“DeepSeek+”公文写作三步成稿

当前，AI工具百花齐放，各类智能写作助手层出不穷。职场人面对公文写作时，总绕不开一个问题：“豆包、文心一言、kimi、通义……这么多AI工具，选哪一款好呢？”答案是没有哪款最好，各有利弊，但是如果选择一个主打工具，推荐首选DeepSeek，如果采用“DeepSeek+”这样的组合工具，效果会更好，甚至可以说是无往不利。这里的“+”是指在DeepSeek作为主打工具之外，再搭配另一款可以与之互补的AI软件。下面，我们就针对组合“DeepSeek+”提出一些思路建议。

一、“DeepSeek”主任务

DeepSeek在公文写作上可以承担起两大主力任务：

1. 高效的主题提炼和结构分析。

（1）在主题提炼上，DeepSeek具备强大的自然语言处理能力，它能够快速解析和理解输入的文本信息，包括关键词、语境、语义等，从而精准把握公文写作的核心主题，提炼出关键要点。例如，在撰写一份关于城市交通拥堵治理的公文时，DeepSeek可以迅速从海量的交通数据报告、市民反馈意见等资料中，锁定“缓解城市交通拥堵”这一核心主题。它能够理解不同文本中关于交通拥堵的各种表述，将其归为同一主题，避免因表述差异而导致主题模糊。

除了识别提炼核心主题，DeepSeek还能进行关联主题的拓展。在城市交通拥堵这一主题中，它会进一步关联到相关的主题，如“公共交通优化”、“交通基础设施建设”、“交通执法加强”等。这些关联主题能够为公文写作提供更全面的视角，它可以通过分析政策文件、行业研究等资料，找出这些关联主题之间的逻辑关系。比如，公共交通优化是缓解交通拥堵的重要手段，交通基础设施建设是基础保障，交通执法加强是秩序维护的关键，等等。通过这种关联主题拓展，公文内容会更加丰富有层次。

（2）在结构分析上，DeepSeek可以根据公文的类型快速匹配相应的结构模板。例如，对于一份工作报告，它会采取“开头（简要介绍工作背景）、主体（详细阐述工作内容、成果和存在的问题）、结尾（总结和提出下一步计划）”这样的结构来组织。这种结构匹配能力能够帮助公文作者快速搭建起公文的基本框架，节省构思结构的时间。

作为一款逻辑推理性工具， DeepSeek在结构分析过程中，还能快速梳理和识别出文本的逻辑层次，根据公文的主题，判断出哪些内容是重点，哪些内容需要补充或删减，从而为撰写和修改提供有针对性的建议。比如，在一篇工作报告中，它能够识别出工作成果、问题与建议等关键部分，并分析其内容是否完整、逻辑是否清晰，检查各个部分之间的逻辑关系是否紧密。

以一份针对企业改革的公文文本为例，DeepSeek在其“深度分析”的语链中，它会分析改革的背景部分是否为后文措施部分提供合理的铺垫，改革措施部分是否与改革目标部分相呼应，以及改革效果评估部分是否能够准确反映实施情况。如果发现逻辑层次混乱，它能够提出修改建议，比如建议调整某些段落的顺序或者补充过渡性的语句来增强逻辑连贯性，等等。

2. 强大的观点提炼和论点分析。

（1）多维度提炼与分析。DeepSeek可以模拟人类的多角度思考方式，从不同立场和视角对问题进行解构。在公文写作中，它能够考虑到政策制定者、执行者、民众等不同群体的利益和需求，从中提炼出全面、客观且具有深度的观点。在分析论点时，它还会从多个维度进行考量，如政治、经济、社会、环境等，确保论点的充分性和合理性。例如，在撰写关于城市规划的文稿时，它会从城市发展、居民生活质量、环境保护等多个角度提炼观点和分析论点，使公文更具科学性和可行性。

（2）多层面强化与拓展。DeepSeek可以进一步强化和拓展观点和论点，对于已经有效的论点，它可以通过进一步查找资料来补充更多的论据；如果发现证据不足，它会提醒补充证据；同时，还可以对论点进行拓展，从不同角度来阐述。

我们同样参考DeepSeek一段“深度思考”语链，这是一篇关于教育改革主题的文稿，它在分析文稿中一个论点“增加课外实践活动能够提高学生的综合素质”时，DeepSeek查找了相关的教育研究报告、实践案例等证据来评估这个论点，它发现相关证据不足时，就提醒补充学校开展课外实践活动后学生成绩和能力提升的统计数据等；它在提供有关统计数据的同时，还补充了国内外教育专家对该论点的评价、其他学校类似实践的经验教训等；此外，它还把这个观点拓展到课外实践活动对学生团队协作能力、创新能力等方面的影响上，使论点更加全面和有说服力。

二、“+”做好优化

与DeepSeek相比，豆包、文心一言、kimi、通义这些通用软件，作为指令性AI工具，深度分析能力稍显不足，逻辑推理和专业知识库也较薄弱，在处理需要深厚领域知识的任务中，它们的专业理解能力和回答深度十分有限，在信息整合和逻辑架构方面也可能出现偏差。尽管如此，这些通用软件在内容生成方面却有着DeepSeek所不能及的优势，能够很好地弥补其缺陷。例如，kimi以处理超长文本的能力而闻名，支持输入长达200万汉字的长文档，可高效阅读、总结文件并即时给出答案。这类通用软件采用交互式优化方式，用户可以通过对话对文本内容细节进行调整，能够充分满足文章优化的需求 。

那么写作者该如何选择适合自己的“+”AI工具呢？三点建议：首先，要明确自身需求。思考在公文写作中，是更需要丰富的素材、规范的语言表达，还是更依赖逻辑结构的梳理。比如经常写工作总结的，可能更需要能提供数据案例、优化语言的工具；常写调研报告的，对能够进行强大的数据分析、逻辑梳理的工具需求更大。其次，要多多试用体验。现在很多AI工具都有试用版或免费基础功能，不妨都下载试试，感受操作是否便捷，功能是否满足需求。比如有的工具界面复杂，上手困难，即使功能再强大，如果用起来不顺畅，也会影响到效率。最后，可以参考同行经验。加入公文写作相关的社群、论坛，看看其他写作者对不同AI工具的评价和使用心得，从中获取有用信息，少走弯路。

当然，这个“+”更多时候是通过写作者人工干预实现的。这个时候，AI作为高效的辅助工具，助力写作人员提升工作效率，而非完全取代其工作角色。通过合理利用AI，写作人员能更专注于具有更高价值和创新性的任务。尽管AI在处理标准化公文方面展现出了卓越的能力，但在面对复杂多变的场景时，我们仍可通过人工的精准干预和定制化调整来弥补其局限。这些人工干预聚焦于关键节点，确保整体流程高效运行，特别是在初稿的快速生成以及格式的细致校对环节，更能节省大量的时间成本。

三、学会AI“魔法词”，驱动“DeepSeek+”

1. 提示词的魔法作用

AI提示词就是你和智能工具对话的“通关密语”——用对了能让AI秒懂你心思，用错了可能得到十万八千里的答案。提示词的本质，就是把人脑的写作思维翻译成AI能理解的程序语言。简单来说，就是通过特定关键词或指令，精准告诉AI你要什么、怎么要，从而帮助AI更准确地理解用户的需求，生成更符合要求的内容。

打个比方，AI就像刚入职的新人，你说“整理资料”，它可能会一股脑全塞你文件夹。但你说“按日期分类，合同放蓝夹子，发票扫描成PDF”，它就能干得很漂亮。关键是你要把自己的需求“翻译”成AI能听懂的具体指令。这就像老秘书教新人写材料，说得越具体明确，写出来的文稿越接近领导想要的效果。

比如，你想写一篇招商引资方面的文稿，如果告诉AI“介绍一下新区的优势特点”，那么你得到的很可能是一些零散的数据罗列，但是如果你要求“用三个排比句突出新区的区位优势”，那么AI立刻会生成：“这里，高铁2小时覆盖长三角城市群；这里，港口年吞吐量突破千万标箱；这里，产业工人储备量全省第一。”这就是魔法词的魔力与威力。

2. 通用提示词模板

DeepSeek横空出世，全面实现了AI写作从“指令型”到“推理型”的转型。以往的“指令型AI”，属于专业的结构化提示词，必须依赖详细的指令和充分的背景资料，才能生成符合要求的内容；而DeepSeek作为“推理型AI”，无需结构化提示词，完全呈现口语化、傻瓜化趋势，你只需要用简单的自然语言跟它对话就可以，它借助深度学习与逻辑推理的力量，能够自主解析并补充用户没有明确提供的信息，进而生成更贴合实际需求和具体情境的优质内容。

不过，尽管如此，传统的指令型AI提示词并没有过时或者淘汰，如果运用恰当，反而可以更好地调控DeepSeek创作边界，确保内容精准聚焦。因而，这里我们还是从结构化提示词写法入手，掌握启动AI公文写作魔法的咒语。

目前AI提示词模板多种多样，每种模板都有其独特的结构和适用场景。不过，这些框架再怎么变化，也只是我们思考的脚手架而已，从底层逻辑来看，仍然是大同小异，万变不离其宗。

这里提供一套通用提示词模板：“角色+背景+需求+限制+（范例）”。可以说这套模板抽离了各类提示词中最底层的几个框架性元素，适用于多种公文写作场景，如政策制定、项目规划、工作总结、问题分析等。只要把握好了这套框架，再结合具体场景，进行上下文追问，查漏补缺，作出灵活调适和填充，基本上可以满足绝大部分公文写作需求，提高写作效率和质量。

（1）模板结构解析

—— 角色（Role）：角色定义了执行某项任务或活动的主体。在公文写作中，角色通常指涉及的具体部门、岗位或个人，也就是公文写作的第一角色和第二角色，如“市教育局局长”、“项目负责人”等。明确角色有助于确定公文的受众和行文风格。

—— 背景（Background）：背景提供了任务或活动发生的情境和前提。它可能包括当前形势、历史背景、政策导向、市场需求等信息。背景说明有助于读者理解任务的重要性和紧迫性。

—— 需求（Need）：需求指需要解决的问题或达成的目标。在公文写作中，需求通常是明确的、具体的，如“提高政务服务效率”、“优化公共交通系统”等。明确需求有助于确定公文的核心内容和行动方向。

—— 限制（Constraint）：限制是执行任务或活动过程中必须遵守的条件或约束。它可能涉及时间、资源、政策、法规等方面的限制，或者是限制文稿范围、风格、字数等，使任务更具可操作性。明确限制有助于确保公文内容的可行性和合规性。

—— 范例（Example，可选）：范例提供了一个具体的、可参照的示例，有助于读者更好地理解任务要求或行文风格。在公文写作中，范例可以是类似的公文案例、数据表格、图表等。

（2）使用说明

—— 角色定位：首先明确公文写作的主体角色，这有助于确定公文的行文风格和受众定位。

—— 背景分析：深入分析任务或活动发生的背景，确保公文内容具有针对性和时效性。

——需求明确：准确描述需要解决的问题或达成的目标，确保公文内容的核心价值。

—— 限制考虑：全面考虑执行任务或活动过程中可能遇到的限制条件，确保公文内容的可行性和合规性。

—— 范例参考：如有必要，提供具体的范例作为参照，有助于读者更好地理解公文要求或行文风格。

（3）提示词标识符

如果在kimi、豆包等通用AI工具中使用结构化提示词，通常会采取Markdown 语法符号，对提示词进行分块。当然，DeepSeek工具可以根据个人喜好，采用阿拉伯数字或其他熟识的符号替代这些标识符。简述如下：

＃一级标题

## 二级标题

（以此类推）

*斜体*

**粗体**

***斜粗体***

- 无序列表1

- 无序列表2

1. 有序列表一

2. 有序列表二

、、、

代码块

、、、

>引用

（4）写法示例

示例中的Markdown标识符，在DeepSeek中可以根据个人偏好，采用阿拉伯数字标识。

# 角色：市交通管理局局长

## 背景：随着城市化进程的加快，我市交通拥堵问题日益严重，市民出行不便。

## 需求：按照“标题+引言+指导思想+工作目标+工作原则+任务措施+步骤安排+工作要求”模板，制定并实施有效的交通拥堵缓解方案，提高市民出行效率。

## 限制：方案需符合城市交通发展规划，确保资金、人员等资源投入的合理性和有效性。字数控制在1000字以内。

## 范例：可参考其他城市的交通拥堵缓解方案，如增设公交专用道、优化信号灯控制等。

四、“DeepSeek+”三步成稿示范

三步成稿：第一步，搭建观点框架；第二步，充实完善优化；第三，人工调适优化。

第一步：搭建观点框架

将上述“写法示例”中的内容输入DeepSeek对话框，即可生成下面的框架：

        XX市交通拥堵缓解综合治理方案

      随着城市化进程加快，我市机动车保有量突破40万辆，日均交通流量达120万车次，高峰时段拥堵指数达8.5，市民出行效率显著下降，交通拥堵已成为制约城市发展和民生改善的突出问题。为系统性解决这一难题，制定以下综合治理方案，切实提升市民出行体验。

      一、指导思想

      ……

      二、工作目标

        1. 短期目标（0-12个月）：……

        2. 中期目标（12-24个月）：……

        3. 长期目标（24个月后）：……

      三、工作原则

        1. 系统治理。……

        2. 科技支撑。……

        3. 绿色优先。……

        4. 民生导向。……

      四、任务措施

        （一）优化公共交通服务

        1. 扩容提质。……

        2. 路权优先。……

        3. 无缝换乘。……

        （二）完善交通基础设施

        1. 路网改造。…… 

        2. 停车优化。……

        3. 慢行系统。……

        （三）强化智能交通管理

        1. 智能调控。……

        2. 信息引导。……

        3. 执法升级。……

        （四）推行绿色出行政策

        1. 需求管理。……

        2. 激励引导。……

        3. 宣传推广。……

      五、步骤安排

        第一阶段（2025.03-2025.09）：……

        第二阶段（2025.10-2026.03）：……

        第三阶段（2026.04-2026.12）：……

      六、工作要求

        1. 统筹协调。……

        2. 资金保障。……

        3. 公众参与。……

第二步：充实完善优化

将DeepSeek生成的文稿框架，输入kimi或者其他通用型AI工具，对文稿进行充实完善优化。提示词如下：

1. 针对下面“方案”内容进行充实完善优化。字数控制在1500字以内。

2. 方案

（粘贴或上传“XX市交通拥堵综合治理实施方案”文稿）

以下是优化后的文稿

……（全文略）

第三步：人工调适优化

在使用提示词的过程中，注意观察AI工具的生成结果，根据实际效果进行调整。如果发现生成的内容仍不符合需求，可以进一步细化指示词或尝试不同的表达方式。同时，将优化后的文稿与实际需求进行对比，不断总结经验，提高使用DeepSeek+的效率和效果。

五、经典提示词模板范例

下面提供4套经典提示词模板，可以参照前面“DeepSeek+”三步成稿示范，自行尝试生成文稿。

（1）3W1H模型：角色（Who）+任务（What）+背景（Why）+要求（How）

【示例】

撰写一份关于推进智慧城市建设的工作方案。

【提示词】

# 角色：智慧城市项目负责人。

## 任务：制定一份推进智慧城市建设的详细工作方案。

## 背景：结合当前城市信息化水平及未来发展趋势。

## 要求：明确各阶段任务、责任部门及完成时限。

（2）问题模型：核心问题→背景说明→具体指令。

【示例】

撰写一篇关于优化公共教育资源分配提升整体教育质量的报告。

【提示词】

# 问题：我市公共教育资源分配不均导致部分区域教育质量下滑。

## 背景：随着城市化进程加快，部分区域学生人数激增，而教育资源投入未能及时跟上。

## 指令：请市教育局调研并提出优化教育资源分配、提升整体教育质量的报告。

（3）目标模型（GCE框架）：目标（Goal）→条件（Condition）→期望（Expectation）

【示例】

撰写一份关于提升政务服务效能的实施方案。

【提示词】

# 目标：在半年内将政务服务满意度提升至90%以上。

## 条件：提供现有政务服务流程、人员配置及技术支持。

## 期望：制定提升政务服务效能的实施方案，实施一系列优化措施，包括简化流程、加强人员培训、引入智能客服系统等。

（4）STAR场景模型：场景（Situation）→任务（Task）→动作（Action）→结果（Result）

【示例】

撰写一篇老旧城区改造详细规划实施方案。

【提示词】

# 场景：我市面临老旧城区改造任务。

## 任务：制定老旧城区改造详细规划。

## 动作：组织专家团队进行实地调研，设计三套改造方案。

## 提交各方案的综合评估报告及推荐实施方案。