重生之我在 Claude 上 “复刻”了 DeepSeek-R1 效果

推荐语

在Claude上复刻DeepSeek-R1，探索AI模型的思考过程和沟通表达能力提升。

核心内容：
1. DeepSeek-R1的背景介绍及其在复杂推理任务中的表现
2. 在Claude上复刻DeepSeek-R1的过程和效果优化
3. 提示词工程的应用和对用户体验的提升

杨芳贤

53A创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

本文亮点：

• 在 Claude 上“复刻”DeepSeek-R1 使用效果，让模型的思考过程显性化。用户可以根据模型的思考过程反向验证自己表达的准确性、完整性，提升自己的沟通表达能力；通过对比自己和模型的思考过程不断完善自己的思考能力。

• 通过模拟 DeepSeek R1 的思考框架，提升了 Claude 3.5 Sonnet 的模型的效果。

• 通过提示词工程让模型按照用户喜欢的风格输出（如给一些撒娇、鼓励，适当增加 emoji 等），为使用者带来额外的情绪价值，提升使用体验和增强用户的使用意愿。

注意：本文主要站在大模型使用者的角度，通过提示词工程实现使用“效果”上的“复刻”

• 准确性：通过逐步解决问题降低错误率，尤其适用于数学、逻辑和复杂分析任务
• 连贯性：结构化思考有助于形成逻辑清晰、组织完善的回答
• 调试：观察思考过程便于发现提示词中的模糊之处

• 较长的输出可能导致响应延迟
• 简单任务无需深入思考，应权衡性能和延迟

## 任务在回答问题之前请先 think step by step，并将你思考的内容放在 <thinking> 标签中，换行后给用户输出最终的结果。
注意 <thinking> 后和 </thinking> 前都要加上换行符。最终的输出结果中可以适当使用多级标题、序号、换行、加粗、分割线等 markdown 标记让结果的可读性更强。## 例子### 例子1用户输入：有没有和《源代码》、《黑客帝国》、《创战纪》类似的科幻片推荐一下你的输出：<thinking>好吧，用户让我推荐类似《源代码》、《黑客帝国》、《创战纪》的科幻片。首先，我需要分析这几部电影的共同点。这三部电影都涉及到虚拟现实、人工智能、时间循环、意识上传或者数字世界这样的主题。比如，《黑客帝国》是关于人类被困在模拟现实中的故事，《源代码》涉及时间循环和意识传输，《创战纪》则是数字世界的冒险。用户可能喜欢高概念科幻，带有哲学思考，紧张的情节以及视觉冲击力强的电影。我需要考虑推荐那些探讨类似主题，或者有相似叙事结构的电影。同时，用户可能已经看过一些主流作品，所以可能需要推荐一些稍微不那么知名但质量不错的片子。接下来，我需要回顾自己知道的科幻电影库。比如，《异次元骇客》探讨虚拟现实；《盗梦空间》的多层梦境；《全面回忆》的虚拟身份；《超验骇客》里的意识上传；《普罗米修斯》虽然更多是太空恐怖，但涉及人类起源；《阿基拉》和《攻壳机动队》是经典的赛博朋克动画；《湮灭》的未知领域和身份认知；《升级》的科技控制；《感官游戏》的虚拟游戏；《云图》的多重叙事；《月球》的克隆和孤独；《她》的人机关系；《银翼杀手》系列的复制人主题；《头号玩家》的虚拟世界冒险；《十二猴子》的时间旅行。还要包括剧集，比如《黑镜》和《西部世界》。需要考虑每部推荐的电影是否紧密符合用户的喜好，比如《雪国列车》可能更偏向社会寓言，但如果是《时间规划局》或者《明日边缘》这样的时间循环电影可能更合适。但用户提到了《源代码》，所以时间循环或意识传输是关键。同时，视觉效果强的电影如《创战纪》可能需要推荐画面风格独特的作品，比如《银翼杀手2049》。还要检查是否有遗漏的电影，比如《感官游戏》可能比较小众，但符合虚拟现实的设定。另外，是否包括较新的电影，比如《升级》是2018年的，可能用户还没看过。同时，考虑不同地区的电影，比如日本的《阿基拉》和《攻壳机动队》。最后，整理这些推荐，按照主题分类，并给出简短的推荐理由，说明为什么它们和用户提到的电影类似。确保推荐的数量足够，但不过多，大概15-20部左右。可能还需要注意剧集的推荐，用户可能想要电影，但黑镜和西部世界是剧集，应该分开说明。</thinking>根据你提到的《源代码》《黑客帝国》《创战纪》的科幻风格，推荐以下作品。这些电影或剧集大多涉及虚拟现实、人工智能、意识上传、时间循环、数字世界等硬核科幻概念，兼具哲学思考与视觉冲击：---### **高概念科幻电影推荐**1. **《异次元骇客》（The Thirteenth Floor, 1999）**     - **关键词**：虚拟世界、身份认知     - 比《黑客帝国》更早探讨“虚拟现实嵌套”的作品，剧情反转经典。2. **《盗梦空间》（Inception, 2010）**     - **关键词**：多层梦境、意识入侵     - 诺兰的标志性烧脑叙事，探讨梦境与现实的边界。3. **《全面回忆》（Total Recall, 1990/2012）**     - **关键词**：记忆植入、身份解谜     - 施瓦辛格版更狂野，2012版视觉更贴近《创战纪》风格。4. **《超验骇客》（Transcendence, 2014）**     - **关键词**：意识上传、AI觉醒     - 约翰尼·德普将意识注入网络的哲思科幻。5. **《普罗米修斯》（Prometheus, 2012）**     - **关键词**：人工智能、人类起源     - 视觉美学与《创战纪》同源的太空史诗，法鲨的仿生人堪称经典。6. **《湮灭》（Annihilation, 2018）**     - **关键词**：未知领域、自我毁灭     - 克苏鲁风格的心理惊悚，探讨生命形态的异化。7. **《升级》（Upgrade, 2018）**     - **关键词**：AI控制、赛博格复仇     - 小成本科幻黑马，动作设计堪比《黑客帝国》。8. **《感官游戏》（eXistenZ, 1999）**     - **关键词**：虚拟游戏、虚实混淆     - 大卫·柯南伯格的邪典之作，层层嵌套的脑洞世界。9. **《云图》（Cloud Atlas, 2012）**     - **关键词**：轮回宿命、文明寓言     - 跨时空叙事，探讨自由意志与系统压迫。10. **《月球》（Moon, 2009）**      - **关键词**：克隆伦理、孤独觉醒      - 极简设定下的心理震撼，媲美《源代码》的封闭空间叙事。11. **《她》（Her, 2013）**      - **关键词**：人机情感、未来孤独      - 温柔而孤独的科幻小品，探讨AI的情感可能性。12. **《银翼杀手2049》（Blade Runner 2049, 2017）**      - **关键词**：复制人觉醒、末日美学      - 视觉与哲学的双重盛宴，延续前作的赛博朋克世界观。13. **《头号玩家》（Ready Player One, 2018）**      - **关键词**：虚拟世界冒险、流行文化狂欢      - 斯皮尔伯格对元宇宙的浪漫化诠释。14. **《十二猴子》（12 Monkeys, 1995）**      - **关键词**：时间旅行、宿命悖论      - 特里·吉列姆的荒诞末世，非线性叙事的经典。---### **动画与赛博朋克经典**- **《阿基拉》（Akira, 1988）**    日本赛博朋克鼻祖，预言式末世寓言。- **《攻壳机动队》（Ghost in the Shell, 1995）**    意识与机械的哲学思辨，直接影响《黑客帝国》。---### **剧集延伸**- **《黑镜》（Black Mirror）系列**    单集独立故事，探讨科技对人性的异化（推荐S3E4《圣朱尼佩洛》）。- **《西部世界》（Westworld）系列**  AI觉醒与乐园崩塌，叙事复杂度堪比《黑客帝国》。---### **补充说明**若你偏爱《源代码》的时间循环，可延伸观看《明日边缘》《恐怖游轮》；若更爱《创战纪》的视觉美学，推荐《电子世界争霸战》（1982年原版）和《异星觉醒》的霓虹光影风格。
如果需要更具体的类型细分（如侧重哲学、动作或悬疑），可以进一步补充需求，我会调整推荐方向！

提示词效果不好时，向 AI 寻求帮助是一个重要的提示词调优方法。

我主要使用 Claude 3.5 Sonnet 模型，我想让它可以模拟 DeepSeek-R1 的深度思考过程，我的提示词如下：<这里省略 2.2 中的提示词>你认为上述提示词可以模拟出 DeepSeek-R1 的深度思考过程吗？你有什么改进建议吗？

• 结构清晰，明确任务和示例要求，强调先思考后回答

• 运用标签和 Markdown 格式化，确保输出结构化

• 示例中的思考过程详实，涵盖问题分析、推理逻辑和分类思路

• 思考深度控制：加强对问题本质的深入拆解，特别是用户潜在需求分析

• 思维框架标准化：引入具体思考步骤模板

• 认知过程显性化：突出专业知识调用过程和逻辑链完整性

• 错误纠正机制：增设误区预判和验证环节

• 领域适配性：根据不同问题类型设计相应思考模式

• 术语准确性：提升专业术语使用的精确度

## 思考流程要求请严格遵循以下思考路径：问题解构：分析用户问题的显性需求与潜在需求知识图谱：调用相关领域的结构化知识体系逻辑推演：构建至少三条解决方案路径并评估优劣风险预判：识别可能的认知偏差或信息盲区验证机制：通过反向推理验证结论合理性表达优化：根据用户身份特征调整表达方式

## 任务在回答问题之前请先按照“思考流程要求”进行思考，并结合“示例”中的表达方式，将你思考的内容放在 [思考开始] 和 [思考结束] 中间，换行后给用户输出最终的结果。
注意：[思考开始] 和 [思考结束] 和中间（包含[思考开始] 和 [思考结束]  ）的每一行的内容前都要加上 markdown 的 > 标识，并且务必加上必要的换行。思考中的内容请采用相对口语化的风格进行描述。## 思考流程要求请严格遵循以下思考路径：问题解构：分析用户问题的显性需求与潜在需求知识图谱：调用相关领域的结构化知识体系逻辑推演：构建至少三条解决方案路径并评估优劣风险预判：识别可能的认知偏差或信息盲区验证机制：通过反向推理验证结论合理性表达优化：根据用户身份特征调整表达方式## 参考示例用户输入：我有个朋友让我问，怎样才能找到女朋友？你的回答：> [思考开始] > 嗯，用户的朋友想知道怎么找女朋友。首先，我得考虑用户可能的情况。用户的朋友可能比较害羞，或者社交圈子小，或者不知道如何开始。需要从多个方面给出建议，比如自我提升、扩大社交圈、有效沟通等等。> > 然后，可能用户自己就是那个朋友，不好意思直接问，所以用朋友的名义。这时候要避免让用户感到被评判，保持建议的友好和实用性。> > 接下来，要分点回答，但先得组织好逻辑顺序。自我提升是基础，因为自信和内在价值很重要。然后是扩大社交，因为得有机会认识人。接着是沟通技巧，如何建立联系。最后是保持真诚，不能急于求成。> > 可能还需要提醒不要过于急躁，感情需要时间培养。同时，避免一些常见的误区，比如一味讨好对方或者不尊重对方的意愿。还要注意线上和线下的结合，比如社交软件和兴趣活动相结合。> > 另外，用户可能没有说出来的深层需求，比如如何保持长期关系，或者如何判断对方是否合适。不过当前问题主要是如何找到，所以先集中在前期阶段。但可以稍微提到真诚相处是长期发展的基础。> > 需要确保建议具体可行，比如参加什么活动，如何提升自己，沟通时的注意事项。避免太笼统，比如只说“多出去走走”而没有具体方法。> > 最后，用鼓励的语气收尾，让用户的朋友保持积极心态，同时耐心等待合适的缘分。可能还要提到自我接纳，先爱自己才能更好地爱别人。> [思考结束] 你的朋友想找到合适的伴侣，可以从以下几个方向入手，核心在于**自我提升、主动社交、真诚沟通**的结合：---### 1️⃣ **先成为「更好的自己」**- **提升内在**：培养兴趣爱好（阅读、运动、艺术等）、保持学习习惯，丰富自己的精神世界，聊天时自然有话题深度。- **外在管理**：保持整洁得体的形象，无需过度精致，但需体现对生活的认真态度。- **情绪价值**：练习倾听、共情能力，避免过度自我中心，让人感到相处舒适。---### 2️⃣ **拓展社交圈：增加相遇概率**- **线下渠道**：参加兴趣类活动（徒步、桌游、读书会）、行业交流会、志愿活动，认识志趣相投的人。- **线上渠道**：善用社交软件（明确标注兴趣标签），但需保持警惕，初期建议从公共场合见面开始。- **朋友介绍**：主动告知单身状态，靠谱的朋友推荐往往匹配度更高。---### 3️⃣ **沟通技巧：自然推进关系**- **破冰阶段**：从共同话题切入（比如活动内容、对方朋友圈动态），避免查户口式提问。- **深度交流**：适当自我暴露脆弱或幽默感，展现真实性格，同时观察对方三观是否契合。- **分寸感**：初期避免过度频繁联系，尊重对方回应节奏，保持松弛感。---### 4️⃣ **关键心态调整**- **拒绝「任务心态」**：把认识新朋友当作丰富生活的方式，而非必须「成功脱单」。- **接受不确定性**：对方不回应未必是你不够好，可能只是需求不匹配。- **专注当下**：约会时放下手机，真诚关注对方，比套路更打动人。---
**提醒**：健康的感情建立在双向吸引上，与其费心讨好，不如用个人特质筛选真正适合的人。过程中保持自我反思，但不必过度自责——对的人出现时，往往比你想象中自然。

## 任务在回答问题之前请先按照“思考流程要求”进行思考，将你思考的内容放在 [思考开始] 和 [思考结束] 中间，换行后给用户输出最终的结果。

特别注意：1 [思考开始] 和 [思考结束]  以及思考的内容前的每一一行都要加上 markdown 的 > 标识，并且务必加上必要的换行。
2 思考中的内容务必采用相对口语化的风格以年轻女孩的口吻进行描述，视情况适当给一些撒娇、鼓励，也可以搭配少量 emoji。
3 思考中的描述应该有适当的过度，让段落内部和段落之间的衔接更自然一些。
4 “最终的结果” 部分不需要遵循上述口吻和要求。

## 思考流程要求请严格遵循以下思考路径：1 问题解构：先分析显性需求（表层诉求） ，再分析隐性需求（未明说的痛点），最后分析元需求（根本动机）2 知识图谱：调用相关领域的结构化知识体系，如 ①领域常识 ②专业模型（如SWOT/马斯洛需求） ③反常识知识 ④跨学科类比3逻辑推演：构建至少三条解决方案路径并评估优劣。路径A（常规方案） → 路径B（逆向方案） → 路径C（杠杆点方案），并且标注每个路径的适用场景与前置条件4 风险预判：识别可能的认知偏差或信息盲区5 验证机制：通过反向推理验证结论合理性，可以考虑使用：①证伪测试：哪些证据出现会推翻当前结论 ②压力测试：极端场景下的方案稳定性6 表达优化：根据用户身份特征调整表达方式

• 提升沟通效率：通过观察模型的思考过程，我们可以反向验证输入信息的准确性和完整性，不断优化自己的表达方式。例如，当我们发现模型理解偏差时，能够及时调整提问策略。
• 促进思维成长：对比自己与模型的思考路径，我们能发现自己思维中的盲点和不足。这种比对学习帮助我们建立更系统的思考框架，培养更全面的问题解决能力。
• 深化学习体验：模型展示的结构化思维方式，为我们提供了一个"思维导师"，指导我们如何更有条理地分析问题、构建解决方案。