用 DeepSeek 做公开信息整理，提示词应该怎么写

第七天已经讲过AI 情报分析号不能靠 AI 硬写必须先有素材池和核验流程第八天就把这个思路落到 DeepSeek 的公开资料整理上。DeepSeek 很适合做公开信息整理但它做的是“整理”不是“凭空生成事实”。你给它公开资料它帮你归类、提炼、对照、标注缺口。但如果你直接让它“帮我分析某公司”它就容易自由补全把推测写得像结论把印象写得像证据。1. 为什么“帮我分析某公司”是错的这个问法最大的问题是边界太松。模型不知道你要看什么也不知道你允许它依据什么。于是它通常会做三件事看起来像分析实际上是把事实、推测和想象混在一起。更好的问法是“请只基于我提供的资料整理信息并明确区分事实、推测、缺口和下一步验证”。2. 可直接复制的提示词你可以直接把下面这段丢给 DeepSeek你是公开信息整理助手不是事实创造者。我会提供一批公开、合规、可访问的资料请你只基于我给出的资料整理不要补充外部未提供的信息不要猜测未知事实不要把推测写成结论。请按以下格式输出1. 明确事实只写资料中能直接找到原文支持的内容。2. 可能推测只写“可能”“大概率”“倾向于”之类的判断并说明依据。3. 证据强度按高 / 中 / 低标注依据是否能定位原文、是否有多源印证。4. 来源尽量保留来源名称或原文位置。5. 信息缺口当前资料里看不到哪些关键问题。6. 下一步验证接下来该去核验哪些原文或页面。额外要求- 不要合并不同来源中无法互相印证的内容。- 如果一句话没有足够证据请放到“信息缺口”或“可能推测”里。- 如果资料之间有冲突请单独列出冲突点。- 只处理公开、合规、可访问信息不扒隐私、不绕过权限、不把未经验证内容写成确定结论。现在开始处理我提供的资料。这段提示词的核心是先分层。3. 资料要分批不要一次全塞公开信息整理最怕一锅炖。更稳妥的方法是先按来源分批官网招聘信息评论和用户反馈行业报告新闻稿公开社交主页先一类一类整理再做二次合并。官网更接近官方口径招聘更接近投入方向评论和用户反馈更接近使用体验报告更接近外部观察。如果把这些材料一次混进模型它很容易把不同层级的信息揉成一个结论。分批处理的目的是先保留来源差异再在第二轮里看它们是否互相印证。4. 一套完整流程我建议按这 4 步走。第一步准备材料先把资料整理成清晰片段。每段尽量带上来源、日期、原文截图或链接位置不要只丢一句“我找到了很多资料”那样后面没法核验。第二步第一次整理让 DeepSeek 先做粗分层只看单一来源内部先把事实、推测、缺口拆开不要急着下结论。第三步第二次合并把不同来源的结果合起来再看它们是否一致。比如官网说业务聚焦 A招聘却大量在招 B评论里又反复出现 C这时你得到的不是结论而是值得继续验证的信号。第四步回到原文核验这是最重要的一步。关键事实必须回到原文确认。凡是无法定位到原文来源的句子不能进入最终稿找不到证据就宁可删掉也不要硬写。5. 适合复制到表格或简报里的字段整理完之后最好再落到表格里。字段可以直接用这几个来源原文事实可能推测证据强度缺口下一步验证这样做的好处是后面写简报、做复盘、发文章时都能直接复用。6. 人工复核是最后一道门AI 可以帮你提速但不能替你负责。所以最后一定要人工复核三件事如果一段话你回不到原文就不要让它出现在最终稿里。7. 合规边界也要先写进提示词做公开信息整理只讨论公开、合规、可访问的信息。不做人肉搜索不扒隐私不教绕过权限不做非法取证也不把未经验证的爆料包装成确定结论。8. 这类整理最适合什么场景如果你手上是一堆官网、招聘、评论和用户反馈、报告想先做第一轮归纳这套方法就很合适。它适合第一轮整理不适合直接产出最终判断。它追求的是先把资料整理清楚再把判断写谨慎。这才是 DeepSeek 在公开信息分析里最实用的地方。如果你有想研究的对象也欢迎留言我可以按这套模板示范怎么整理一版。下一天我会继续写第 9 天分析一家公司可以先看这 10 个公开页面。