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　　2.模式选择：灵活适配需求。①普通模式；②深度思考模式（R1，需手动启用）：聚焦复杂问题的深度推理（如代码逻辑优化、创意内容构思），通过多轮分析生成高质量结果，可能牺牲响应速度换取准确性；③联网搜索（手动启用）：可实时获取外部信息（如最新技术文档、新闻事件），适用于需要时效性或外部数据支撑的任务；④上传附件模式。

　　3.结构化提问四步法。通过场景化框架清晰定义问题，步骤包括：① 设定角色：赋予 DeepSeek 特定身份（如“资深程序员”“文学编辑”），引导其调整回答风格与专业领域。② 设定场景（必选）：提供背景信息（如“开发一个 Python 数据分析工具”“撰写科幻短篇”），明确问题上下文。③ 定义目标与任务（必选）：具体说明期望结果（如“输出可运行的爬虫代码”“生成包含 AI 伦理冲突的情节”）。④ 设定限制条件（必选）：约束范围（如“代码需兼容 Python 3.8”“字数不超过 1000 字”），避免无效输出。

　　4. 结构化提问可减少歧义，尤其适合技术类、创作类等复杂任务。模式切换则覆盖多场景需求，平衡速度与深度。在科研实操过程中， 可以构建常用模板、明确联网搜索的数据源与过滤规则，让科研更加智能！

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