回复@Tan90Qian:巧妇难为无米之炊，无论多智能的 AI，你都需要让它知道：1. 上下文（背景信息）是什么？2. 你要它完成的任务是什么？3. 这个任务在它能力范围之内，不然就要拆分。//@Tan90Qian:原本用户需要自己编写提示词是为了让llm能准确的完成工作，那么是否可以将ds-r1这种能输出思考过程的推理强化型模型当做“私人产品经理”，专门由它来生成ds-v3等llm可理解且有效完成任务的提示词，而用户仅仅作为一个“甲方”//@宝玉xp:回复@在读三体:恰恰相反，我早就建议不要迷信提示词技巧：《2025 年了，不要再去迷信提示词技巧了》
网页链接 //@在读三体:哈哈，会不会抢了宝老师提示词技巧的碗。虽然一开始我还觉得“提示词”可以是个新行业，现在感脚提示词这个东东有些怪怪的//@宝玉xp:这确实是推理模型的优势，不需要
网页链接 //@在读三体:哈哈，会不会抢了宝老师提示词技巧的碗。虽然一开始我还觉得“提示词”可以是个新行业，现在感脚提示词这个东东有些怪怪的//@宝玉xp:这确实是推理模型的优势，不需要
DeepSeek 破除了普通用户对提示词的执念，这也是其爆火的原因之一。
对普通用户来说，常规的 LLM 提示词技巧是一个很高的使用门槛，即使偶尔搞到一个模板，初见惊喜，用几下也就腻了，这也是 Chatbot 留存和时长比较差的原因。
现在推理模型做任务的能力强，不需要复杂提示词技巧，而是普通用户随手一搞，就有很多乐子和惊喜，口碑这不就来了吗？如果要是像学五笔一样学提示词技巧，恐怕也不会有这么多自来水用户。
对普通用户来说，常规的 LLM 提示词技巧是一个很高的使用门槛，即使偶尔搞到一个模板，初见惊喜，用几下也就腻了，这也是 Chatbot 留存和时长比较差的原因。
现在推理模型做任务的能力强，不需要复杂提示词技巧，而是普通用户随手一搞，就有很多乐子和惊喜，口碑这不就来了吗？如果要是像学五笔一样学提示词技巧，恐怕也不会有这么多自来水用户。
