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DeepSeek降AI指令怎么写才有效？15个实测Prompt分享

自从DeepSeek火了之后，身边用它写论文的同学肉眼可见地多了起来。

不过很快大家就发现一个问题：DeepSeek生成的内容拿去检测，AI率轻松上80%甚至90%以上。

于是各种"降AI指令""降AI

Prompt"开始在群里传播，有些说加一句"请用人类的方式写"就行了，有些写了一大段系统提示词。

到底哪些指令真的有用？我花了一周时间，把网上流传的和自己琢磨的Prompt都测了一遍，筛出了15个确实能影响AI率的指令模板，分享给大家。

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先搞清楚一个前提：Prompt优化有天花板

在分享具体指令之前，有件事得先说清楚。

通过优化Prompt来降低AI率，本质上还是在让AI模仿人类写作风格。

但不管你的指令写得多精妙，生成的内容在统计特征层面上还是AI的产物。

我测试下来，Prompt优化在最理想的情况下能把AI率从90%降到40%-55%左右，想降到30%以下几乎不可能。

所以如果你的需求是"知网AI率低于20%"这种，光靠Prompt是不够的，后面还得用工具兜底。

但Prompt优化的价值在于：它能让你的初稿质量更高，后续不管是手动改还是用工具处理，起点都更好。

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第一类：写作风格控制指令（5个）

这类指令的目的是让DeepSeek在生成内容时就偏离典型的AI写作模式。

指令1：混合句式指令

请在写作时交替使用长句和短句。
每段中至少包含一个不超过8个字的短句，长句不要超过40字。
避免连续两句使用相同的句式结构。

实测效果：AI率从88%降到62%。

短句的引入确实能打乱AI文本的节奏规律性。

指令2：口语化表达指令

用一个研究生和导师讨论的语气来写，可以偶尔出现"其实""说白了""换句话说"这类口语化表达，但不要过度使用，每500字不超过2处。

实测效果：AI率从88%降到58%。

注意限制频率很重要，不限制的话反而会出现另一种模式化。

指令3：不确定性表达指令

在论述中适当加入学术上的保留态度，比如"初步表明""在一定程度上""可能存在"等。
避免过于绝对的表述，让文本读起来有真实研究者的谨慎感。

实测效果：AI率从88%降到65%。

这个指令的降幅不算大，但能显著提升文本的学术真实感。

指令4：举例替代指令

每个论点都用一个具体的例子或数据来支撑，少用"例如A、B、C"这种罗列方式，多用"以XX为例，在2024年的一项调查中..."这种展开叙述的方式。

实测效果：AI率从88%降到55%。

展开叙述比罗列能更有效地降低AI特征。

指令5：段落长度随机指令

段落长度不要太均匀。
有的段落可以只有2-3句话，有的段落可以有7-8句。
不要每段都是差不多的长度。

实测效果：AI率从88%降到67%。

AI生成的文本段落长度通常非常均匀，这个指令能打破这个特征。

第二类：结构打乱指令（5个）

AI文本另一个明显特征是结构过于工整，检测工具对此很敏感。

指令6：去模板化指令

不要使用"首先...其次...最后..."这种排列结构。
不要用"综上所述""由此可见"作为段落开头。
每个段落的开头方式都要不同。

实测效果：AI率从88%降到54%。

这个指令的效果挺明显的，推荐必加。

指令7：插入反思指令

在论述过程中，偶尔插入一句对自己观点的反思或质疑，比如"当然，这种理解也存在局限性""不过需要指出的是，上述分析可能忽略了..."

实测效果：AI率从88%降到59%。

自我质疑是人类学术写作的典型特征，AI很少主动这么做。

指令8：非线性论证指令

不要严格按照"提出观点→论证→总结"的顺序写。
可以先举例子引出问题，再回到理论层面分析，然后再补充另一个角度的观点。

实测效果：AI率从88%降到57%。

打乱论证顺序对降AI效果不错。

指令9：过渡词控制指令

减少使用"然而""因此""此外""同时"这些过渡词。
段落之间的衔接用内容本身的逻辑关系来实现，而不是依赖连接词。

实测效果：AI率从88%降到60%。

过渡词是AI文本的重灾区。

指令10：小标题风格指令

小标题不要太工整对仗。
可以用疑问句、短语、甚至口语化的表达作为小标题，长度和风格可以有差异。

实测效果：AI率从88%降到64%。

小标题本身不一定被检测，但它会影响后续段落的生成风格。

第三类：内容深度指令（5个）

这类指令让生成内容更贴近真实研究者的写作。

指令11：局限性讨论指令

在分析每个理论或方法时，主动讨论它的局限性和适用边界。
不要只说优点，也要指出在哪些情况下这个方法可能失效。

指令12：数据引用指令

尽可能引用具体的数据、年份、机构名称。
比如不要说"研究表明"，而是说"2024年北京大学教育学院的一项调查显示"。
即使是举例，也要给出具体的时间和背景。

指令13：比较视角指令

讨论某个观点时，引入至少一个不同学派或不同学者的对比观点，说明学术界对这个问题的看法并不统一。

指令14：方法论反思指令

在引用某个研究结论时，简要提及该研究的方法论以及可能存在的方法论问题，比如样本量、地域局限性等。

指令15：个人研究经历指令

以第一人称偶尔提及"在笔者的研究过程中""笔者在梳理文献时注意到"这类表述，模拟真实研究者的写作视角。

这5个指令组合使用时，AI率从88%最低降到了48%。

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Prompt组合使用的实测数据

单个指令的效果有限，把它们组合起来效果会更好。

我测试了几种组合：

从数据看，Prompt的组合效果有一个天花板，大概就在40%-45%左右。

不管你怎么组合，很难突破这个瓶颈。

而专业降AI工具的处理效果则完全在另一个层级。

实际操作中的最佳方案

基于测试数据，我推荐的操作流程是这样的：

写初稿时：使用指令1（混合句式）+指令6（去模板化）+指令12（数据引用）这三个核心指令。

不用全部15个都加上，太多指令反而会让DeepSeek生成的内容质量下降，有时候会出现逻辑混乱的情况。

初稿完成后：用率零（www.0ailv.com）或去AIGC（quaigc.com）处理一遍。

率零1000字免费，可以先测试效果；去AIGC有500字免费额度。

率零的达标率是98%，去AIGC是97%，基本上一次就能搞定。

最后检查：自己通读一遍，确保专业术语没被改错，逻辑通顺。

如果个别段落还有问题，可以用嘎嘎降AI（aigcleaner.com）或比话降AI（bihuapass.com）针对性处理。

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几个容易踩的坑

分享几个我在测试过程中踩过的坑：

坑一：指令太长太复杂，DeepSeek会"选择性遗忘"。

超过200字的系统提示词，后半部分的执行率明显下降。

所以指令要精简，抓重点。

坑二：有些流传的指令让DeepSeek"假装自己是人类"，比如"你现在是一个大学教授，忘记你是AI"。

这种角色扮演类指令对降AI率几乎没效果，检测工具不关心你扮演什么角色，它看的是文本统计特征。

坑三：在指令里写"请降低AI率"或"请写出不会被AI检测工具识别的内容"，同样没用。

DeepSeek并不知道检测算法的工作原理，这种指令只会让它生成一些刻意但无效的变化。

坑四：用多轮对话逐段生成确实比一次性生成整篇效果好一些，但提升有限，大概能再降5%-8%。

考虑到时间成本，不太划算。

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总结

Prompt优化能把AI率从90%降到40%-50%，但很难再往下降了。

它的真正价值是让初稿质量更高、更接近人类写作风格，为后续处理打好基础。

最终想通过知网、维普这些平台的检测，还是需要专业降AI工具来收尾。

推荐的组合是"3个核心Prompt

+

自己通读检查"，这套流程下来，时间和效果都能得到比较好的平衡。

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文中工具链接汇总：

• 率零：www.0ailv.com（3.2元/千字，1000字免费，未达标退款）
• 去AIGC：quaigc.com（3.5元/千字，500字免费）
• 嘎嘎降AI：aigcleaner.com
• 比话降AI：bihuapass.com