DeepSeek工程化调教指南：提示词优化到系统构建

掌握AI协作的核心方法论，将DeepSeek转化为提升开发效率的智能引擎 拒绝「AI助手」的虚幻概念，掌握工程化调教方法论

停止空谈「智能助手」的概念，把DeepSeek视为24小时待命的全栈实习生——聪明、高效、无需休息，但前提是：你必须给出精准的工程指令。

一、破除咒语迷信：从玄学发问到工程化指令

误区警示

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❌ "请帮我生成代码"（典型的无效指令）
❌ "能做个用户系统吗？谢谢"（模糊需求）

工程化指令模板

✅ 技术栈限定：基于 Spring Boot 3.1.5 ✅ 功能清单：1) OAuth2/JWT认证 2) RBAC权限模型 ✅ 非功能需求：JWT有效期30分钟，Redis集群部署 ✅ 输出规范：仅返回核心代码，禁止解释性文字

进阶技巧

  • 强制约束：禁止使用XML配置，必须采用Java Config
  • 上下文注入：参考下方现有代码结构进行扩展
  • 验收标准：需包含单元测试覆盖率报告

二、提示工程方法论：构建精准需求规格说明书

测试驱动开发模式

[需求背景] 高并发秒杀场景 [输入条件] 商品库存≤100，QPS≤5000 [约束条件]

  1. Redis分布式锁粒度控制
  2. 防止超卖的原子操作
  3. 限流降级策略 [验收标准] 提供可运行的Spring Boot实现，附带JMeter压测报告

异常场景覆盖

要求包含：

  1. 库存预热机制
  2. 分布式事务补偿方案
  3. 服务降级开关配置
  4. 监控埋点位置说明

三、高阶操控技巧：从简单问答到系统构建

架构设计模式

请按照DDD架构分层设计：

  1. 领域层：聚合根定义
  2. 基础设施层：JPA仓储实现
  3. 应用层：CQRS命令模式

要求提供类图和时序图

代码审查模式

分析以下代码缺陷：

  1. 循环内执行数据库查询
  2. 未处理乐观锁版本冲突
  3. 缓存穿透风险

给出重构建议并说明CAP权衡

四、典型工程场景速查手册

场景1：技术选型决策树

需求：构建支付对账系统 约束：日均处理1亿条流水 要求：

  1. 列出候选技术栈（Flink vs Spark）
  2. 给出数据倾斜解决方案
  3. 设计异常重试补偿机制

场景2：性能调优checklist

针对接口RT>500ms问题：

  1. 执行SQL性能分析（EXPLAIN输出）
  2. 检查线程池配置参数
  3. 分析GC日志
  4. 压测报告解读

场景3：技术债务清理

重构目标：

  1. 消除循环依赖
  2. 统一异常处理机制
  3. 实现CQRS模式
  4. 补充缺失的领域事件

要求提供重构前后对比diff

五、精密调参指南

响应控制指令集

限制条件：

  1. 输出不超过800字符
  2. 优先展示UML图
  3. 使用PlantUML语法
  4. 禁用Markdown格式

环境绑定指令

运行环境约束：

  1. JDK 17 + Spring Boot 3.1.4
  2. MySQL 8.0.33
  3. Redis 7.2.1

要求注明版本兼容性说明

上下文保持机制

对话状态维护：

  1. 记录先前讨论的架构决策
  2. 关联之前提供的领域模型
  3. 延续既定的命名规范

六、专家级应用：构建AI协作流水线

智能体编排模式

  1. 需求分析阶段：调用架构设计助手
  2. 代码生成阶段：切换至代码专家模式
  3. 测试验证阶段：激活测试用例生成器
  4. 运维部署阶段：连接云原生顾问

持续调教策略

建立个人知识库：

  1. 保存优质prompt模板
  2. 记录有效约束条件组合
  3. 维护领域特定术语表
  4. 建立反馈强化机制

终极心法：从工具使用者到系统构建者

真正的高手都在构建AI工作流：

  • 将业务需求转化为可执行的prompt模板
  • 建立多级校验机制（代码审查/Lint规则）
  • 实现反馈闭环（自动生成单元测试用例）
  • 持续优化提示工程模型

记住：

提问的精准度决定系统质量， prompt的工程化程度体现架构能力。

当你能用AI实现需求的可重复交付， 才是真正进入了高效开发的自由王国。