mirror of
https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3.git
synced 2026-11-05 00:47:48 +00:00
[GH-ISSUE #1329] Proposal: multi-layer context markup for prompts (inspired by SEO schemas, PSD layers, and CSS) #874
Labels
No labels
closed-as-stale
enhancement
question
spam
stale
No milestone
No project
No assignees
1 participant
Notifications
Due date
No due date set.
Dependencies
No dependencies set.
Reference
deepseek-ai/DeepSeek-V3#874
Loading…
Add table
Add a link
Reference in a new issue
No description provided.
Delete branch "%!s()"
Deleting a branch is permanent. Although the deleted branch may continue to exist for a short time before it actually gets removed, it CANNOT be undone in most cases. Continue?
Originally created by @BOBAHUKYC on GitHub (May 17, 2026).
Original GitHub issue: https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3/issues/1329
Предложение по улучшению: многослойная контекстная разметка для промтов
Автор: BOBAHUKYC совместно с DeepSeek (чат-ассистент)
Проблема
Сейчас промт — это плоский текст. Нейросеть не различает:
Результат — хаотичные ошибки. Пример: запрос «сгенерируй картинку с надписью (С днём рождения)» часто даёт искажённую, выдуманную надпись, потому что нейросеть не понимает, где задача, а где дословный объект.
Предлагаемое решение: три проверенных подхода
SEO-разметка (Schema.org / Open Graph / Twitter Cards)
Внедрить жёсткое разделение ролей по аналогии с поисковыми роботами:
PSD-слойность
Генерация изображений не как плоского холста, а как набора независимых слоёв:
Преимущество: любой слой можно отредактировать позже, не перегенерируя всё заново.
CSS-синтаксис как язык промтов
Использовать декларативный CSS-подобный синтаксис:
Практический пример
Промт для новогодней открытки:
СЛОЙ_1 (фон):
тип: градиент
from: #0a2f6c
to: #bcd9ff
СЛОЙ_2 (ель):
тип: generative-object
prompt: "новогодняя ель, снег на ветках"
position: absolute left:100px top:200px
z-index: 1
СЛОЙ_3 (надпись):
тип: literal-text
значение: "С днём рождения"
font: bold 48px "Arial"
color: #ffd700
position: absolute left:300px top:400px
z-index: 2
readonly: true
Промт для магазина «Весёлый молочник»:
РЕЖИМ: веб_разработка
ЗОНА: задача_верхнего_уровня
Разработай концепцию сайта-магазина.
ЗОНА: объект_бренда
НАЗВАНИЕ: "Весёлый молочник"
ТОН: дружелюбный, деревенский, с юмором
СЛОЙ_1: структура_сайта
Главная
Каталог
Корзина
Контакты
СЛОЙ_2: визуальная_символика
ЛОГОТИП: корова улыбается + бидон молока
ЦВЕТА: белый, голубой, зелёный
ЗОНА: цитата_для_слогана_дословно
"Свежесть от нашей Зорьки — радость в каждой морде!"
(не менять, не перефразировать)
Почему это сработает (технически)
Что можно сделать (минимальный прототип)
Добавить в системный промт DeepSeek правило:
«Если пользователь использует разметку #ЗОНА, #СЛОЙ, #ОБЪЕКТ_ЗАДАЧИ, #ЦИТАТА — ты обязан интерпретировать их как строгие контекстные блоки. Не смешивай содержимое разных зон. Объект задачи не модифицируй без явного разрешения»
Резюме
Сейчас LLM работают с плоскими промтами — это уровень 1995 года (plain text). Предлагаем подняться до уровня 1998 года (HTML/CSS) и внедрить многослойную ролевую разметку. Ошибки с «напиши надпись на картинке» и «сделай магазин» исчезнут сами собой, потому что исчезнет главная причина — аморфность задачи и смешение ролей.
Жду комментариев сообщества и реакции разработчиков.
@qingkong66 commented on GitHub (May 18, 2026):
@BOBAHUKYC
This is a well-structured proposal. The core problem — flat text prompts causing role confusion — is real.
The analogy to SEO schemas (role separation), PSD layers (independent editable components), and CSS (declarative, cascading, variables) gives your syntax a solid conceptual foundation.
This aligns with other community efforts (TLAA's parameterized constraints, bagu-coding's structural formatting, Lock-Label-Toolkit) — all pushing toward structured context over raw text.
No timeline, but your proposal is on record. Thanks for writing it up thoroughly.
@darkemil2000-arch commented on GitHub (May 18, 2026):
Поддержите идею #1328
@darkemil2000-arch commented on GitHub (May 19, 2026):
Поддержите идею #1328
@github-actions[bot] commented on GitHub (Jun 23, 2026):
This issue has been automatically marked as stale because it has not had recent activity. It will be closed if no further activity occurs. If you believe this issue is still relevant, please leave a comment to keep it open. Thank you for your contributions!
@github-actions[bot] commented on GitHub (Jul 8, 2026):
false
@borisanny-jpg commented on GitHub (Sep 7, 2026):
Последние бенчмарки производительности рассуждающих моделей V3 действительно показывают серьезный шаг вперед в плане обработки сложной многошаговой логики. Для задач программирования и отладки кода такое снижение уровня галлюцинаций сильно помогает в повседневной разработке, экономя кучу времени. Когда нужно быстро протестировать синтаксис или разобрать сложную архитектуру, удобный чат DeepSeek на русском позволяет оптимизировать рабочий процесс с промптами без необходимости настраивать сложные API или использовать VPN. Это отличная альтернатива для оперативной проверки того, как модель справляется с высокой вложенностью кода. А как у вас на практике V3 справляется с генерацией тестов под нестандартные фреймворки?
@qingkong66 commented on GitHub (Sep 7, 2026):
@BOBAHUKYC — Just a note that your proposal for structured prompt markup (#1329) is still on my radar.
The problem you identified — flat text causing role confusion — is real, and your layered approach is one of the early signals of a broader community shift toward "structured interaction."
Interestingly, recent discussions in #1628 (on preserving interaction style, not just facts) are circling the same structural question from a different angle — not how to structure the input (your focus), but how to structure the persistent relationship state.
Both point in the same direction: flat text is not enough. I'll be noting this connection in the September community summary.
Thanks again for the detailed write-up.