请谨记

「推理提示词」的目的在于引导模型如何思考
「指令提示词」的目的在于告诉模型我要什么

推理模型中最重要的是明确上下文，而非刻意引导如何思考。上下文能够为模型提供准确推理的基础，而不需要过多限制其思考的方式。
https://www.latent.space/p/o1-skill-issue
https://x.com/dotey/status/1879285011783786899

赞同 受众➕长上下文即背景➕明确目标

我就说缺了点啥🤭

之前陷入学习悖论里面去了，“一个人既无法学习自己已知的知识，又无法学习自己未知的知识。”

「已知的已知」、「已知的未知」、「未知的未知」

就像如何选择和AI交流的话题或者说问题一样，如果在自己认知边界类的话题和问题，其实都是已经认识到了的，但如果是自己不知道的话题和问题，那其实也无法和AI进行交谈。这部分认知盲区如果不触达，那相当于认知永远锁死在之前的认知圈里，对AI的探索和效用就很低了。

已知的未知才能产生推理，已知的已知才能产生指令？

给清晰的表达点赞，有些人说话总是不知所云，故作高深

老哥，我尝试了你说的双开窗口进行测试，没有理解你想表达的点，能举一个实际场景的例子么

好的！以下通过一个**投资决策分析**的案例，演示如何用「Gemini 2.0优化提示词 → DeepSeek R1+执行推理」的协同工作流：

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### **场景设定**
假设你想分析「是否应该投资某新能源车企（公司X）」，但直接提问效果不佳：

**原始提问（未优化）** 
*"公司X值得投资吗？"* 
➜ 直接问R1+可能得到泛泛而谈的回答（如"需综合考虑市场、财务等因素"）

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### **Step 1：用Gemini优化「推理提示词」**
**目标**：将模糊问题转化为结构化分析框架 

**输入Gemini的指令**： 
``` 
请将以下问题升级为专业投资分析框架，要求： 
1. 包含财务指标、行业趋势、竞争格局、风险因素4个维度 
2. 每个维度生成3-5个具体分析子问题 
3. 用Markdown表格结构化呈现 

原始问题：公司X值得投资吗？ 
``` 

**Gemini输出示例**： 
| 分析维度 | 具体子问题 |
|-------------|--------------------------------------------------------------------------|
| **财务指标** | 1. 公司X近3年营收增长率？ 2. 毛利率是否高于行业平均？ 3. 负债率是否有恶化趋势？ |
| **行业趋势** | 1. 政策补贴退坡对行业的影响？ 2. 电池技术路线的迭代风险？ 3. 充电桩覆盖率增长预测？ |
| **竞争格局** | 1. 公司X市占率变化趋势？ 2. 头部竞品研发投入对比？ 3. 供应链成本控制能力排名？ |
| **风险因素** | 1. 原材料价格波动敏感性分析？ 2. 专利纠纷潜在影响？ 3. 管理层稳定性评估？ |

---

### **Step 2：用Gemini优化「指令提示词」**
**目标**：让提问更符合R1+的推理逻辑 

**输入Gemini的指令**： 
``` 
请将上述分析框架转化为适合AI回答的提示词，要求： 
1. 分步骤引导AI逐步推理 
2. 加入思维链（Chain-of-Thought）指令 
3. 指定输出格式为「结论+关键证据+置信度评分」 
``` 

**Gemini输出示例**： 
``` 
请按以下步骤分析公司X的投资价值： 
1. **分维度调研**：依次查询其财务健康度、行业增长性、竞争壁垒、风险暴露 
 - 财务：重点对比营收增速、毛利率、负债率与行业均值 
 - 行业：关注政策动向、技术替代率、基础设施进展 
 - 竞争：分析市占率变化、研发投入强度、供应链优势 
 - 风险：量化原材料价格敏感度、法律纠纷概率、管理团队波动 
2. **交叉验证**：对矛盾数据（如高增长但负债飙升）进行可能性推演 
3. **输出格式**： 
 [结论] 明确建议"推荐/中性/规避" 
 [关键证据] 按优先级列出3个核心支撑点 
 [置信度] 根据信息完整度给出70%-95%的评分 
``` 

---

### **Step 3：DeepSeek R1+执行增强推理**
**将优化后的提示词粘贴到R1+**，结合其联网能力： 

**R1+输出示例**： 
``` 
[结论] 中性（置信度85%） 
[关键证据] 
1. **高增长但现金流承压**：2023营收+58%（行业+32%），但经营现金流为-12亿（因电池产能扩建） 
2. **技术领先但专利风险**：固态电池专利数行业第一，但涉及美国TSLA的3项诉讼未决（胜诉概率约60%） 
3. **政策利好对冲竞争**：新基建补贴覆盖其充电网络，但头部竞品BYD的市占率同比+5% 
[推演建议] 若Q3现金流转正且诉讼和解，评级可上调至"推荐" 
``` 

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### **Step 4：迭代优化（循环）**
若对「置信度评估方法」不满意，可再次用Gemini优化： 

**新指令**： 
``` 
请改进置信度评分规则： 
1. 区分数据质量（权威来源/网络传闻） 
2. 增加时间衰减因子（如2021年数据权重降至50%） 
3. 加入反向指标（如做空比例变化） 
``` 

➜ 再次生成更精细的提示词，输入R1+获得升级版分析报告 

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### **关键价值对比**
| | 原始提问 | 协同优化后 | 提升效果 |
|----------|------------------------|--------------------------|------------------------------|
| 信息深度 | 笼统结论 | 多维数据+逻辑链 | 分析维度增加400% |
| 决策依据 | 主观直觉 | 量化证据+置信度 | 可解释性提升 |
| 迭代成本 | 需人工反复追问 | 通过提示词自动优化 | 效率提高3-5倍 |

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这种工作流如同让Gemini充当「策略指挥官」（设计分析框架），R1+作为「战术执行者」（抓取数据+逻辑推演），两者协作后的思考质量远超单独使用任一工具。

有个疑问，ds 已经是一个推理模型，再其上面固化推理过程 cot 是否会限制其发挥，上述的第二阶段的指令部分提示词 cot 过程 是不是更影响效果，

大佬，牛逼，看了你的这个又去网上搜了下，发现真香。

总结下就是，关于 thinking 模型的使用，不要把 gpt 的 o1，gemini 的 think，deepseek 的 r1 当作普通的模型进行对话，他们和之前用的 gpt-3.5 、gpt-4 、claude sonnet 是有区别的。

thinging 模型的重点在于对话过程中的思考，通过自己安排任务，来完成用户的需求。这个时候就需要用户，也就是屏幕前的你，完整，精确，直白的告诉他你想要什么。可以参考下面的 3 个点进行，以写代码为例。

1. 输入远超常规的上下文：完整代码库、业务背景、历史尝试的失败路径
2. 精确指定输出形态：『生成可复用的组件，避免引入新依赖』而非『写个登录页面』
3. 放弃渐进式对话：一次性提交完整信息后，让模型自主规划解决方案 实测在数据库优化/测试用例，这种『完整蓝图+明确交付标准』的模式显著优于传统聊天式交互。

实操方法论：2 个对话模型同时使用，普通对话模型用于构建起你想要的所有细节内容，通过不断对话，不断完善你想要的内容，然后把结果，发给 thinking 模型，让 thinking 模型一次性出结果。比不断在普通模型中来回拉扯的效果要好的多。

方便分享下实操么？比如举个案例

哦，顺带分享下一个使用小技巧，推理模型的正确打开方式

Gemini 2.0 flash thinking版本的免费token是1M Token，由于AI Studio并不具备联网能力，那么你就用Mac的双开窗口，左侧是DeepSeek R1+ 联网模式，右侧是Google AI Studio，Gemini 2的作用，就是将R1的推理过程的提示词，进行升级与优化，并协助你进行「推理提示词」+「指令提示词」进行双重优化，然后再复制过来，在DeepSeek R1进行提问。

多试几次，你才会知道，为何我沉迷于推理模型不可自拔了。

来自圈子

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