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应严格采用“角色设定+任务目标+输出约束”三要素指令结构，适配Qwen3需添加[Qwen3-Chain:Enable]标识并分步拆解任务，Coze平台须用/deepseek_mode strict_v2前缀及YAML参数，灵光平台可直接使用【场景】快捷前缀。

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如果您尝试调用DeepSeek模型生成内容，但提示“话术指令无效”或输出不符合预期，则可能是由于指令格式不规范、未适配Qwen3或当前API版本变更所致。以下是解决此问题的步骤：

一、使用官方推荐的基础指令结构

DeepSeek官方强调，有效话术需严格遵循角色设定+任务目标+输出约束三要素组合，避免模糊动词与开放性提问。该结构适用于网页版灵光、千问APP及Coze平台接入的DeepSeek-R1模型。

1、在输入框顶部明确声明角色，例如：你是一名资深法律文书助理，专注起草民事起诉状。

2、紧接具体任务描述，使用祈使句，例如：请根据以下事实生成一份格式规范的起诉状正文，字数控制在800字以内。

3、末尾添加不可省略的输出限制，例如：禁止添加案号、法院名称等占位符；所有法律条款引用须标注《中华人民共和国民法典》第X条。

二、适配Qwen3模型的增强型指令写法

自2025年11月起，DeepSeek-R1全面兼容Qwen3底层架构，需启用新式指令标记以激活多步推理能力。未加标记将默认启用基础响应模式，导致逻辑链断裂。

1、在指令开头插入系统级标识符：[Qwen3-Chain:Enable]。

2、将复杂任务拆解为带编号的子任务，每项以“Step X：”起始，例如：Step 1：提取用户提供的三份合同中违约金条款的数值与适用条件。

3、在最后一步强制指定输出模板，例如：Step 3：按「差异点｜原文摘录｜法律风险等级（高/中/低）」三栏表格输出结果。

三、通过Coze平台调用时的智能体专属指令

在扣子（Coze）平台部署DeepSeek科研助手智能体时，需绕过通用对话层，直接注入Bot-Level指令。该方式可跳过用户输入清洗环节，提升指令解析准确率。

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