许多开发者在用 DeepSeek 编写练习任务时，常常习惯将提示词写得过于冗长，结果模型要么卡在第一步无法继续，要么输出不完整，甚至直接报错中断。实际上，问题根源在于提示词的表达方式——并非模型不够智能，而是你给它设置了过多限制。
先砍掉“必须完成”的幻觉
把原提示词中所有带有“务必”“全部”“完整实现”“不可遗漏”等字眼的内容全部删除。这类词汇会触发模型的过度校验机制——它会反复检查自己是否遗漏了步骤，而不是专注于执行写作。例如，将“请完成一个支持登录、注册、密码找回的用户系统”改为“只写注册页的表单校验逻辑，字段：手机号、验证码、两次输入密码”。【字段必须明确指定具体名称和数量，不能使用“等字段”这种模糊表述】
用“最小可运行单元”切分任务
方法一：按函数粒度拆分
原始任务：“写一个爬取豆瓣电影 Top250 的脚本”→拆分为：
① 编写一个能发送 GET 请求并返回 HTTP 状态码 200 的函数，URL 固定写死为 https://movie.douban.com/top250?start=0；
② 在第一步基础上，添加一行解析 HTML 标题的代码，只提取第一个
③ 将第二步封装成函数，传入 start 参数，返回纯文本列表。
方法二：根据错误反馈反向拆分
如果模型抛出“IndexError: list index out of range”，就单独给它一个提示词：“只写这一行代码：从空列表 [] 中取第 0 个元素，不加任何 try/except，让它触发这个错误”。这一步的目的不是让代码跑通，而是帮你定位它卡在哪种边界条件上。
加一句“停在这里就行”封住执行边界
在每条拆解后的提示词末尾，明确写上：“输出完上面要求的内容就停止，不要补全、不要解释、不要加注释、不要写后续步骤”。【如果不加这句，DeepSeek 很可能会自动续写无关内容，比如给你补一个 main 函数或加一堆 print】
这一步操作非常简单，直接将“停在这里就行”六个字贴在提示词的最后一行即可。