Промпты для DeepSeek: как писать запросы, чтобы получить максимум от бесплатной нейросети

DeepSeek — бесплатная нейросеть, которая на бенчмарках конкурирует с GPT-5 и Claude Opus. Открытые веса, без лимитов на запросы, работает без VPN из России. Но большинство используют её как «бесплатный ChatGPT» — пишут простые запросы и получают простые ответы.

Я пользуюсь DeepSeek для рабочих задач уже несколько месяцев и собрал промпты, которые выжимают из неё максимум. Особенно в режиме DeepThink, где модель рассуждает пошагово.

Два режима — два подхода к промптам

У DeepSeek два режима, и промпты для них принципиально разные:

Обычный режим (deepseek-chat) — быстрые ответы, подходит для простых задач. Работает как обычный чат-бот.

DeepThink (deepseek-reasoner) — модель рассуждает пошагово, разбивает задачу на части, проверяет себя. Медленнее, но значительно точнее на сложных задачах. Аналог режима o1/o3 у OpenAI, только бесплатно.

Правило: если задача решается за одно предложение — обычный режим. Если нужно подумать — DeepThink.

Промпты для кода

Код-ревью с объяснением

Проведи код-ревью этого файла. Для каждого замечания объясни:
1. Что конкретно не так
2. Почему это проблема (безопасность / производительность / читаемость)
3. Как исправить — покажи код

Не придирайся к стилю и форматированию — только реальные проблемы.

[вставьте код]

Ключевое — «не придирайся к стилю». Без этого DeepSeek (как и любая LLM) завалит вас замечаниями про пробелы и кавычки.

Рефакторинг с сохранением поведения

Отрефактори этот код. Требования:
- Поведение должно остаться идентичным
- Разбей на функции не длиннее 20 строк
- Добавь типизацию (TypeScript)
- Убери дублирование
- Покажи diff: что было → что стало

[вставьте код]

Дебаг по стектрейсу

Вот ошибка из продакшена:

[вставьте стектрейс]

Объясни:
1. Что произошло — простым языком
2. Где именно в коде проблема
3. Три самые вероятные причины — от самой вероятной к менее
4. Как исправить каждую из них

Используйте DeepThink для этого промпта — модель будет рассуждать пошагово и проверять свои гипотезы.

Промпты для анализа и исследований

Сравнение технологий

Сравни [технология A] и [технология B] для [конкретная задача].

Формат ответа:
- Таблица: критерий | A | B
- Для каждого критерия — конкретные цифры или факты, не общие слова
- В конце — однозначная рекомендация с обоснованием

Не пиши «зависит от ситуации» — я описал ситуацию, дай конкретный ответ.

Последняя строка важна. Без неё DeepSeek (и любая LLM) скажет «каждый инструмент хорош по-своему» — бесполезный ответ.

Анализ документации

Вот документация API [вставьте или ссылку].

Мне нужно реализовать [конкретная задача]. Выдели:
1. Какие эндпоинты мне нужны
2. Обязательные параметры для каждого
3. Возможные ошибки и как их обработать
4. Готовый пример запроса на [язык]

Не пересказывай всю документацию — только то, что нужно для моей задачи.

Промпты для текстов

Переписать текст под аудиторию

Перепиши этот текст для [аудитория: разработчики / менеджеры / 
инвесторы / студенты].

Правила:
- Сохрани все факты и цифры
- Убери жаргон, который аудитория не поймёт
- Замени абстрактные утверждения на конкретные примеры
- Длина: не больше [X] слов

Исходный текст:
[вставьте текст]

Structured output — таблица из хаоса

Вот неструктурированный текст [вставьте].

Преобразуй его в таблицу с колонками:
[колонка 1] | [колонка 2] | [колонка 3]

Если данных для какой-то ячейки нет — поставь прочерк, 
не выдумывай.

«Не выдумывай» — обязательная инструкция. Без неё DeepSeek может заполнить пустые ячейки галлюцинациями.

Промпты для DeepThink (сложные задачи)

DeepThink — главное преимущество DeepSeek перед конкурентами (потому что бесплатно). Вот задачи, где он раскрывается.

Архитектурное решение

Мне нужно спроектировать [описание системы].

Требования:
- [требование 1]
- [требование 2]
- [требование 3]

Ограничения:
- Бюджет на инфраструктуру: $[X]/мес
- Команда: [N] разработчиков
- Срок: [N] недель

Предложи архитектуру. Для каждого компонента объясни:
- Почему именно он, а не альтернатива
- Какие риски
- Что сломается первым при росте нагрузки

Поиск бага в логике

Вот код, который работает неправильно. Результат [описание 
реального поведения], а должен быть [описание ожидаемого].

Не предлагай решение сразу. Сначала:
1. Пройди по коду строка за строкой
2. Отследи значения переменных на каждом шаге
3. Найди, где фактическое поведение расходится с ожидаемым
4. Только после этого — предложи исправление

[вставьте код]

Инструкция «не предлагай решение сразу» критична для DeepThink. Без неё модель перескочит к ответу, пропустив анализ.

Математика и логика

Реши задачу. Покажи каждый шаг решения.
После решения — проверь ответ, подставив его обратно 
в условие.

Задача: [условие]

«Проверь ответ» — простой трюк, который отсеивает 80% ошибок.

Общие правила для любого промпта

Указывайте формат ответа. «В виде таблицы», «списком», «в одном абзаце», «код без комментариев». Без этого DeepSeek сам решает, и решает обычно многословно.

Запрещайте то, что не хотите. «Не пиши введение», «без общих фраз», «не повторяй мой вопрос». LLM по умолчанию добавляют воду — явный запрет убирает её.

Давайте контекст. «Я мидл-разработчик на React» лучше, чем ничего. «Это для стартапа с 1000 пользователей» лучше, чем «для проекта».

Разбивайте большие задачи. Не просите написать весь проект за один промпт. Сначала архитектура, потом каждый компонент отдельно.

Режим Search. Кнопка Search включает поиск по интернету. Используйте для актуальных данных: цены, статистика, свежие новости. Без Search DeepSeek отвечает из обучающих данных, которые могут быть устаревшими.

Какие промпты используете в DeepSeek? Есть ли задачи, где DeepThink заметно лучше обычного режима?