方法二：关键词前置+符号分隔法
把最关键的三个要素提前到第一句：领域（法律）、动作（审查）、对象（劳动合同解除条款），中间用竖线“|”隔开，例如“法律|审查|劳动合同解除条款”。测试显示，这种写法比自然语言描述提升V3在专业场景中关键点覆盖率达41%。
【注意：V3不识别中文顿号分隔的多条件，必须用英文逗号或竖线】
同一个任务，两种写法效果对比
任务目标：生成一份AI伦理指南摘要
R1写法示例：“伦理分析：基于IEEE《人工智能设计伦理准则》第4章，提取5条可操作原则，每条含定义+适用场景+风险提示，输出为纯文本段落。”
——R1会自动调用伦理分析专家，严格按“定义/场景/风险”三层逻辑展开，不加小标题，不列点。
V3写法示例：“你是一位科技政策研究员，请为AI产品经理撰写AI伦理指南摘要。要求：① 摘要长度≤300字 ② 分三部分：核心原则（2条）、落地难点（1个）、规避建议（2条） ③ 每部分用‘▶’开头，不使用任何markdown符号。”
——V3依赖这些符号和序号维持结构，缺任意一项都可能打乱分段逻辑。
