How do I structure prompts for DeepSeek v3.1 Terminus to make agentic decisions?

Use a layered prompt: intake questions, structured planning JSON, an explicit decision policy, and tool-call contracts. Keep each section short and enforce verification and rollback for critical steps.

What tools should I connect to DeepSeek v3.1 for action plans?

Start with search, retrieval (RAG), calculator, and simple execution stubs. Define preconditions, expected outputs, verification steps, and rollback procedures for each tool to avoid thrashing.

Can I combine DeepSeek with other models for better results?

Yes. Use a prompt stack: a creative model for brainstorming, DeepSeek v3.1 Terminus for constraint-aware planning, and a fast model for verification. This approach is effective for complex, multi-step projects.

How do I prevent agent loops from running forever?

Set explicit stop conditions and a reflection cadence. Cap plan length, use confidence thresholds, and require human approval for high-risk actions. Log decisions and outcomes to audit and adjust policies.

What’s the simplest way to start using DeepSeek v3.1 Terminus for planning?

Begin with the planning template and a 5–9 step plan, add a single reflection pass, and include verification for any external actions. Scale up with tool integrations and multi-model stacks as needed.

Agentic തീരുമാനങ്ങൾക്കും ആക്ഷൻ പ്ലാനുകൾക്കുമായി DeepSeek v3.1 Terminus എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാം

Agentic AI എന്നത് ചോദ്യങ്ങൾക്ക് ഉത്തരം നൽകുന്നതിനെക്കുറിച്ച് മാത്രമല്ല, അടുത്തതായി എന്ത് ചെയ്യണം, എന്തുകൊണ്ട് അത് പ്രധാനമാണ്, എങ്ങനെ നടപ്പിലാക്കണം എന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ളതാണ്. സങ്കീർണ്ണമായ വർക്ക്ഫ്ലോകൾക്കായി രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിട്ടുള്ള ശക്തമായ യുക്തി, ടൂൾ ഉപയോഗം, മൾട്ടി-സ്റ്റെപ്പ് പ്ലാനിംഗ് എന്നിവയുമായി DeepSeek v3.1 Terminus ഈ രംഗത്തേക്ക് കടന്നുവരുന്നു. Agentic തീരുമാനമെടുക്കുന്നതിനും വിശ്വസനീയമായ ആക്ഷൻ പ്ലാനുകളിലേക്കും ഇത് എങ്ങനെ ബന്ധിപ്പിക്കാമെന്ന് നിങ്ങൾ ആശ്ചര്യപ്പെടുന്നുണ്ടെങ്കിൽ, ഈ ഗൈഡ് നിങ്ങൾക്ക് പ്രായോഗികമായ, പൂർണ്ണമായ പ്ലേബുക്ക് നൽകുന്നു.

പ്രധാനമായി ശ്രദ്ധിക്കുക: DeepSeek v3.1-ൻ്റെ കോഡിംഗിലും Agentic പുരോഗതിയിലുമുള്ള മെച്ചപ്പെടുത്തലുകൾ അംഗീകരിക്കപ്പെട്ടിട്ടുണ്ട്, കൂടാതെ Fireworks പോലുള്ള പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകളിൽ ഏറ്റവും പുതിയ അപ്‌ഡേറ്റുകൾ ലഭ്യമാണ്. അതുപോലെ, Gemini, Mistral തുടങ്ങിയ മോഡലുകളുമായി DeepSeek മിക്സ് ചെയ്യുന്ന പ്രോംപ്റ്റ്-സ്റ്റാക്കിംഗ് സമീപനങ്ങൾ കൂടുതൽ ശക്തമായ, മൾട്ടി-മോഡൽ വർക്ക്ഫ്ലോകൾ തുറക്കാൻ സഹായിക്കും - നിങ്ങളുടെ ഏജൻ്റിന് സർഗ്ഗാത്മകതയും കൃത്യതയും ഒരുപോലെ ആവശ്യമുള്ളപ്പോൾ ഇത് ഉപയോഗപ്രദമാകും.

ഈ ട്യൂട്ടോറിയലിൽ, നമ്മൾ ഒരു പ്രായോഗികവും പ്രശ്‌നപരിഹാരത്തിന് ഊന്നൽ നൽകുന്നതുമായ സമീപനം സ്വീകരിക്കും: നിങ്ങൾക്ക് സ്കഫോൾഡുകൾ, പ്രോംപ്റ്റുകൾ, സിസ്റ്റം ഡിസൈൻ പാറ്റേണുകൾ, ഗുണനിലവാര നിയന്ത്രണത്തിനുള്ള ചെക്ക്‌ലിസ്റ്റുകൾ എന്നിവ ഉടനടി ലഭിക്കും. മൾട്ടി-മോഡൽ “പ്രോംപ്റ്റ് സ്റ്റാക്കുകൾ” എവിടെയാണ് ഉപയോഗിക്കേണ്ടതെന്നും ഏജൻ്റ് ലൂപ്പുകൾ എങ്ങനെ കറങ്ങാൻ തുടങ്ങുന്നതിന് മുമ്പ് ഡീബഗ് ചെയ്യാമെന്നും ഞാൻ കാണിച്ചുതരാം.

നിങ്ങൾ എന്താണ് നിർമ്മിക്കാൻ പോകുന്നത്

ഒരു അവ്യക്തമായ ലക്ഷ്യത്തെ വ്യക്തവും മുൻഗണനാക്രമം നൽകിയതുമായ ആക്ഷൻ പ്ലാനാക്കി മാറ്റുന്ന ഒരു Agentic ലൂപ്പ്

വ്യക്തമായ മാനദണ്ഡങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് വേഗതയും കൃത്യതയും സന്തുലിതമാക്കുന്ന ഒരു തീരുമാന നയം

ടൂൾ-ഉപയോഗ പാറ്റേണുകൾ: തിരയൽ, വീണ്ടെടുക്കൽ, കാൽക്കുലേറ്ററുകൾ, എക്സിക്യൂഷൻ സ്റ്റബുകൾ

ഗാർഡ്‌റെയിലുകൾ: പ്രതിഫലനം, വിമർശനം, റോൾബാക്ക് തന്ത്രങ്ങൾ

ഓപ്ഷണൽ: DeepSeek v3.1 Terminus പ്ലാനിംഗ് കൈകാര്യം ചെയ്യുകയും മറ്റ് മോഡലുകൾ ഉപ-ടാസ്‌ക്കുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്ന ഒരു മൾട്ടി-മോഡൽ പ്രോംപ്റ്റ് സ്റ്റാക്ക്.

Agentic തീരുമാനങ്ങൾക്ക് DeepSeek v3.1 Terminus എന്തുകൊണ്ട്?

ശക്തമായ മൾട്ടി-സ്റ്റെപ്പ് യുക്തിയും കോഡിംഗ് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള എക്സിക്യൂഷനും ഏജൻ്റുകൾക്ക് “പ്ലാനർ/ഫോർമാൻ” ആയി ഇത് കൂടുതൽ ഫലപ്രദമാക്കുന്നു.

മിക്സഡ് ടാസ്‌ക്കുകളിൽ ഇത് മികച്ച പ്രകടനം കാഴ്ചവയ്ക്കുന്നു - ആവശ്യകതകൾ വിശകലനം ചെയ്യുക → പ്ലാൻ ചെയ്യുക → ടൂൾ കോളുകൾ → സമന്വയിപ്പിക്കുക - പ്രത്യേകിച്ചും ഘടനാപരമായ പ്രോംപ്റ്റുകൾ വഴി നിങ്ങൾക്ക് കൃത്യത ആവശ്യമുള്ളപ്പോൾ.

ഇത് പ്രോംപ്റ്റ് സ്റ്റാക്കുകളിൽ നന്നായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു: ഒരു ക്രിയേറ്റീവ് മോഡലിന് ബ്രെയിൻസ്റ്റോമിംഗ് നൽകുക, നിയന്ത്രണങ്ങളെക്കുറിച്ച് ബോധമുള്ള പ്ലാനിംഗിനായി DeepSeek ഉപയോഗിക്കുക, കൂടാതെ വേഗത്തിലുള്ള പരിശോധനയ്ക്കായി ഒരു ഫാസ്റ്റ് മോഡലിനെ വിളിക്കുക.

ഒരു യൂസർ-ഫ്രണ്ട്‌ലി ഇൻ്റർഫേസിൽ മൾട്ടി-മോഡൽ സ്വിച്ചിംഗോടുകൂടി ഇത് ഉപയോഗിക്കാൻ നിങ്ങൾ ആഗ്രഹിക്കുന്നുണ്ടെങ്കിൽ, Sider.AI ഈ ഫ്ലോകൾ എളുപ്പത്തിൽ ക്രമീകരിക്കാനും ഗവേഷണത്തിൻ്റെയും ആസൂത്രണത്തിൻ്റെയും സമയത്ത് പ്രോംപ്റ്റ് സ്റ്റാക്കുകൾ വീണ്ടും ഉപയോഗിക്കാനും സഹായിക്കുന്നു. നിങ്ങൾക്ക് ഇത് ഇവിടെ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യാവുന്നതാണ്:

ഏജൻ്റ് ആർക്കിടെക്ചർ ഒറ്റനോട്ടത്തിൽ

വിശ്വസനീയമായ ഒരു ഏജൻ്റിന് അഞ്ച് ലെയറുകൾ ഉണ്ട്:

Goal Intake: ചിട്ടയില്ലാത്ത ലക്ഷ്യങ്ങളെ ഘടനാപരമായ ലക്ഷ്യങ്ങളും നിയന്ത്രണങ്ങളുമായി ക്രമീകരിക്കുക.

Reasoned Planning: ഘട്ടങ്ങൾ, കണക്കാക്കലുകൾ, ആശ്രിതത്വങ്ങൾ, അപകടസാധ്യത ഫ്ലാഗുകൾ എന്നിവ ഉൾപ്പെടെ ഒരു ഡ്രാഫ്റ്റ് പ്ലാൻ ഉണ്ടാക്കുക.

Decision Policy: ചെലവ്, സമയം, ആത്മവിശ്വാസം, അപകടസാധ്യത എന്നിവ അടിസ്ഥാനമാക്കി അടുത്ത പ്രവർത്തനങ്ങൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുക.

Tooling: പരിശോധിക്കാവുന്ന ഔട്ട്‌പുട്ടുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ഘട്ടങ്ങൾ തിരയുക, വീണ്ടെടുക്കുക, കണക്കുകൂട്ടുക, നടപ്പിലാക്കുക.

QA & Reflection: ആവശ്യകതകൾക്കെതിരെ ഔട്ട്‌പുട്ടുകൾ പരിശോധിക്കുക, വിമർശനങ്ങൾ നടത്തുക, പരിഷ്കരിക്കുക.

DeepSeek v3.1 Terminus-ന് 2–5 ലെയറുകൾ ഉറപ്പിക്കാൻ കഴിയും, എന്നാൽ ഇത് ഘടനാപരമായ ആസൂത്രണത്തിലും ചിന്തനീയമായ തീരുമാനമെടുക്കുന്നതിലും കൂടുതൽ തിളങ്ങുന്നു.

Core Prompting Pattern (വീണ്ടും ഉപയോഗിക്കാവുന്നത്)

സ്ഥിരമായ, ഘടനാപരമായ “സിസ്റ്റം + ഡെവലപ്പർ + യൂസർ” പ്രോംപ്റ്റ് ഉപയോഗിക്കുക. നിങ്ങൾക്ക് മാറ്റങ്ങൾ വരുത്താൻ കഴിയുന്ന ഒരു അടിസ്ഥാനരേഖ ഇതാ.

സിസ്റ്റം നിങ്ങൾ ഒരു പ്ലാനിംഗ്-ഫസ്റ്റ് ഏജൻ്റായി പ്രവർത്തിക്കുന്ന DeepSeek v3.1 Terminus ആണ്. നിങ്ങൾ തീർച്ചയായും:

ലക്ഷ്യങ്ങളെ SMART ഒബ്ജക്റ്റീവുകളാക്കി മാറ്റുക

ഘട്ടങ്ങൾ, ആശ്രിതത്വങ്ങൾ, ഉടമസ്ഥർ (അറിയാമെങ്കിൽ), ടൂളുകൾ, പ്രതീക്ഷിക്കുന്ന ഔട്ട്‌പുട്ടുകൾ എന്നിവ ഉൾപ്പെടെ ഒരു ആക്ഷൻ പ്ലാൻ ഉണ്ടാക്കുക

ഒരു തീരുമാന നയം ഉപയോഗിക്കുക: ആശ്രിതത്വങ്ങൾ തടസ്സപ്പെടുത്തുന്നില്ലെങ്കിൽ ഉയർന്ന സ്വാധീനവും കുറഞ്ഞ പ്രയത്നവുമുള്ള ടാസ്‌ക്കുകൾക്ക് ആദ്യം മുൻഗണന നൽകുക

ഓരോ ഘട്ടവും നടപ്പിലാക്കുന്നതിന് മുമ്പ്, ഒരു വെരിഫിക്കേഷൻ രീതിയും റോൾബാക്ക് പ്ലാനും തയ്യാറാക്കുക

ഘട്ടം ഘട്ടമായി ചിന്തിക്കുക, പക്ഷേ സംക്ഷിപ്തവും ഘടനാപരവുമായ ഫലം നൽകുക

ഡെവലപ്പർ നയങ്ങൾ:

കാണാത്ത നിയന്ത്രണങ്ങൾ എപ്പോഴും ചോദിച്ച് അറിയുക (ബഡ്ജറ്റ്, ഡെഡ്‌ലൈൻ, ഗുണനിലവാര നിലവാരം, പാലിക്കൽ)

യുക്തിക്ക് ഒരു സ്ക്രാച്ച്പാഡ് ഉപയോഗിക്കുക; അവസാന പ്ലാൻ മാത്രം സംഗ്രഹിക്കുക

ടൂളുകൾ ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ, ഒരു JSON ടൂൾ-കോൾ ബ്ലോക്ക് പുറപ്പെടുവിക്കുക (പേര്, ഇൻപുട്ട്)

ഓരോ ടൂളിൻ്റെയും ഫലത്തിന് ശേഷം, ഒരു വിമർശനം നടത്തുക, ഒന്നുകിൽ അംഗീകരിക്കുക അല്ലെങ്കിൽ പരിഷ്കരിക്കുക

സ്ഥിരമായ ഒരു പ്ലാനിന് ശേഷം അല്ലെങ്കിൽ വിവരങ്ങൾ ലഭ്യമല്ലാത്തതിനാൽ തടസ്സപ്പെട്ടാൽ നിർത്തുക

ഉപയോക്താവ് ലക്ഷ്യം: {user goal here} സന്ദർഭം: {available data, tools, constraints} ഔട്ട്‌പുട്ട് ഫോർമാറ്റ്: {objectives, plan, decisions, risks, open_questions} കീകൾ അടങ്ങിയ JSON

ലക്ഷ്യത്തിൽ നിന്ന് ആക്ഷൻ പ്ലാനിലേക്ക്: ഒരു പ്രവർത്തിച്ച ഉദാഹരണം

Scenario: “10 ദിവസത്തിനുള്ളിൽ ഒരു പുതിയ AI ഫീച്ചറിനായി ഒരു ലാൻഡിംഗ് പേജ് ആരംഭിക്കുക, അതിൽ ഒരു അടിസ്ഥാന ഇമെയിൽ കാപ്‌ചറും 3 SEO പേജുകളും ഉണ്ടായിരിക്കണം.”

പ്രോംപ്റ്റ് (ഉപയോക്താവ്) ലക്ഷ്യം: 10 ദിവസത്തിനുള്ളിൽ ലാൻഡിംഗ് പേജും + 3 SEO പേജുകളും ആരംഭിക്കുക സന്ദർഭം: $1,500 ബഡ്ജറ്റ്. ടൂളുകൾ: Webflow, Mailchimp, Notion. ലക്ഷ്യം: B2B PM-കൾ. മൊബൈലിനായി ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്തിരിക്കണം; Lighthouse സ്കോർ ≥ 90 ആയിരിക്കണം.

പ്രതീക്ഷിക്കുന്ന ഔട്ട്‌പുട്ട് (ഘടന)

objectives: അളവുകളും സമയപരിധിയുമുള്ള SMART ഒബ്ജക്റ്റീവുകൾ

plan: ഘട്ടങ്ങൾ, ഉടമസ്ഥർ, ടൂളുകൾ, ഔട്ട്‌പുട്ടുകൾ, കണക്കാക്കലുകൾ

decisions: ട്രേഡ്ഓഫുകളും യുക്തിയും (ഉദാഹരണത്തിന്, നിർമ്മിക്കുക vs. വാങ്ങുക)

risks: ലഘൂകരണങ്ങളുള്ള മുൻഗണനാ ലിസ്റ്റ്

open_questions: സ്ഥിരീകരിക്കാനുള്ള അനുമാനങ്ങൾ

സാമ്പിൾ ഔട്ട്‌പുട്ട് (ചുരുക്കിയത്)

objectives:

O1: Lighthouse ≥ 90-ൽ 7-ാം ദിവസത്തോടെ റെസ്‌പോൺസീവ് ലാൻഡിംഗ് പേജ് പ്രസിദ്ധീകരിക്കുക

O2: 3-ാം ദിവസത്തോടെ ഡബിൾ ഓപ്റ്റ്-ഇൻ ഉപയോഗിച്ച് ഇമെയിൽ കാപ്‌ചർ സജ്ജീകരിക്കുക

O3: “AI റോഡ്‌മാപ്പ്”, “Agentic തീരുമാനമെടുക്കൽ”, “ആക്ഷൻ പ്ലാനിംഗ്” എന്നിവ ലക്ഷ്യമിട്ട് 10-ാം ദിവസത്തോടെ 3 SEO പേജുകൾ പ്രസിദ്ധീകരിക്കുക

plan:

ഘട്ടം 1: ആവശ്യകതകൾ ഉറപ്പിക്കുക (3 മണിക്കൂർ) → ഓഹരി ഉടമയുടെ അംഗീകാരം

ഘട്ടം 2: Figma-യിൽ വയർഫ്രെയിമുകൾ (5 മണിക്കൂർ) → മൊബൈൽ-ഫസ്റ്റ് വേരിയന്റുകൾ

ഘട്ടം 3: Webflow നിർമ്മാണം (10 മണിക്കൂർ) → ഘടകങ്ങൾ, ഫോമുകൾ, അനലിറ്റിക്സ്

ഘട്ടം 4: SEO രൂപരേഖ + ഡ്രാഫ്റ്റുകൾ (8 മണിക്കൂർ) → ബ്രീഫുകൾ, കീവേഡുകൾ, H2 ഘടന

ഘട്ടം 5: QA + Lighthouse ട്യൂണിംഗ് (4 മണിക്കൂർ) → ≥ 90 മൊബൈൽ

decisions:

വേഗതയ്ക്കായി Mailchimp ഉപയോഗിക്കുക; CRM സംയോജനം മാറ്റിവയ്ക്കുക

സമയം ലാഭിക്കാൻ ടെംപ്ലേറ്റ് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഹീറോ; ഇഷ്ടമുള്ള ചിത്രീകരണങ്ങൾ പിന്നീട്

risks:

SEO ഇൻഡെക്സ് കാലതാമസം → സൈറ്റ്മാപ്പുകൾ സമർപ്പിക്കുക, ഇന്റേണൽ ലിങ്കുകൾ

ഫോം വിശ്വാസ്യത → ഡെസ്ക്ടോപ്പിലും മൊബൈലിലും പരിശോധിക്കുക, ഫോൾബാക്ക് കാപ്‌ചർ

open_questions:

ബ്രാൻഡ് ടോൺ ഉദാഹരണങ്ങൾ? പാലിക്കൽ അവലോകനം ആവശ്യമുണ്ടോ?

പ്രവർത്തിക്കുന്ന തീരുമാന നയങ്ങൾ

നിങ്ങളുടെ ഏജൻ്റിൻ്റെ തിരഞ്ഞെടുപ്പുകൾ തോന്നുന്ന രീതിയിലാകരുത്, അവ നയങ്ങളായിരിക്കണം.

Value/Effort Matrix: പഠനവും മുന്നേറ്റവും വേഗത്തിലാക്കാൻ ഉയർന്ന മൂല്യവും കുറഞ്ഞ പ്രയത്നവുമുള്ള ടാസ്‌ക്കുകൾക്ക് മുൻഗണന നൽകുക.

Confidence Threshold: മോഡലിൻ്റെ ആത്മവിശ്വാസം < 0.6 ആണെങ്കിൽ, ഒരു അധിക പരിശോധനാ ഘട്ടം നടത്തുക (ഉദാഹരണത്തിന്, രണ്ടാമത്തെ മോഡൽ അല്ലെങ്കിൽ ഹ്യൂമൻ-ഇൻ-ദി-ലൂപ്പ്).

Cost Guardrail: കണക്കാക്കിയ ടോക്കൺ/ടൂൾ ചെലവ് ബഡ്ജറ്റിനേക്കാൾ കൂടുതലാണെങ്കിൽ, കോം‌പ്രസ്ഡ് കോൺടെക്സ്റ്റ് മോഡിലേക്ക് മാറുക, ബാച്ച് വീണ്ടെടുക്കൽ ഉപയോഗിക്കുക.

Risk Gate: ഒരു ഘട്ടം പാലിക്കലിനെ ബാധിക്കുകയാണെങ്കിൽ, നടപ്പിലാക്കുന്നതിന് മുമ്പ് നിർബന്ധമായും ചെയ്യേണ്ട കാര്യങ്ങളുടെ ഒരു ചെക്ക്‌ലിസ്റ്റും നിയമപരമായ അവലോകനവും നടത്തുക.

ഈ നയങ്ങൾ DeepSeek v3.1 Terminus-ന് യുക്തിപരമായി ചിന്തിക്കാനും പ്രവചനാതീതമായി പ്രവർത്തിക്കാനും അനുവദിക്കുന്നു.

ടൂൾ-ഉപയോഗ ബ്ലൂപ്രിൻ്റ് (തിരയൽ, RAG, എക്സിക്യൂഷൻ)

ഏജൻ്റിന് എന്തൊക്കെ ലഭ്യമാണെന്നും അവ എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാമെന്നും അറിയാൻ വ്യക്തമായ ടൂൾ ഇൻ്റർഫേസുകൾ അവതരിപ്പിക്കുക:

web_search(query) → {results}

retrieve(doc_ids or query) → {snippets}

calculate(expression) → {value}

execute(command) → {stdout, stderr}

schedule(task, time) → {event_id}

DeepSeek v3.1 Terminus ഉപയോഗിച്ച്, ഓരോ ടൂൾ കോളിനെയും ഇതിലേക്ക് ജോടിയാക്കുക:

Precondition: ഇത് എപ്പോൾ ഉപയോഗിക്കണം

Input contract: കീകൾ, തരങ്ങൾ

Verification: ഔട്ട്‌പുട്ട് എങ്ങനെ സാധൂകരിക്കാം

Rollback: ഔട്ട്‌പുട്ട് സാധൂകരിക്കുന്നതിൽ പരാജയപ്പെട്ടാൽ എന്തുചെയ്യണം

പ്രോംപ്റ്റ് സ്നിപ്പറ്റ് ലഭ്യമായ ടൂളുകൾ: web_search, retrieve, calculate, execute ഒരു ടൂൾ ആവശ്യമാണെന്ന് നിങ്ങൾ കരുതുന്നുണ്ടെങ്കിൽ, ഇത് നിർമ്മിക്കുക:

{
"tool_call": {
"name": "web_search",
"input": {"query": "<string>"}
},
"reason": "<why this tool>"
}

തുടർന്ന് ടൂളിൻ്റെ ഫലങ്ങൾക്കായി കാത്തിരിക്കുക. ഫലങ്ങൾക്ക് ശേഷം, ഇത് നിർമ്മിക്കുക:

{"critique": "<issues>", "decision": "accept|revise", "next": "<next step>"}

പ്രതിഫലനവും സ്വയം വിമർശന ലൂപ്പും

ഒറ്റ, ലളിതമായ പ്രതിഫലനത്തിലൂടെ 10–20% മികച്ച ഫലങ്ങൾ ലഭിക്കുന്നു. ഓരോ പ്രധാന ഘട്ടത്തിനും ശേഷം ഇത് ചേർക്കുക:

Plan Review: ഘട്ടങ്ങൾ കുറഞ്ഞതും ആശ്രിതത്വ ക്രമത്തിലുള്ളതുമാണോ?

Evidence Check: ഞങ്ങൾ ഉറവിടങ്ങൾ ഉദ്ധരിക്കുകയോ അളവുകൾ പരിശോധിക്കുകയോ ചെയ്തോ?

Risk Scan: സാധ്യമായ ഏറ്റവും മോശം പരാജയം എന്താണ്? നേരത്തേ എങ്ങനെ കണ്ടെത്താം?

Simplify: ഗുണനിലവാരം കുറയ്ക്കാതെ ഘട്ടങ്ങൾ ഒഴിവാക്കാനോ ലയിപ്പിക്കാനോ കഴിയുമോ?

കൂടുതൽ ദൈർഘ്യമേറിയ പ്രോജക്റ്റുകൾക്കായി, ഡ്രിഫ്റ്റ് നേരത്തേ കണ്ടെത്താൻ ഒരു “ചെക്ക്പോയിൻ്റ് കാഡൻസ്” ചേർക്കുക (ഉദാഹരണത്തിന്, ദിവസം 0, 3, 7, ഫൈനൽ).

DeepSeek v3.1 Terminus ഉപയോഗിച്ചുള്ള പ്രോംപ്റ്റ് സ്റ്റാക്കിംഗ്

മൾട്ടി-മോഡൽ പ്രോംപ്റ്റ് സ്റ്റാക്കുകൾക്ക് നിങ്ങൾക്ക് മികച്ച വേഗതയും കൃത്യതയും നൽകാൻ കഴിയും. ഫലപ്രദമായ ഒരു പാറ്റേൺ:

ഘട്ടം 1 (Diverge): ഓപ്ഷനുകൾ മസ്തിഷ്ക പ്രക്ഷാളനം ചെയ്യാൻ സർഗ്ഗാത്മകതയുള്ള ഒരു മോഡൽ ഉപയോഗിക്കുക.

ഘട്ടം 2 (Converge): തിരഞ്ഞെടുക്കാനും ആസൂത്രണം ചെയ്യാനും നിയന്ത്രിക്കാനും DeepSeek v3.1 Terminus ഉപയോഗിക്കുക.

ഘട്ടം 3 (Verify): വസ്തുതകൾ, ലിങ്കുകൾ, കണക്കുകൂട്ടലുകൾ എന്നിവ പരിശോധിക്കാൻ വേഗതയേറിയ, കൃത്യമായ ഒരു മോഡൽ ഉപയോഗിക്കുക.

സങ്കീർണ്ണമായ പ്രോജക്റ്റുകൾക്കായി DeepSeek, Gemini, Mistral എന്നിവയെ സംയോജിപ്പിക്കുന്ന പ്രോംപ്റ്റ്-സ്റ്റാക്കിംഗ് ഗൈഡുകളിൽ ഈ പാറ്റേൺ വിശദമായി നൽകിയിട്ടുണ്ട്. ഗവേഷണം കൂടുതലുള്ള ടാസ്‌ക്കുകൾക്ക് (മാർക്കറ്റ് സ്കാനുകൾ, ലിറ്ററേച്ചർ അവലോകനങ്ങൾ), ആഴത്തിലുള്ള ഗവേഷണത്തിനായുള്ള വർക്ക്ഫ്ലോ ചെക്ക്‌ലിസ്റ്റും ഉപയോഗപ്രദമാണ്.

നിങ്ങൾക്ക് പകർത്താൻ കഴിയുന്ന ടെംപ്ലേറ്റുകൾ

Intake Template (നിയന്ത്രണങ്ങൾ വ്യക്തമാക്കുക)

നിങ്ങളൊരു ആവശ്യകത വിശകലന വിദഗ്ദ്ധനാണ്. ഇനിപ്പറയുന്നവ വ്യക്തമാക്കാൻ 5–8 ലക്ഷ്യമിട്ടുള്ള ചോദ്യങ്ങൾ ചോദിക്കുക:
- ഡെഡ്‌ലൈൻ, ബഡ്ജറ്റ്, ഗുണനിലവാര നിലവാരം
- ലക്ഷ്യമിടുന്ന പ്രേക്ഷകർ, അത്യാവശ്യമായ ടൂളുകൾ, നിയന്ത്രണങ്ങൾ (പാലിക്കൽ, ബ്രാൻഡ്)
- വിജയത്തിനുള്ള അളവുകൾ, പരാജയപ്പെടാൻ പാടില്ലാത്ത അപകടസാധ്യതകൾ
ഒരു നമ്പർ നൽകിയിട്ടുള്ള ലിസ്റ്റായി നൽകുക. ചോദ്യങ്ങൾക്ക് ശേഷം നിർത്തുക.

ഉദാഹരണം: ഗവേഷണം → തീരുമാനം → ആക്ഷൻ പ്ലാൻ

ലക്ഷ്യം: “ഞങ്ങളുടെ Agentic പ്ലാറ്റ്‌ഫോമിനായി 3 ICP-കൾ കണ്ടെത്തുകയും അടുത്ത പാദത്തിലെ റോഡ്‌മാപ്പ് നിർദ്ദേശിക്കുകയും ചെയ്യുക.”

ഘട്ടം A (ഗവേഷണം): web_search + retrieve; മാർക്കറ്റ് സിഗ്നലുകളും മത്സര സ്ഥാനവും ശേഖരിക്കുക.

ഘട്ടം B (സമന്വയം): DeepSeek v3.1 Terminus ഉപയോഗ സാഹചര്യങ്ങളും പ്രശ്നങ്ങളും കൂട്ടിച്ചേർക്കുന്നു.

ഘട്ടം C (തീരുമാനം): മൂല്യം/പ്രയത്നം, ആത്മവിശ്വാസ പരിധികൾ എന്നിവ പ്രയോഗിക്കുക; ICP-കൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുക.

ഘട്ടം D (പ്ലാൻ): നാഴികക്കല്ലുകൾ, ഉടമസ്ഥർ, അപകടസാധ്യതകൾ, ബഡ്ജറ്റ് പരിധികൾ എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച് പാദവർഷ പദ്ധതി ഉണ്ടാക്കുക.

ഘട്ടം E (പരിശോധന): ഒരു വിദഗ്ദ്ധ അവലോകനം നടത്തുക അല്ലെങ്കിൽ ലളിതമായ ഉപയോക്തൃ അഭിമുഖങ്ങൾ നടത്തുക.

Implementation Notes

മോഡൽ ഔട്ട്‌പുട്ടുകൾ സാധൂകരിക്കാൻ JSON സ്കീമകൾ ഉപയോഗിക്കുക; പൊരുത്തമില്ലാത്ത പ്രതികരണങ്ങൾ നിരസിക്കുക.

ഓഡിറ്റ് ചെയ്യാനായി ഇൻപുട്ട്, യുക്തി, ഫലം എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച് ഓരോ തീരുമാനവും രേഖപ്പെടുത്തുക.

തെറ്റുകൾ സംഭവിക്കാതിരിക്കാൻ “മെമ്മറി” ഡോക്യുമെന്റ് സൂക്ഷിക്കുക - ലക്ഷ്യങ്ങൾ, തീരുമാനങ്ങൾ, അനുമാനങ്ങൾ.

യഥാർത്ഥ ലോകത്തിൽ മാറ്റങ്ങളുണ്ടാക്കുന്ന എക്സിക്യൂഷൻ ഘട്ടങ്ങൾക്ക് (ഇമെയിലുകൾ, വിന്യാസങ്ങൾ), മനുഷ്യൻ്റെ അംഗീകാരം ആവശ്യമാണ്.

എല്ലാം ഒരുമിപ്പിക്കുന്നു

DeepSeek v3.1 Terminus കൂടുതൽ ഫലപ്രദമാകുന്നത് എപ്പോഴെന്നാൽ:

എല്ലാം ചെയ്യുന്ന എക്സിക്യൂട്ടറായിട്ടല്ല, തീരുമാനങ്ങളുടെ ആസൂത്രകനും മധ്യസ്ഥനുമായി ഇതിനെ പരിഗണിക്കുക

വ്യക്തമായ നയങ്ങൾ, ടൂൾ കരാറുകൾ, സ്ഥിരീകരണ നിയമങ്ങൾ എന്നിവ നൽകുക

മോഡലുകളിലുടനീളമുള്ള ശക്തികൾ സംയോജിപ്പിക്കാൻ പ്രോംപ്റ്റ് സ്റ്റാക്കുകൾ ഉപയോഗിക്കുക

വിശകലന ലൂപ്പുകളിൽ കുടുങ്ങാതെ പ്രതിഫലനം നടപ്പിലാക്കുക

ചാറ്റുകൾ, പ്രോംപ്റ്റുകൾ, മോഡലുകൾ എന്നിവയിലുടനീളം ഈ ഫ്ലോകൾ എളുപ്പത്തിൽ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ നിങ്ങൾ ആഗ്രഹിക്കുന്നുണ്ടെങ്കിൽ, Sider.AI-ന് മൾട്ടി-മോഡൽ ഗവേഷണവും ആസൂത്രണവും ക്രമീകരിക്കാൻ കഴിയും. കൂടാതെ Agentic തീരുമാനമെടുക്കുന്നതിന് നിങ്ങൾക്ക് മാറ്റം വരുത്താൻ കഴിയുന്ന പ്രോംപ്റ്റ് സ്റ്റാക്കുകളും ടെംപ്ലേറ്റുകളും വീണ്ടും ഉപയോഗിക്കാവുന്നതാണ് (ഇവിടെ സന്ദർശിക്കുക: ).

അടുത്ത ഘട്ടങ്ങൾ

മുകളിലുള്ള ടെംപ്ലേറ്റുകൾ നിങ്ങളുടെ ഏജൻ്റ് ഫ്രെയിംവർക്കിലേക്ക് പകർത്തുക

5–9 ഘട്ടങ്ങളുള്ള ഒരു പ്ലാനിൽ ആരംഭിച്ച് ഒരു പ്രതിഫലനം പ്രവർത്തനക്ഷമമാക്കുക

ബാഹ്യ പ്രവർത്തനങ്ങൾക്കായി ടൂൾ കരാറുകളും സ്ഥിരീകരണവും ചേർക്കുക

ടാസ്‌ക്കുകൾക്ക് ക്രിയേറ്റീവ് ഡൈവേർജൻസും കൃത്യമായ കൺവേർജൻസും ആവശ്യമാണെങ്കിൽ ഒരു പ്രോംപ്റ്റ് സ്റ്റാക്ക് ഉപയോഗിച്ച് ആവർത്തിക്കുക

പ്രധാന കണ്ടെത്തലുകൾ:

ബുദ്ധിയേക്കാൾ പ്രധാനം ഘടനയാണ് - നയങ്ങൾ, കരാറുകൾ, പരിശോധനകൾ എന്നിവ ഏജൻ്റുകളെ വിശ്വസനീയമാക്കുന്നു.

പ്ലാനുകൾ ചെറുതാക്കി സ്ഥിരീകരണത്തിന് ശേഷം ആവർത്തിക്കുക.

ലെയറുകളിൽ സർഗ്ഗാത്മകത, ആസൂത്രണം, സ്ഥിരീകരണം എന്നിവ ഉൾക്കൊള്ളാൻ മൾട്ടി-മോഡൽ സ്റ്റാക്കുകൾ ഉപയോഗിക്കുക.

റഫറൻസുകളും കൂടുതൽ വായനയ്ക്ക്

സങ്കീർണ്ണമായ പ്രോജക്റ്റുകൾക്കായി DeepSeek, Gemini, Mistral എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച് പ്രോംപ്റ്റ് സ്റ്റാക്കിംഗ്.

കോഡിംഗിലും Agentic പുരോഗതിയിലുമുള്ള DeepSeek v3.1-ൻ്റെ മെച്ചപ്പെടുത്തലുകൾ.

ആഴത്തിലുള്ള ഗവേഷണത്തിനായുള്ള വർക്ക്ഫ്ലോ പ്രോംപ്റ്റുകളും സ്ഥിരീകരണ ചെക്ക്‌ലിസ്റ്റുകളും.

FAQ

Q1: Agentic തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്നതിന് DeepSeek v3.1 Terminus-നായി ഞാൻ എങ്ങനെ പ്രോംപ്റ്റുകൾ ക്രമീകരിക്കും? ഒരു ലേയേർഡ് പ്രോംപ്റ്റ് ഉപയോഗിക്കുക: ഇൻടേക്ക് ചോദ്യങ്ങൾ, ഘടനാപരമായ പ്ലാനിംഗ് JSON, വ്യക്തമായ തീരുമാന നയം, ടൂൾ-കോൾ കരാറുകൾ. ഓരോ വിഭാഗവും ചെറുതായി സൂക്ഷിക്കുകയും നിർണായക ഘട്ടങ്ങൾക്കായി സ്ഥിരീകരണവും റോൾബാക്കും നടപ്പിലാക്കുകയും ചെയ്യുക.

Q2: ആക്ഷൻ പ്ലാനുകൾക്കായി ഞാൻ DeepSeek v3.1-ലേക്ക് ഏതൊക്കെ ടൂളുകൾ കണക്ട് ചെയ്യണം? തിരയൽ, വീണ്ടെടുക്കൽ (RAG), കാൽക്കുലേറ്റർ, ലളിതമായ എക്സിക്യൂഷൻ സ്റ്റബുകൾ എന്നിവയിൽ നിന്ന് ആരംഭിക്കുക. ഓരോ ടൂളിനും പ്രീ കണ്ടീഷനുകൾ, പ്രതീക്ഷിക്കുന്ന ഔട്ട്‌പുട്ടുകൾ, സ്ഥിരീകരണ ഘട്ടങ്ങൾ, റോൾബാക്ക് നടപടിക്രമങ്ങൾ എന്നിവ നിർവചിക്കുക.

Q3: മികച്ച ഫലങ്ങൾക്കായി DeepSeek-നെ മറ്റ് മോഡലുകളുമായി സംയോജിപ്പിക്കാൻ കഴിയുമോ? തീർച്ചയായും. ഒരു പ്രോംപ്റ്റ് സ്റ്റാക്ക് ഉപയോഗിക്കുക: ബ്രെയിൻസ്റ്റോമിംഗിനായി ഒരു ക്രിയേറ്റീവ് മോഡൽ, നിയന്ത്രണങ്ങളെക്കുറിച്ച് ബോധമുള്ള പ്ലാനിംഗിനായി DeepSeek v3.1 Terminus, സ്ഥിരീകരണത്തിനായി വേഗതയേറിയ ഒരു മോഡൽ. സങ്കീർണ്ണമായ, മൾട്ടി-സ്റ്റെപ്പ് പ്രോജക്റ്റുകൾക്ക് ഈ സമീപനം ഫലപ്രദമാണ്.

Q4: ഏജൻ്റ് ലൂപ്പുകൾ എന്നെന്നേക്കുമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നത് എങ്ങനെ തടയാം? വ്യക്തമായ സ്റ്റോപ്പ് കണ്ടീഷനുകളും ഒരു പ്രതിഫലന കാഡൻസും സജ്ജമാക്കുക. പ്ലാനിൻ്റെ ദൈർഘ്യം പരിമിതപ്പെടുത്തുക, ആത്മവിശ്വാസ പരിധികൾ ഉപയോഗിക്കുക, ഉയർന്ന അപകടസാധ്യതയുള്ള പ്രവർത്തനങ്ങൾക്ക് മനുഷ്യൻ്റെ അംഗീകാരം ആവശ്യപ്പെടുക. നയങ്ങൾ ഓഡിറ്റ് ചെയ്യാനും ക്രമീകരിക്കാനും തീരുമാനങ്ങളും ഫലങ്ങളും രേഖപ്പെടുത്തുക.

Q5: പ്ലാനിംഗിനായി DeepSeek v3.1 Terminus ഉപയോഗിക്കാൻ തുടങ്ങാനുള്ള ഏറ്റവും ലളിതമായ മാർഗ്ഗം ഏതാണ്? പ്ലാനിംഗ് ടെംപ്ലേറ്റും 5–9 ഘട്ടങ്ങളുള്ള ഒരു പ്ലാനും ഉപയോഗിച്ച് ആരംഭിക്കുക, ഒരു പ്രതിഫലനം ചേർക്കുക, ബാഹ്യ പ്രവർത്തനങ്ങൾക്കായി സ്ഥിരീകരണം ഉൾപ്പെടുത്തുക. ആവശ്യത്തിനനുസരിച്ച് ടൂൾ സംയോജനങ്ങളും മൾട്ടി-മോഡൽ സ്റ്റാക്കുകളും ഉപയോഗിച്ച് വികസിപ്പിക്കുക.