​​DeepSeek阅读提示词通过“STR公式”实现精准引导，其核心在于背景（Situation）、任务（Task）与要求（Requirements）的结构化设计。正确使用提示词可显著提升内容分析、总结、创作及代码生成的准确性，并支持多语言、多场景应用。​​

DeepSeek作为支持复杂推理与多模态输出的语言模型，其阅读能力依赖于提示词的明确性。​​背景设定需涵盖用户身份、场景细节及目标定位​​，例如“作为教育专家，需评估小学数学教材对核心素养的覆盖程度，要求对照新课标分析”。​​任务描述应具体到动作与输出形式​​，如“对比分析人教版与北师大版教材在概率统计章节的编排差异，并生成对比表格”。​​要求需包含格式、字数、风格及数据源规范​​，如“以Markdown表格呈现差异点，每个差异附页码参考，总字数不超过500字，语言风格需简洁学术”。

实际应用中，提示词的结构化可解决模糊性问题。例如，分析财报时要求“提取2024年Q2财报中净利润、现金流及资产负债率数据，按季度趋势图格式输出”，避免了AI的无效推测。对于长文本总结，提示词可通过“逐段提炼核心观点并标注页码，最终整合为逻辑连贯的摘要”降低信息遗漏风险。在创作场景中，“用科幻风格改写《桃花源记》，需保留原主题并加入AI社会隐喻，字数控制在800字内”的提示词，则实现了传统文本的创新性衍生。

进阶技巧包括动态调整提示词参数与多轮追问优化。当输出结果偏离预期时，可通过“请删除第2点的技术术语改用生活化比喻”修正方向。结合领域知识库上传文档或设置推理链条（如“先总结全文再提取关键词”）可进一步提升深度阅读效果。掌握该逻辑后，用户能跨越基础问答层面，在数据分析、跨文本对比及创作领域实现高效人机协作，真正释放AI的认知潜能。