随着大家都在使用deepseek，但大家使用过程中的感觉不是每个人都能很好的玩转deepseek，我们律师很多人都停留在基础功能，甚至基础功能在使用过程中也没有很好的发挥出其价值，使用输出的内容不是我们想要的，怎么使用感觉都实现我们想要的结果，于是从开始的热情到最后的冷漠，deepseek的使用被诟病。如何使用好deepseek，我个人观点第一是要找到技术大牛帮你配置一下，毕竟现在deepseek现在火了，用的人多，用起来没有那么流畅了。总是有些问题。正在思考中，稍后再试。第二、就是我们的指令简单粗暴，不给他菜，不喂料，却想让他做菜，而且色香味要俱全，明显存在重大问题，所以喂料给指令非常重要。今天这一篇文章重点谈谈我们律师在喂料和指令方面应该如何做

一、90%律师都可能犯的3大指令错误

错误类型

错误示例

问题分析

正确示范

空泛指令

'写个答辩状'

AI无法判断案件类型、争议焦点

'机动车事故纠纷答辩状，重点反驳对方主张的误工费计算方式'

信息缺失

'分析合同效力'

遗漏合同类型、争议条款

'房屋租赁合同第5条押金条款效力分析，承租人主张格式条款无效'

专业自嗨

'请用民诉法第X条论证'

AI并非法律数据库，需提供基础事实

'被告住所地与合同履行地不一致时，如何确定管辖法院'

二、五类法律文书的指令公式

诉讼文书黄金模板：'文书类型+案由+核心主张+证据支撑+特别要求'示例：离婚起诉状（感情破裂、财产分割争议），需突出分居满两年的事实，列明房产登记信息，要求表格呈现共同财产清单答辩意见进阶技巧：'反对点+法律依据+反驳策略+文书风格'示例：劳动争议仲裁答辩，针对加班费计算异议，引用当地工资支付条例，采用先认可事实后质疑金额的策略，语气保持专业克制法律分析避坑指南：'事实背景+争议焦点+适用场景+分析维度'示例：直播带货合同违约赔偿，需对比约定违约金与实际损失，区分商家自播与达人带货不同情形，提供阶梯式解决方案

三、实战案例演示案件背景：购房者因银行贷款失败要求解除合同× 模糊指令：'写个法律意见书'√ 有效指令：'商品房买卖合同纠纷解约法律意见，买方因征信问题导致贷款拒批，合同未明确约定解约条款，分析开发商能否没收定金，给出风险最小的解决方案'

生成效果对比：

模糊版：泛泛而谈合同自由原则精准版：分步论证不可抗力/情势变更适用性，附最高法类案裁判要旨，提出协商修改付款方式等3种方案

四、诉讼策略的智能生成秘诀

要素拆解法：将复杂案情分解为'主体-行为-结果-证据'链条示例：交通事故赔偿案=驾驶员资质+责任认定+伤残等级+保险范围逆向训练法：先让人工智能列举常见策略，再针对性优化操作步骤：输入'民间借贷纠纷常见诉讼策略'→选取'公告送达'方向→补充'被告失联情况下如何完善送达证据'

五、文书质量提升的隐藏技巧

风格校准指令：'请用基层法院常见的表述方式改写以下段落''将法律术语占比降低至30%，适合向当事人解释'细节强化指令：'在证据清单部分增加证据来源说明''对方可能抗辩的三个点，分别补充反驳段落'格式优化指令：'将诉讼请求按优先级重新排序''代理意见部分改用'一、二、三'编号，每个要点不超过50字'

六、90%的律师都在'饿着AI干活'

1、实务痛点解析：

'盲人摸象'陷阱：仅输入片段信息，AI输出的文书常出现法条引用错误'刻舟求剑'现象：未更新本地法规库，导致引用已废止的部门规章'鸡同鸭讲'困局：用学术观点训练AI，生成的文书不符合基层法院审判习惯

办案阶段

传统做法

AI饥饿表现

科学投喂效果

案情分析

口述案件梗概

遗漏关键细节

自动关联类似判例

证据整理

零散上传文件

证据链断裂

智能生成证据清单

法律检索

手动输入法条

更新滞后

同步最新司法解释

2、案件材料结构化投喂

步骤拆解：

原始材料包

上传顺序：合同文本→往来函件→财务凭证→沟通记录

命名规则：2023浙01民初XX号_借款合同_签署版

重点标记术

用黄色标注争议条款

在聊天框补充：请特别关注2023年5月6日微信对话中关于还款期限的约定

案情说明书

模板：

复制

【案件类型】股权转让纠纷 【核心争议】转让方隐瞒公司债务是否构成欺诈 【我方立场】买方已尽合理审查义务 【特别提示】重点参考(2022)最高法民终XX号判决

3、司法数据定向投喂

投喂内容

适用场景

指令示范

类案判决书

法律适用争议

'请学习附件10份类案判决'

法官会议纪要

管辖法院审判倾向

'结合上海高院类案指南分析'

仲裁裁决书

商事仲裁案件

'参考北仲2023年裁决标准'

操作要点：

每次投喂不超过5份裁判文书

附加说明：请重点学习第三页关于违约金调整的论述

禁忌：不得上传涉密案件材料

4、办案习惯深度喂养

养成计划：

文书风格记忆

上传3份自己写的起诉状

附加指令：请总结我的文书特点，后续参照此风格

常用模板库建设

建立'证据目录模板'、'质证意见模板'文件夹

指令：下次生成证据清单时优先调用5号模板

个性化词典训练

提交《自建法律术语表》

包含：将'微信聊天记录'统一表述为'电子通信证据'

5、喂料后的指令增效技巧

技巧一：唤醒记忆指令

基础版：请结合上次提供的买卖合同模板起草

进阶版：参考2023年8月上传的最高法判例思路进行分析

技巧二：交叉验证指令

请按照以下顺序分析： 1. 对比本案与类案A的事实差异 2. 指出原告证据链中的3处漏洞 3. 生成风险提示清单（含应对方案）

技巧三：渐进式追问术

第一轮：给出初步代理方案

第二轮：假设法官质疑第二点，如何加强论证

第三轮：补充类案中未被引用的有利观点

6、喂料效果对比实验

实验组： 北京某知识产权案

未喂料组：生成时间：12分钟问题：将信息网络传播权与广播权混用，遗漏关键司法解释

科学喂料组：投喂材料：

本案涉及的全部著作权登记证书

近三年北京知识产权法院30份判决

《著作权法》第三次修正说明生成效果：

自动标注法条修订前后差异

附带类案赔偿金额对比表

提示取证的3个最新取证方式

七、常见问题解决方案

1 、如何防止信息泄露？

三步脱敏法：

删除当事人身份证号、银行账号

将金额替换为'XX万元'

使用虚拟案号：（2023）深XX民初XX号

2 、喂料后生成内容变混乱怎么办？

执行'信息清理四步法'：

输入/clear重置对话

重新上传结构化的材料包

添加限定词：请仅基于本次上传材料分析

用问答式交互修正偏差

3 、如何持续优化AI表现？

建立反馈循环机制：

标记满意段落：保存此部分论证逻辑

修正错误输出：此类情况应引用民法典第XX条

每周更新词库：新增'直播间打赏'相关术语

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