汇总deepseek十大典型错误用法！（附案例）
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会提问AI就是高效助手，不会提问，AI变猪队友，这里给你汇总deepseek十大典型错误用法，小白看完秒变驯AI高手！ 错误1：输入格式混乱 错误示例： 直接丢给AI一大段乱码或无标点文字，例如：
存在问题： AI难以理解松散的需求。 正确做法： 用清晰分点描述需求：
错误2：忽略上下文关联 错误示例：连续提问但每次问题无关联：
存在问题：AI无法理解突然的话题跳跃。 正确做法： 明确上下文关系：Q2改为：
错误3：过度模糊指令 错误示例：
存在问题： AI不知道需要优化速度、内存还是可读性。 正确做法： 明确具体要求：
错误4：不验证基础事实 错误示例：直接使用AI提供的名人名言/历史事件不核对 存在风险： AI可能生成虚构内容。 正确做法： 对关键信息交叉验证：
错误5：超长内容不分段 错误示例：要求AI一次性写2万字小说 存在问题： 输出质量会明显下降。 正确做法： 分章节生成：先写故事梗概，再分3章逐步完善，每章不超过2000字 错误6：重复相同问题 错误示例：连续5次问”怎么学英语”，但拒绝细化 存在问题： 得到重复答案浪费时间。 正确做法： 层层递进提问：
错误7：误用专业术语 错误示例：非程序员要求：”实现CNN模型的联邦学习” 存在问题： 不理解术语可能导致错误需求。 正确做法： 用白话描述需求：
错误8：忽视安全边界 错误示例：要求生成医疗诊断/法律文件 存在风险： AI不具备专业资质。 正确做法： 明确辅助定位：
错误9：不做结果筛选 错误示例：直接复制AI生成的代码/文案使用 存在风险： 可能存在隐藏错误。 正确做法： 添加验证环节：
错误10：错误理解AI能力 错误示例：要求预测股票涨跌/彩票号码 存在问题： AI不具备预测随机事件能力。 正确做法： 聚焦可分析领域：
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