DeepSeek 以比 ChatGPT 更快速度成為一個現(xiàn)象級 AI 產(chǎn)品，也是這個春節(jié)最熱議的話題之一。 對于更多普通人來說，只有先多用起來，才是當下最有必要的事情。

而 99% 的人或許還沒用對這個AI ，這篇文章便是從真實使用案例中總結出來的 DeepSeek 使用指南。

或許你也在使用中發(fā)現(xiàn)了更多有用的技巧，歡迎在留言區(qū)和我們分享。

DeepSeek 爆火后，我收到了超過 50 位讀者的求助，幾乎都是類似的困擾：

所以，我決定發(fā)布這份《DeepSeek 攻略》。

第一批發(fā)揮 DeepSeek 真正價值的人，早已搶光你行業(yè)的紅利。

對，免費的 Deepseek 已經(jīng)追趕上 200 美金一個月的 ChatGPT-o1，甚至部分超越了。

就像 2011 年殲 20 首飛撕破夜空的那一刻——

我們終于不用跪著用 AI 了。

注：本文所有技巧均來自真實案例，所有提示詞都經(jīng)過反復驗證。

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最重要的秘密：扔掉你的提示詞模板

如果你還在用各種「專業(yè)提示詞」和「模板」，那就是走錯了方向。

DeepSeek 根本不吃這一套。

為什么？

因為它的核心是推理型大模型，不是指令型大模型。

這就像兩個實習生：

• 一個小書呆子，需要你事無巨細地安排任務步驟。（指令型）

• 一個小機靈鬼，只要你說明目的，他就能自己思考怎么做。（推理型）

讓我用一個真實案例來說明，

我們社群一位運營同學的實測，進行新能源行業(yè)分析，用于準備與比亞迪供應商談判。

傳統(tǒng)方式：

請你扮演一位新能源行業(yè)分析師，按照以下步驟分析： 1. 市場規(guī)模 2. 競爭格局 3. 技術路線 4. 未來趨勢 要求：每部分 800 字，引用權威數(shù)據(jù)...

結果：得到一份干巴巴的報告，一眼 AI。

一眼 AI，除了正確毛用沒有。

正確方式：

我下周要和比亞迪的供應商談判，但對動力電池一竅不通。幫我用最通俗的語言說明： 1. 他們的技術優(yōu)勢在哪 2. 可能要價多少 3. 有什么談判時能用的專業(yè)術語 重點是讓我聽得懂，能裝得像內(nèi)行

結果：DeepSeek 直接給出接地氣的分析，還附帶談判話術。

竟然還帶話術的， 這就是最大的區(qū)別：

DeepSeek 不需要你寫「專業(yè)提示詞」，

它需要的是真實場景和具體需求。

送您一個通用公式：

我要 xx，要給 xx 用，希望達到 xx 效果，但擔心 xx 問題...

就像你跟一個聰明的下屬說話：

• 不要說「請按照 STAR 法則寫周報」

• 而要說：

我要寫周報，老板周一要看，希望重點放在 xxx 上，重點是讓咱們部門在老板面前能達到裝逼效果，力壓隔壁研發(fā)部，但擔心研發(fā)質(zhì)疑我們產(chǎn)品文檔寫得不夠詳細……

最被低估的功能：讓它「說人話」

很多人抱怨 DeepSeek 的回復太抽象，像是在讀天書。

比如這個，別信。

但你可能不知道，只要一個簡單的提示詞，就能徹底改變這個問題。

這個神奇的提示詞是：

說人話。

沒錯，就這三個字。

我的學員第一次試時還不信，結果...

原始回答：

抽象，真 TM 抽象

加上「說人話」后的回答：

人話后

瞬間就接地氣了，對吧？

因為 DeepSeek 對「說人話」這個詞語很敏 感。

當然，有時候這三個字不夠用，還可以用這個詳盡版提示詞，直接復制過去即可：

【請用以下規(guī)范輸出： 1.語言平實直述，避免抽象隱喻； 2.使用日常場景化案例輔助說明； 3.優(yōu)先選擇具體名詞替代抽象概念； 4.保持段落簡明（不超過5行）； 5.技術表述需附通俗解釋； 6.禁用文學化修辭； 7.重點信息前置； 8.復雜內(nèi)容分點說明； 9.保持口語化但不過度簡化專業(yè)內(nèi)容； 10.確保信息準確前提下優(yōu)先選擇大眾認知詞匯】

最強大的技能：深度思考

這是我不得不說的事:

一個免費的國產(chǎn) AI，正在讓月付 200 美金的 o1 坐不住了。

為什么？

因為 DeepSeek 的思維方式，比 o1 更智慧。

讓我用一個真實案例來對比：

o1 的回答：

圖來自@D&roi老師

DeepSeek 的回答：

推理，而不是線性羅列

這就是最大的區(qū)別：

• GPT-o1 線性羅列，像個高級文檔工具

• DeepSeek 深度思考，像個思考伙伴

免費的 DeepSeek，直接讓整個硅谷 AI 公司的牛馬連夜加班，

幸虧他們不用過春節(jié)。

但最近，我發(fā)現(xiàn)一個現(xiàn)象：

由于用戶暴增，DeepSeek 明顯調(diào)整了響應策略：

• 思考時間從 20 秒降到 5 秒

• 回答深度明顯下降

• 反思能力受限

這是可以理解的臨時措施，畢竟算力就是燒錢。

但對于我們用戶來說，如何繼續(xù)激發(fā)它的深度思考能力？

我整理了三個核心提示詞，為了裝逼，稱為深度思考三件套：

1. 請在你的思考分析過程中同時進行批判性思考至少10輪，務必詳盡

2. 請在你的思考分析過程中同時從反面考慮你的回答至少10輪，務必詳盡

3. 請在你的思考分析過程中同時對你的回答進行復盤至少10輪，務必詳盡

如此一來，深度思考將從 5 秒恢復為 20 秒左右。

斜體的部分，可以自由替換成你所擅長的形式，也可以組合疊加，但核心是反思。

深度思考變回20秒
最強大的文風轉(zhuǎn)換器

昨天,我用 DeepSeek，寫了一篇漢賦。

贊揚一下王星有情有義、智勇雙全的女友。王星就是前陣子被賣到緬北的演員。

我自己讀得特別爽

這用典，這駢文，真的沒誰了。

發(fā)在群里后,直接炸出了三個語文老師...

炸人神器

還有的朋友，寫出的文字連專業(yè)編劇都說老到。

很有味道

專業(yè)編劇都說牛

事實上,這正是 DeepSeek 的第四個秘密武器:文風轉(zhuǎn)換器

提示詞很簡單，哪怕口述就行：

模仿 xxx 的文風，撰寫關于 xxxxx 的一篇 xx 文體。

但要注意兩點局限：

一方面，它更適合模仿經(jīng)典作家，因為訓練數(shù)據(jù)充足，風格特征明顯。

另一方面，不要期待 100% 還原，80% 相似度已經(jīng)很厲害，重點是能抓住神韻。

我覺得 DeepSeek 肯定是訓練了大量的文學語料，尤其是中國古典文學。

比如魯迅、莫言，都是惟妙惟肖。

仿寫魯迅風格

記住那個萬能公式：

我要 xx，要給 xx 用，希望達到 xx 效果，但擔心 xx 問題...

例如：

我要寫一篇關于贊頌王星女友機智勇敢用心的賦，用來小紅書上面炫技，希望重點放在模仿王勃的篇文上，重點是讓我本人的文采裝逼，在小紅書獲得一個億的贊，但擔心別人看不懂太晦澀了……

類似的風格遷移，也可以放在當代作家上，比如我們模仿劉潤老師的跨年演講：

仿寫提示詞，可以隨意

注意要先提供內(nèi)容原文（盡量詳盡，一般不少于 8000 字），然后直接要求其模仿即可。

仿寫劉潤老師效果

當然，為了更好的效果，最好用上萬能公式。

使用禁區(qū)：什么情況不要用它

說了這么多優(yōu)點，也必須說說它的局限性。

以下場景不建議使用 DeepSeek：

1. 長文本寫作

超過 4000 字的文章容易出現(xiàn)邏輯斷裂，建議用 Claude200k。

因為DeepSeek 默認是 64k，長文不夠用。

長文本目前確實不夠用2. 特殊內(nèi)容

畢竟是國產(chǎn) AI，內(nèi)置尺度喪心病狂。

凡是這樣回復的時候，就是觸發(fā)關鍵詞

很多時候你不知道哪句話就觸發(fā)了。

這種情況怎么解決呢？

因為 DeepSeek 是后置審，所以有以下三種方案：

1.在你的提問處點擊修改，再提交幾次，總有一次是不觸發(fā)的。

在提問處點擊編輯

2.在生成回答的時候，狂點復制回答按鈕。這樣確保觸發(fā)審 核的時候，你的剪貼板上面擁有前面回答的內(nèi)容

3.一勞永逸，換御三家。（GPT，claude，gemini）

3.個人風格寫作

這個就不贅述了，這是個推理模型，適合解決問題、模仿。

但很難通過精確控制來確保你想要的風格寫作效果。

這其實不算 DeepSeek的缺點，只能算特性。

具體的，我下一篇再來論述吧。

它將如何改變我們的 AI 時代？

經(jīng)過幾天的密集測試，我越來越確信：

DeepSeek 代表了 AI 的未來方向 ——更懂人話，更會思考。

你不需要學習它的語言，它在學習理解你的語言。

這意味著什么？

AI 的使用門檻正在快速降低。

未來，我們不需要背誦提示詞模板、學習特定的指令，研究各種參數(shù)。

只需要，說清楚你要什么，告訴它具體場景，說人話。

因為 DeepSeek 干掉了 23 年以來 AI 最反人類的設定

——讓人類學習機器語言（提示詞）。

其實吳恩達提示詞工程課初衷是好的

這就像手機進化史的關鍵轉(zhuǎn)折點：

• 諾基亞時代：看說明書，學組合鍵，刷機

• iPhone 時代：三歲小孩上手都會玩

我的投資圈朋友說得更直接：

2024 年還教人寫提示詞的大V，都是在收智商稅。

總之，還學個屁的提示詞！

所以，這也是為什么我要堅持在過年前發(fā)布這篇文章。

DeepSeek 就是代表了新一代 AI 的使用范式，辭舊迎新！

國產(chǎn) AI 的殲 20 時刻

我們等這一天太久了。

當我在 2023 年 3 月 15 日，第一次用上 GPT-4 時，手在發(fā)抖。

一方面因為它的強大。

另一方面，也是因為我知道：

這個級別的 AI，我們可能要追十年。

直到 DeepSeek發(fā)布了 R1，我依舊用懷疑的心態(tài)試一試，根本沒報任何希望，

但看到它的深度思考，給到我的完全不遜于，甚至部分超越了御三家（GPT、Claude、Gemini）的回答。

我的手再次發(fā)抖了。

我知道，時代變了。

DeepSeek 讓我看到：

• 它懂「說人話」背后的人情世故

• 它理解「裝逼效果」里的社交規(guī)則

• 它能用《滕王閣序》寫緬北詐騙的荒誕

當硅谷還在教用戶如何「馴化 AI」時，DeepSeek 正在做一件更偉大的事：

教會 AI 理解人的思維。

關鍵，DeepSeek 還是開源的，這也是開源世界 AI 第一次光明正大地追上閉源世界。

就像殲 20 總設計師楊偉說的：

我們不再追趕，我們在定義新的戰(zhàn)場。

這或許就是最好的新年禮物：

在 AI 的競賽中，我們第一次與世界站在同一個黎明。

后記寫到這里，評論區(qū)肯定有人要噴我了，

覺得一個破 DeepSeek，至于上升到什么家國情懷么。

我不管，我任性，我就是要上升。

科技沒有國界，但老子有祖國，老子有自己人。

老子就想用自家東西，你管我？

今天，終于可以對著西方 AI 巨頭的技術封鎖說一句：

你們有的，我們會有。你們沒有的，我們正在創(chuàng)造。

PS

寫完這篇文章時，窗外正好響起一聲爆竹。

北京其實六環(huán)內(nèi)禁止煙花爆竹燃放，誰知道哪個不知名勇士干的。

我突然想起 OpenAI 首席科學家 Ilya Sutskever 說過的話：

真正的涌現(xiàn)，往往發(fā)生在主流視野之外。

此刻，在杭州某個未眠的寫字樓里，或許正有工程師在調(diào)試下一代模型。

而你我手中的 DeepSeek，就是那顆已經(jīng)點燃的爆竹。

聽，AI 革命的聲音。