先说几个核心判断：在DeepSeek这类推理型大模型中，是否添加示例，最终生成内容的质量差距可能远超你的预期。这已被反复验证——示例并非可有可无的锦上添花，而是将模糊意图精准锚定在具体文本坐标上的关键操作，直接影响DeepSeek提示词优化效果。

以辞职信为例。直接输入“帮我写一封辞职信”，模型大概率会输出一篇四平八稳的通用模板：开头致敬、中间感谢、结尾祝福，该有的元素都有，但总感觉不对味。可如果你附上一句示例：“参考这个风格：‘入职两年，感谢培养，因家庭原因需返乡，工作已交接完毕，期待未来有机会再合作’”，输出立刻贴合真实语境，语气克制，没有半句套话。两者差距，直观可见。

加示例时模型如何理解你的需求

DeepSeek R1 本质上是一个推理型大模型。它不会机械地匹配关键词，而是通过你给出的示例反向推导隐含规则：句式长度、情感浓度、专业颗粒度、甚至标点习惯。比如你的示例全用逗号分隔、不用句号收尾，它就会默认这就是你认可的节奏感。

这一步不需要你刻意标注“请模仿”——模型自动完成风格解码。实例本身即指令，无需额外说明。

不加示例的常见后果

当没有示例作为锚点时，模型会按照统计高频模式来补全内容。辞职信必然是“深感荣幸”“宝贵机会”“衷心感谢”的排列组合，哪怕你内心想的是一封冷静划界型的离职函。

它会自行填充那些你没说出口的“社会共识”，而这个共识往往和你的真实身份、所处场景、关系张力完全错位。想象一下：你刚被临时撤换项目负责人，却收到一封满是感恩修辞的信——这不是AI出错，是你没给它区分“体面”和“真实”的依据。

实操对比：同一任务，两种写法

方法一：不加示例（危险区）

直接输入：“写一封辞职信，简洁正式。”

→ 模型调取训练数据中最常见的辞职信结构：开篇致敬、中间感谢、结尾祝福，平均长度328字，含4处“感谢”、2处“荣幸”，没有任何个性化钩子。

方法二：加一个真实示例（高效区）

输入：“写一封辞职信，简洁正式。参考这个句式：‘岗位已交接至王磊，服务器权限下周移交，最后工作日为6月20日。’”

→ 模型立刻锁定三项硬信息：交接对象、权限动作、截止日期。输出严格遵循“事实前置+动词明确+零修饰”逻辑，全文仅97字，不含任何形容词，所有句子主谓宾完整且可执行。

方法三：加两个对比示例（精准区）

输入：“写一封辞职信，用于研发岗转行做咖啡师。示例1：‘三年前端开发，代码已归档，GitLab权限将同步注销。’ 示例2：‘下个月起在大理开一家小咖啡馆，手冲豆单正在试焙。’”

→ 模型识别出双重身份切换信号，输出融合技术闭环（“PR已合并，CI流水线移交文档见附件”）与生活转向（“意式机已订，预计七月到店”），两段之间用空行分隔，既不混用术语，也不强行统一语域。尊重身份断层，才是高段位的思维对齐。