Category: AI教程

人工智能（AI）技术正以前所未有的速度改变着职场的面貌。从自动化流程到智能决策支持，AI工具已经成为提升工作效率和创新能力的关键因素。DeepSeek作为一款前沿的AI工具，凭借其强大的功能和灵活的应用场景，正在成为职场人士的新宠。本文将深入介绍DeepSeek如何赋能职场，帮助读者从入门到精通，掌握其在实际工作中的应用技巧。

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DeepSeek简介

背景与团队

• DeepSeek团队由清华大学的顶尖学者和研究人员组成，成员包括博士生和博士后，他们在人机共生、AIGC短视频、AI诊疗等多个领域有着深厚的研究背景。团队致力于探索人机协同和人机共生的学术与实践模式，目标是打造能够驾驭AI、熟悉AI并实现人类与AI共生发展的新模式。

技术架构

• DeepSeek的技术架构基于强大的基座大模型，能实现自然语言对话、推理、任务执行和创造力增强等多种功能。核心组件包括Chatbot（聊天机器人）、Reasoner（推理器）、Agent（代理）、Innovator（创新者）和Organization（组织）。组件协同工作，支持从简单的文本生成到复杂的项目管理等多种任务。

获奖荣誉

• DeepSeek在多个国际和国内赛事中屡获殊荣，在2024年的“AI4S Cup LLM挑战赛”中，DeepSeek团队凭借其大模型科学文献分析能力获得了一等奖。在Kaggle的The Learning Agency Lab – PII Data Detection比赛中获得金牌，在金山办公2024中文文本智能校对大赛中荣获第二名。

DeepSeek三种模式及对比

基础模型（V3）

• 是DeepSeek的通用模型，适用于绝大多数任务。高效便捷，能快速生成文本、表格、代码注释等。

深度思考（R1）

• 是DeepSeek的推理模型，擅长处理复杂的推理和深度分析任务，如数理逻辑推理和编程代码。与V3模型相比，R1能更好地应对复杂问题，提供更深入的分析和解决方案。

联网搜索（RAG）

• 通过检索增强生成技术，结合最新的知识库提供答案。这种模式特别适合需要最新信息支持的任务，如市场调研和行业动态分析。

三种模式的对比维度

• 维度	V3模型	R1模型
  操作规范性	强规范约束，操作路径明确	弱规范约束，操作路径开放
  结果导向性	目标确定性高，结果可预期	目标开放性高，结果多样性
  路径灵活性	线性路径，流程标准化	网状路径，多路径探索
  响应模式	被动适配，按规则执行	主动创新，自主决策
  风险特征	低风险，稳定可控	高风险，不确定性高

通过以上对比，用户可以根据任务需求选择合适的模式。

• 对于需要快速生成文本的任务，V3模型是最佳选择；
• 对于需要深入分析和推理的任务，可以选择R1模型。

DeepSeek的提示词技巧

基础模型（V3）提示词要点

• 在使用基础模型（V3）时，提示词需要清晰明确，包括角色、任务、目标和操作要求。例如，如果需要生成一份关于某产品的市场分析报告
• 提示词可以这样写：“作为经验丰富的市场分析师，写一份关于XX产品的市场分析报告，重点分析其竞争优势和市场趋势，字数不少于1500字，以PDF格式输出。” 这样的提示词能帮助V3模型准确理解任务并生成高质量的输出。

深度思考（R1）提示词特点

• 深度思考（R1）模型对提示词的要求相对宽松，只需明确目标即可。例如，如果需要分析一个算法的优缺点并提出改进方案
• 提示词可以简单地写为：“请分析该算法的优缺点并提出改进方案。” R1模型会自主探索解决方案，提供多样化的结果。

RTGO提示语结构

• RTGO提示语结构包括四个要素：Role（角色）、Task（任务）、Goal（目标）、Objective（操作要求）。
  • Role：经验丰富的数据分析师
  • Task：写一份关于XX产品的市场分析报告
  • Goal：通过该报告为相关企业管理者提供策略支撑
  • Objective：字数不少于1500字，以PDF格式输出

CO-STAR提示语框架

• CO-STAR提示语框架包括六个要素：Response（回应类型）、Context（上下文）、Objective（目标）、Style（风格）、Tone（语调）、Audience（受众）。
  • Response：一份详细的研究报告
  • Context：XX产品的市场分析
  • Objective：为管理者提供策略支撑
  • Style：专业、详细
  • Tone：严肃
  • Audience：企业管理者

通过满足提示词结构和框架，可以更有效地与DeepSeek沟通，提高任务的完成质量和效率。

DeepSeek在职场中的多场景应用

DeepSeek R1全球爆火，不需要专业的prompt撰写能力，只要能说清楚问题，就算你是只会打字的小学生，也能获得高质量的回答。开发成本、输出质量全面领先OpenAI o1。

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美中不足的是，它访问量太大了，以至于经常罢工。

很多人就开始用其他接入了R1的平台。有人就要问了，博主博主，其他接入R1的平台确实很强，但还是太吃Token了，有没有免费、又简单的方法用到DeepSeek R1呢？

有的兄弟，有的。

直接在电脑上本地部署R1，就可以！无需联网、不用担心数据泄露、完全免费，还可以搭建个人知识库，训练你的专属AI助理。

01

部署流程

 

本地部署只需要三步：

• 安装Ollama
• 下载DeepSeek-R1大模型
• 使用Cherry Studio调用模型

Ollama的模型库里的40多种开源模型，比如阿里云通义千问推出的大模型Qwen2.5，Meta公司最新的大模型Llama 3.3等等，都可以通过这套流程来本地部署。

操作简单，0基础有手就会，而且完全免费！

接下来我们一步一步还原一下本地部署DeepSeek-R1大模型的全过程。

02

安装Ollama

Ollama是一个在本地计算机上运行大模型的命令行工具，有了它，你就可以在本地跑大模型。

进入Ollama官网登录，点击Download。

 

Ollama安装包给大家打包好啦，扫码关注公众号回复：Ollama 领取

 

我用的是Windows系统，所以直接选择Windows的版本下载。

下载完点击安装，会默认安装在C盘，Windows版本不支持修改安装位置，所以我们无脑点“下一步”就行啦！

注意，安装完成后右下角会弹出提示框，点击“确认”，点击即可弹出窗口。

Ollama就安装成功啦。

03

部署DeepSeek R1模型

我们回到Ollama官网，点击左上角的“Models”进入模型库，点击DeepSeek-R1大模型。

Ollama提供7种不同参数的模型可供下载。

R1的模型参数是671B，差不多需要1300个G的显存，你才能跑得动满血版R1。

1.5B到70B是R1的蒸馏版，模型能力虽然不如满血版（参数数字越大能力越强），但是对硬件要求更低，在同规模的开源模型里表现也是很突出的，适合个人或企业本地部署。

我总结了一份DeepSeek-R1每个版本的配置要求的表格，大家可以对照选择：

这里我选择1.5B的模型，复制后面口令：ollama run deepseek-r1:1.5b

把口令粘贴进Ollama弹出的窗口中，按回车，就会开始下载模型。

静静等待进度条到100%，最后提示“success”，就说明下载完成了。

我们在命令行输入ollama run deepseek-r1:1.5b+问题，就能直接与AI对话。

但是这个界面看着太简陋了，而且每次提问都要复制一行命令，也不太方便。

接下来我们通过客户端来优化这个问题。

04

通过Cherry Studio调用模型

Cherry Studio是一款开源的多模型桌面客户端。它可以直接调用主流的大模型，比如OpenAI、Gemini，和本地模型。

像这样开源、好用的客户端还有Chatbox AI、AnythingLLM等等。

官方也整理过一份实用集成文件，可以帮我们更好地应用DeepSeek。

这里我们以Cherry Studio为例，一起操作一下。

进入Cherry Studio官网的下载界面，可以点击立即下载，或者从网盘链接下载。

安装步骤也是直接点下一步即可。

安装后点击左下角的设置。

在模型服务里选择Ollama，点亮右上角的启用，API密钥会自动填写，然后点击管理。

可以看到本地已经安装好的DeepSeek-R1模型，点击右边的+号。

我们返回到首页，点击页面上方显示的模型名称。

点击选择我们本地部署的DeepSeek-R1:1.5B。

就可以跟AI正常对话啦。

1.5B的模型泛用性不是太强，适合做一些简单的问答，如果想要将本地部署的R1应用在工作中，推荐7B或者更高参数的版本。

本地部署DeepSeek，有响应及时、免费、个性化程度高的优势，但是对配置有一定的要求，有合适的设备可以试试。

学会这个步骤，你可以在本地部署任意一款开源的大模型，快去试试吧！

本文涉及的所有工具：

Ollama：https://ai-bot.cn/sites/5973.html

Cherry Studio：https://ai-bot.cn/cherry-studio/

原文链接：DeepSeek本地部署保姆级教程，0基础有手就会！

最近 DeepSeek 不仅在 AI 圈子内大火，还成功“出圈”，成为全民热议的话题，这非常好，AI 技术正在走进了大众生活，2025 年 AI 的普及将更加值得期待。AI 工具集 也会持续为大家分享更多实用的 AI 工具！

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但是，随着 DeepSeek 的爆火，服务器卡顿问题也频频出现，导致许多用户无法正常使用。在“AI工具集”社群中，不少小伙伴都在吐槽这一问题。为此，AI工具集写了这篇，为大家提供一套完整的解决方案，包括：

• 获取官方 API Key
• 本地部署 DeepSeek
• 优秀第三方 AI 客户端推荐

一、获取官方 API Key

API Key：API Key 可以理解为一串密码，通过它可以直接访问 DeepSeek 的服务。

虽然使用官方 API Key 是最简单的方式，但由于服务器负载过高，卡顿问题依然存在。

大家可以访问 https://platform.deepseek.com/api_keys 创建一个 API Key，本文后续AI工具集会介绍如何使用。

需要注意的是，使用 API Key 会产生费用，但目前由于特殊原因，官方暂停了充值服务，建议使用第三方API平替：SiliconFlow（硅基流动）。

二、本地部署 DeepSeek

为了解决服务器卡顿问题，AI工具集 推荐大家使用 Ollama 工具进行本地部署。Ollama 不仅支持 DeepSeek，还可以运行其他多种 AI 模型。

部署方式如下：

1.下载 Ollama

首先访问Ollama官方网站，根据你当前电脑的系统，下载对应版本的 Ollama，然后安装即可。

Ollama 是一个用于本地运行和管理 AI 模型的工具，用于与各种模型进行交互。

你也可以在电脑上看到 Ollama 的图标，双击打开即可：

2.下载 DeepSeek 模型

接下来需要打开电脑的终端命令行工具，输入命令 ollama run deepseek-r1， 默认安装 DeepSeek 7b 的模型。

• 命令行打开方式：
  • Windows 端：按下 Win+R 组合键，打开 “运行” 对话框，输入 “cmd” 或 “powershell”，点击 “确定” 或按下回车键即可打开相应命令行工具。
  • Mac 端：Command + 空格键打开 Spotlight 搜索“终端”打开即可。

接着就可以正常下载 DeepSeek 模型：

3.测试 DeepSeek

下载完成后，直接在终端与 DeepSeek 对话，例如输入：“请介绍一下AI工具集。”，然后等待 DeepSeek 思考并回复：

AI工具集 整理一些常用 Ollama 命令，使用时将 <model_name> 替换成具体模型名称即可：

• 安装模型：ollama pull <model_name>
• 运行模型：ollama run <model_name>
• 删除模型：ollama rm <model_name>
• 所有安装的模型：ollama list

三、第三方 AI 客户端推荐

对于不熟悉命令行的用户，AI工具集 推荐以下 3 款优秀的第三方 AI 客户端，让 DeepSeek 的使用更加便捷：

• ChatBox
• CherryStudio
• AnythingLLM

1.ChatBox

ChatBox 是一款多平台 AI 客户端，支持文档、图片和代码处理，强调本地数据存储和隐私保护。官方网址：ChatBox

安装后即可启动：

1.1 使用 DeepSeek API

• 首先点击左下角设置，然后操作如下：
  1. 选择模型提供方为“DEEPSEEK API”
  2. 填写前面复制的 API Key
  3. 保存

1.2 使用 Ollama

• 首先点击左下角设置，然后操作如下：
  1. 选择模型提供方为“OLLAMA API”
  2. 填写 API 域名为：http://localhost:11434
  3. 选择之前安装的模型
  4. 保存

1.3 开始对话，ChatBox 还支持添加图片、文件、链接和联网查询，非常方便。

2.CherryStudio

CherryStudio 是一款好用的 AI 客户端，支持多种大型语言模型的服务，提供直观的可视化界面和远程 API 接口，降低对本地硬件的依赖，提升使用效率。官方网址：CherryStudio

安装后即可启动：

2.1 使用 DeepSeek API

• 首先点击左下角设置，然后操作如下：
  1. 点击“模型服务”
  2. 点击“深度求索”
  3. 在“API 密钥”填写前面复制的 API Key，底下添加“DeepSeek Reasoner模型”
  4. 启用服务

然后还要设置默认模型为“DeepSeek Reasoner模型”即可：

2.2 使用 Ollama

• 首先点击左下角设置，然后操作如下：
  1. 点击“模型服务”
  2. 点击“Ollama”
  3. 在模型中，点击“管理”，添加前面安装的 DeepSeek 模型
  4. 启用服务

2.3 开始对话

3.AnythingLLM

AnythingLLM 是一款支持本地部署的 AI 工具，支持用户在本地运行和管理大型语言模型，提供可视化界面，方便用户与模型进行交互。官方网址：AnythingLLM

安装后即可启动：

3.1 使用 DeepSeek API

• 首先点击左下角设置，然后操作如下：
  1. 点击“LLM 首选项”
  2. 在“LLM 提供商”选择 DeepSeek
  3. 在“API Key”填写前面复制的 API Key
  4. 选择“deepseek-reasoner模型”
  5. 保存

3.2 使用 Ollama

• 首先点击左下角设置，然后操作如下：
  1. 点击“LLM 首选项”
  2. 在“LLM 提供商”选择 “Ollama”
  3. 选择“deepseek-reasoner模型”
  4. 保存

3.3配置工作区

• Anything LLM 比其他工具多一个“设置工作区”的步骤，每个工作区可以使用不同模型，配置过程如下：
  1. 点击“新工作区”创建
  2. 点击工作区设置
  3. 选择你使用的方式，比如 DeepSeek 或者 Ollama，Chris 这里使用 Ollama
  4. 保存

3.4 开始对话：可以创建一个新对话，与 DeepSeek 正常对话：

四、总结

本文主要介绍了如何使用 DeepSeek API 和本地部署，并主要分析了 3 款优秀的第三方 AI 客户端，让大家能够更高效的使用 DeepSeek。当然还有很多此类软件，也欢迎大家补充。

希望在 2025 年，AI 能够更加普及，让更多人能够得到 AI 加持，发挥自己的创造力。

原文链接：DeepSeek 使用指南：从 API Key 到本地部署，一步到位，推荐 3 款 AI 客户端

DeepSeek从入门到精通

《DeepSeek从入门到精通》是由清华大学新闻与传播学院新媒体研究中心元宇宙文化实验室的余梦珑博士后及其团队撰写。文档的核心内容围绕DeepSeek的技术特点、应用场景、使用方法以及如何通过提示语设计提升AI使用效率等方面展开，帮助用户从入门到精通DeepSeek的使用。

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一、DeepSeek简介

• DeepSeek是什么？
  • 是一家专注于通用人工智能（AGI）的中国科技公司，主攻大模型研发与应用。DeepSeek-R1 是开源的推理模型，擅长处理复杂任务且可免费商用。主要特点：AI + 国产 + 免费 + 开源 + 强大。
• DeepSeek能做什么？
  • 直接面向用户或者支持开发者，提供智能对话，文本生成，语义理解，计算推理，代码生成补全等应用场景，支持联网搜索与深度搜索模式，同时支持文件上传，能扫描读取各类文件及图片中的文字内容。

二、如何使用DeepSeek

• 使用平台：访问DeepSeek官方网站。
• 推理模型与通用模型的选择：根据任务类型选择合适的模型（如DeepSeek-R1）。
  • 推理模型：擅长数学推导、逻辑分析、代码生成等，适合逻辑密度高的任务。
  • 通用模型：擅长文本生成、创意写作、多轮对话等，适合多样性高的任务。
• 快思慢想：概率预测模型 vs 链式推理模型。快速反应模型（如ChatGPT）与慢速思考模型（如OpenAI的推理模型）的差异。

三、提示语设计与AI交互

• 提示语的定义与类型
  • 提示语是用户输入给AI系统的指令或信息，用于引导AI生成特定的输出或执行特定的任务。 包括指令型、问答型、角色扮演型、创意型等，强调了根据任务类型选择合适的提示语策略的重要性。
• 提示语设计的核心技能
  • 问题重构、创意引导、结果优化、跨域整合、系统思维
• 提示语设计的进阶技能
  • 语境理解、抽象化能力、批判性思考、创新思维、伦理意识

四、提示语的DNA与组合策略

• 提示语的基本元素分类
  • 信息类、结构类、控制类
• 提示语元素组合矩阵
  • 提高输出准确性、增强创造性思维、优化任务执行效率等
• 提示语组合的协同效应理论

五、调教AI的秘籍：关键策略与常见陷阱

• 提示语设计的关键策略
  • 精准定义任务、分解复杂任务、引导性问题设计等策略
• 常见陷阱及应对方法
  • 缺乏迭代、过度指令、假设偏见、幻觉生成、忽视伦理边界等常见陷阱及应对方法

六、AI的伦理与局限

• AI幻觉现象及其产生原因
  • AI可能带来的伦理问题，如隐私保护、公平性、透明度等，提供了相应的应对策略。提到AI幻觉（AI Hallucinations）现象，AI生成看似合理但实际错误的内容，分析了其产生的原因和应对方法。
• AI的潜在缺点与局限
  • 包含可解释性、数据偏见、实时更新等
• AI伦理考虑要点
  • 隐私保护、公平性、透明度等

七、实战技巧与案例

• 不同需求类型的提示语设计
  • 通过多个实战案例展示了如何根据不同的任务需求设计有效的提示语，包括决策需求、分析需求、创造性需求、验证需求、执行需求等不同需求类型的提示语设计
• 提示语链的概念、作用机制、设计原则与模型
  • 提供详细的提示语示例和实战技巧，帮助用户更好地理解和应用AI技术。
• 提示语链优化策略
  • 思维拓展、聚合思维、跨界思维、深度融合等提示语链优化策略

八、高级提示语设计方法

• 创新设计策略
  • 抽象—具体循环法、反向设计思维、矛盾思维法、涌现思维模型等创新设计策略
• 提示语链的实战应用
  • 复杂任务分解、多模态信息处理、质量控制等
• 高级技巧（PIA、TFM、DES等）
  • 语用意图分析（PIA）、主题聚焦机制（TFM）、细节增强策略（DES）等高级技巧

九、特定应用场景的提示语设计

• 文案写作：信息传递、情感共鸣、行动引导
• 营销策划：创意概念、传播策略、执行方案
• 品牌故事：品牌定位、价值主张、未来愿景
• 年终总结：业绩回顾、成就展示、未来规划
• 社交媒体内容创作：微信公众号、微博、小红书、抖音

十、人机共生与能力培养

• 人机共生时代的能力培养体系
  • 四大核心能力：AI思维、整合力、引导力、判断力
• 提示词工程与提示词框架
  • TASTE、ALIGN
• 从“使用者”到“创新者”的进阶之路
  • 知识唤醒，AI辅助头脑风暴；知识整合，AI辅助关联分析；知识创新，形成结构化提示
• AI使用层次与突破路径
  • 基础使用、进阶使用、创新使用；建立提示词体系、设计协作流程、发展创新方法、打造个人特色

十一、总结与展望

AI技术未来将朝着模型性能提升、多模态融合、伦理与可持续性发展、行业深度整合以及人机协作更加紧密的方向发展。

提示词设计作为人机交互的关键环节，其重要性在于能够精准传达用户需求、提升AI性能并避免误解与偏见，而其持续优化则需要根据任务需求调整、结合AI反馈进行迭代，并不断学习最新研究成果以实现跨领域创新。

人机协作具有巨大的潜力，能够提升工作效率、加速创新、促进知识共享与个性化服务，但同时也面临着建立信任、明确责任、更新技能知识以及应对伦理与法律问题等挑战。

 

当人人都会用AI时，你如何用得更好更出彩？

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本篇文章是关于使用DeepSeek进行故事创作和角色塑造的润色指令，帮助创作者通过一系列具体的写作技巧和方法，提升故事的吸引力、深度和感染力。包含全面的创作指南，涵盖背景设定、情节设计、角色塑造、情感表达、故事节奏与结构以及语言风格等多个方面。通过这些润色指令，创作者可以提升故事的质量和吸引力，增强读者的阅读体验。

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主要内容概括

一、故事背景与情节

• 背景设定：通过精细描绘历史、社会和自然环境背景，增强故事的沉浸感、真实感和历史厚重感。
• 情节发展：优化情节的紧凑度、合理性与创新性，合理设置悬念和冲突，确保故事连贯且引人入胜。
• 情节铺垫与转折：合理铺垫情节，为高潮和转折做好准备，增加故事的可预测性和吸引力。

二、角色塑造

• 角色动机与心理：深入挖掘角色的行为动机、心理活动和情感冲突，使角色行为更加合理且有深度。
• 角色成长与变化：描绘角色从故事开始到结束的成长轨迹，包括自我发现、自我挑战、自我超越和自我救赎等过程。
• 角色性格与关系：通过对话和行为细节展现角色的复杂性格，增加人物关系的动态性和复杂性，展现角色在人际关系中的成长。
• 角色价值观与决策：通过角色的行为和选择体现其价值观，展现角色在道德抉择中的挣扎和成长，引发读者对价值观的思考。

三、情感与主题

• 情感波动：设计情感上的高潮和低谷，增强读者的情感共鸣，让读者在故事中体验角色的喜怒哀乐。
• 主题深度：通过故事反映社会问题、文化冲突和历史事件，增加故事的现实意义和教育价值，引发读者对社会和人性的思考。

四、写作技巧

• 语言风格：采用多样化的语言风格，丰富故事的表达，增强读者的阅读体验。
• 故事节奏：控制故事节奏，平衡紧张和放松的节奏，让读者在阅读过程中保持舒适。
• 文化与社会元素：融入丰富的文化元素和社会背景，增加故事的多样性和深度。

五、角色的自我提升与挑战

• 自我认知与成长：角色通过经历和反思提升自我认知，实现自我价值和心理成长。
• 面对挑战与逆境：角色在面对恐惧、挑战和逆境时展现出勇气、坚韧和适应力。
• 道德与社会责任：角色在道德决策和社会责任中展现其价值观和影响力。

六、角色的社交与情感智慧

• 人际关系与团队合作：角色在社交场合和团队中展现出的协作能力和人际智慧。
• 情感纠葛与处理：角色如何处理复杂的情感关系，展现其情感成熟和智慧。

七、角色的创新与适应能力

• 创造力与创新思维：角色在解决问题时展现出的创新思维和创造力。
• 适应力与灵活性：角色在新环境和变化中展现出的适应力和灵活性。

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具体指令描述

1. 背景设定的深化

• 描述：通过精细描绘历史背景，让读者仿佛置身于那个时代，增强故事的沉浸感和可信度。

2. 角色动机的深化

• 描述：深入挖掘角色行为背后的动机，展现其复杂的心理活动和情感冲突，使角色行为更加合理。

3. 情感波动的增强

• 描述：设计情感上的高潮和低谷，让读者在跟随主题或人物的旅程中体验更多情感波动。

4. 文化元素的融入

• 描述：将丰富的文化元素和传统融入故事中，增加故事的多样性和深度，让读者感受到文化的韵味。

5. 开头的吸引力增强

• 描述：创建一个引人入胜的开篇，用一个悬念或者一个强烈的视觉画面吸引读者，为故事设定基调。

6. 结尾的深刻印象

• 描述：设计一个深刻且有力的结尾，让读者对文章主题留下持久印象，反思故事的深层含义。

7. 情节紧凑度的提升

• 描述：调整故事结构，缩短拖沓部分，确保情节紧凑，每个部分都紧密服务于核心主题。

8. 情感表达的细腻化

• 描述：通过细腻的情感表达，让读者感同身受，体验角色的喜怒哀乐，增强故事的共鸣。

9. 人物描写的细化

• 描述：细化对特定人物的描写，包括外观、性格、动机等，使角色更为立体和真实，增强读者的代入感。

10. 悬念设置的巧妙

• 描述：在故事中巧妙设置悬念，吸引读者不断探索和猜测，保持故事的紧张感和吸引力。

11. 冲突的激烈化

• 描述：加强故事中的冲突，使情节更加紧张和激烈，推动故事向高潮发展，增加故事的张力。

12. 社会背景的描绘

• 描述：细致描绘社会背景，反映角色的社会地位和环境对其的影响，增加故事的真实感和深度。

13. 情节发展的优化

• 描述：调整情节发展，确保每个转折点都服务于主题，增强故事的连贯性和吸引力，让读者保持兴趣。

14. 人物关系的动态化

• 描述：展现人物间关系的起伏变化，增加故事的动态性和真实感，让读者感受到人物关系的复杂性。

15. 情感波动的创造

• 描述：创造更多情感上的高潮和低谷，让读者在跟随主题或人物的旅程中体验更多情感波动。

16. 历史背景的重现

• 描述：重现历史背景，让读者感受到时代的变迁和影响，增加故事的历史厚重感和教育意义。

17. 人物成长的轨迹描绘

• 描述：描述人物从故事开始到结束的成长变化，展现角色的发展和心理变化，让读者见证角色的成熟。

18. 人物心理的细腻刻画

• 描述：通过细致的心理描写，展现人物的内心世界和情感变化，让读者深入了解角色的真实感受。

19. 情节的合理铺垫

• 描述：在故事中合理铺垫，为高潮和转折做好铺垫，确保情节的自然流畅，增加故事的可预测性。

20. 自然环境的描绘

• 描述：细致描绘自然环境，增强故事的氛围和情感色彩，让读者仿佛置身于故事中的世界。

21. 人物关系的复杂性增加

• 描述：展现人物之间复杂的关系网，增加故事的丰富性和冲突点，让读者对人物关系产生好奇。

22. 人物动机的深入探讨

• 描述：深入探讨人物的动机和背景，使角色的行为更加合理和有说服力，增加故事的逻辑性。

23. 情感的高潮起伏

• 描述：设计情感高潮，让读者在情感上有所起伏，体验故事的情感波动，增强故事的吸引力。

24. 社会冲突的反映

• 描述：反映社会冲突，展现角色在社会大环境中的挣扎和选择，增加故事的现实意义和深度。

25. 人物性格的多维展现

• 描述：通过对话和行为细节展现人物的复杂性格，让角色更加立体和真实，增强故事的多样性。

26. 人物成长的轨迹

• 描述：描述人物从青涩到成熟的成长过程，展现其心理变化和成长的痛苦与喜悦，让读者感同身受。

27. 情感的细腻表达

• 描述：通过细腻的情感表达，让读者感同身受，体验角色的喜怒哀乐，增强故事的共鸣。

28. 历史事件的引用

• 描述：引用历史事件，增强故事的真实感和历史厚重感，让读者对历史有更深的认识。

29. 人物动机的细化

• 描述：细化对特定人物动机的描写，展现其行为背后的深层次原因和心理活动，使角色行为更加有深度。

30. 人物关系的重建

• 描述：描述人物间关系的重建，展现故事的希望和温暖，让读者感受到人际关系的修复和成长。

31. 悬念的逐步揭晓

• 描述：逐步揭晓悬念，保持读者的好奇心和阅读兴趣，让故事更加引人入胜，增加故事的神秘感。

32. 社会变革的影响

• 描述：展现社会变革对角色命运的影响，增加故事的深度和复杂性，让读者思考社会变革的意义。

33. 人物性格的多维展现

• 描述：通过对话和行为细节展现人物的复杂性格，让角色更加立体和真实，增强故事的多样性。

34. 人物成长的挑战

• 描述：描述角色在成长过程中遇到的挑战和克服困难的过程，增加故事的教育意义和启发性。

35. 角色的恐惧面对

• 描述：描述角色面对恐惧和克服恐惧的过程，增加故事的紧张和真实感，让读者体验角色的勇气。

36. 角色的价值观体现

• 描述：通过角色的行为和选择，体现其价值观和人生观，让读者思考自己的价值观和生活选择。

37. 角色的自我发现

• 描述：描述角色在故事中自我发现的过程，展现其内心的变化和成长，让读者体验角色的自我探索。

38. 语言风格的多样化

• 描述：采用多样化的语言风格，丰富故事的表达，增强读者的阅读体验，让故事更加生动有趣。

39. 故事节奏的控制

• 描述：控制故事节奏，确保故事在紧张和放松之间保持平衡，让读者在阅读过程中保持舒适的节奏。

40. 角色的过去揭秘

• 描述：逐步揭秘角色的过去，增加故事的神秘感和吸引力，让读者对角色的历史产生好奇。

41. 情节的创新性

• 描述：设计新颖的情节，避免陈词滥调，让读者体验到独一无二的故事，增加故事的原创性。

42. 角色的社交互动

• 描述：描述角色在社交场合的互动，展现其人际关系和社会地位，让读者了解角色的社会网络。

43. 文化冲突的展现

• 描述：展现不同文化背景的角色之间的冲突和融合，增加故事的多样性，让读者思考文化的碰撞与融合。

44. 角色的内心独白

• 描述：通过角色的内心独白，展现其思想和情感的深度，让读者深入了解角色的内心世界。

45. 情节的紧张感

• 描述：通过紧张的情节设计，保持读者的阅读兴趣和紧张感，让故事更加扣人心弦。

46. 角色的自我牺牲

• 描述：描述角色为了更高目标所做的自我牺牲，展现其高尚品质，让读者体验角色的无私与奉献。

47. 社会阶层的对比

• 描述：对比不同社会阶层的生活，展现社会的不平等和角色的奋斗，让读者思考社会结构和个人命运。

48. 角色的成长挑战

• 描述：描述角色在成长过程中遇到的挑战和克服困难的过程，增加故事的教育意义和启发性。

49. 角色的道德抉择

• 描述：展现角色在道德抉择中的挣扎，增加故事的深度和复杂性，让读者思考道德和选择的重要性。

50. 情感的真挚流露

• 描述：通过角色的真挚流露，打动读者的心，让读者体验到角色的真实情感，增强故事的感染力。

51. 悬念的合理布局

• 描述：合理布局悬念，使故事结构更加紧凑，让读者在解谜中享受阅读的乐趣。

52. 情感的深刻体验

• 描述：让读者通过角色的经历深刻体验情感，让读者在情感上与角色产生共鸣。

53. 角色的自我认知

• 描述：描述角色在故事中的自我认知过程，展现其心理成长，让读者见证角色的成熟。

54. 社会问题的探讨

• 描述：探讨社会问题，展现角色在社会问题中的立场和选择，增加故事的社会意义。

55. 历史人物的影响

• 描述：展现历史人物对角色命运的影响，增加故事的历史感，让读者对历史有更深的认识。

56. 社会风俗的描绘

• 描述：描绘社会风俗，让读者感受到时代的风情和文化特色，增加故事的文化深度。

57. 角色的自我超越

• 描述：描述角色在面对挑战时的自我超越，展现其成长和变化，让读者体验角色的突破。

58. 角色的自我实现

• 描述：描述角色在追求自我实现过程中的努力和成就，展现其坚持和努力，让读者感受到角色的奋斗。

59. 角色的自我挑战

• 描述：描述角色在故事中的自我挑战过程，展现其勇气和决心，让读者体验角色的突破。

60. 角色的自我救赎

• 描述：描述角色在故事中的自我救赎过程，展现其内心的转变，让读者体验角色的重生。

61. 角色的自我探索

• 描述：描述角色在故事中的自我探索过程，展现其个性和成长，让读者体验角色的发现之旅。

62. 角色的自我提升

• 描述：描述角色在故事中的自我提升过程，展现其智慧和能力的成长，让读者感受到角色的进步。

63. 角色的自我牺牲精神

• 描述：描述角色在故事中的自我牺牲精神，展现其无私和奉献，让读者体验角色的高尚品质。

64. 角色的自我认知提升

• 描述：描述角色在故事中的自我认知提升过程，展现其智慧和洞察力，让读者感受到角色的成熟。

65. 角色的自我价值实现

• 描述：描述角色在故事中的自我价值实现过程，展现其成就感和满足感，让读者体验角色的成就。

66. 角色的自我意识觉醒

• 描述：描述角色在故事中的自我意识觉醒，展现其个性和独立性，让读者体验角色的觉醒。

67. 角色的自我超越挑战

• 描述：描述角色在故事中的自我超越挑战，展现其毅力和坚持，让读者体验角色的奋斗。

68. 角色的自我发现之旅

• 描述：描述角色在故事中的自我发现之旅，展现其内心的变化和成长，让读者体验角色的探索。

69. 角色的自我挑战行动

• 描述：描述角色在故事中的自我挑战行动，展现其勇气和决心，让读者体验角色的突破。

70. 角色的自我救赎行动

• 描述：描述角色在故事中的自我救赎行动，展现其内心的转变和成长，让读者体验角色的重生。

71. 角色的自我探索行动

• 描述：描述角色在故事中的自我探索行动，展现其个性和成长，让读者体验角色的发现之旅。

72. 角色的自我提升行动

• 描述：描述角色在故事中的自我提升行动，展现其智慧和能力的成长，让读者感受到角色的进步。

73. 角色的自我牺牲选择

• 描述：描述角色在故事中的自我牺牲选择，展现其无私和奉献，让读者体验角色的高尚品质。

74. 角色的道德觉醒过程

• 描述：描述角色在道德觉醒过程中的心理变化，展现其对正确与错误认识的深化，让读者思考道德的重要性。

75. 角色的内心冲突解决

• 描述：描述角色如何面对和解决内心的冲突，展现其心理成长和自我调适的能力，让读者体验角色的坚韧和适应性。

76. 角色的人际关系发展

• 描述：描述角色与他人关系的发展和变化，展现其社交能力和对他人的影响，让读者体验角色的人际智慧。

77. 角色的社会责任担当

• 描述：描述角色在社会中的责任感和担当，展现其对社会的贡献和影响，让读者思考个人与社会的关系。

78. 角色的情感纠葛解决

• 描述：描述角色如何面对和解决复杂的情感纠葛，展现其情感成熟和处理关系的能力，让读者体验角色的情感深度。

79. 角色的自我实现之旅

• 描述：描述角色在追求自我实现的过程中的挑战、失败和成功，展现其坚持和努力，让读者感受到角色的奋斗和成就。

80. 角色的心理创伤治愈

• 描述：描述角色如何面对和治愈心理创伤，展现其恢复和成长的过程，让读者体验角色的坚韧和自我治愈的力量。

81. 角色的价值观冲突

• 描述：描述角色在价值观冲突中的挣扎和选择，展现其内心的斗争和最终的决定，让读者思考价值观的重要性。

82. 角色的自我认知冲突

• 描述：描述角色在自我认知过程中的冲突和困惑，展现其对自我认识的探索和深化，让读者体验角色的内心世界。

83. 角色的道德决策影响

• 描述：描述角色的道德决策如何影响他人和事件的发展，展现其决策的重要性和影响力，让读者思考道德选择的后果。

84. 角色的自我超越之旅

• 描述：描述角色在自我超越之旅中的成长和变化，展现其面对挑战的勇气和决心，让读者体验角色的突破和成功。

85. 角色的心理变化过程

• 描述：描述角色在故事中的心理变化过程，展现其情感的波动和心理的成长，让读者体验角色的心理深度。

86. 角色的价值观形成

• 描述：描述角色的价值观是如何形成的，展现其成长背景和经历对其价值观的影响，让读者思考价值观的来源。

87. 角色的自我牺牲精神

• 描述：描述角色在面对需要自我牺牲的情况时的选择和行为，展现其无私和奉献的精神，让读者体验角色的高尚品质。

88. 角色的自我认知提升

• 描述：描述角色如何通过经历和反思提升自我认知，展现其智慧和自我理解的增长，让读者感受到角色的成熟。

89. 角色的道德觉醒时刻

• 描述：描述角色的道德觉醒时刻，展现其对正确与错误认识的转变，让读者体验角色的道德成长。

90. 角色的内心冲突展现

• 描述：描述角色的内心冲突，展现其心理斗争和情感挣扎，让读者体验角色的复杂情感和心理深度。

91. 角色的人际关系变化

• 描述：描述角色的人际关系如何随时间和经历而变化，展现其社交能力和对他人的影响，让读者体验角色的人际动态。

92. 角色的社会责任意识

• 描述：描述角色如何认识到自己的社会责任并采取行动，展现其社会意识和行动力，让读者思考个人在社会中的角色。

93. 角色的情感纠葛处理

• 描述：描述角色如何处理复杂的情感纠葛，展现其情感智慧和解决问题的能力，让读者体验角色的情感成熟。

94. 角色的自我实现挑战

• 描述：描述角色在追求自我实现的过程中遇到的挑战，展现其坚持和努力，让读者感受到角色的奋斗和成就。

95. 角色的心理创伤影响

• 描述：描述角色的心理创伤如何影响其行为和决策，展现其面对困难的勇气和恢复力，让读者体验角色的心理斗争。

96. 角色的价值观考验

• 描述：描述角色的价值观在特定情境下如何受到考验，展现其内心的斗争和最终的选择，让读者思考价值观的重要性。

97. 角色的自我认知危机

• 描述：描述角色在自我认知过程中遇到的危机和困惑，展现其对自我认识的探索和深化，让读者体验角色的内心世界。

98. 角色的道德决策后果

• 描述：描述角色的道德决策如何影响故事的走向和他人的生活，展现其决策的重要性和影响力，让读者思考道德选择的后果。

99. 角色的自我超越障碍

• 描述：描述角色在自我超越过程中遇到的障碍和挑战，展现其面对困难的勇气和决心，让读者体验角色的突破和成功。

100. 角色的心理变化影响

• 描述：描述角色的心理变化如何影响其行为和人际关系，展现其情感的波动和心理的成长，让读者体验角色的心理深度。

101. 角色的价值观发展

• 描述：描述角色的价值观如何随时间和经历发展变化，展现其成长背景和经历对其价值观的影响，让读者思考价值观的形成。

102. 角色的自我牺牲决策

• 描述：描述角色在需要自我牺牲时如何做出决策，展现其无私和奉献的精神，让读者体验角色的高尚品质。

103. 角色的自我认知成长

• 描述：描述角色如何通过经历和反思促进自我认知的成长，展现其智慧和自我理解的增长，让读者感受到角色的成熟。

104. 角色的道德觉醒过程

• 描述：描述角色的道德觉醒过程，展现其对正确与错误认识的转变，让读者体验角色的道德成长。

105. 角色的内心冲突解决

• 描述：描述角色如何面对和解决内心冲突，展现其心理成长和自我调适的能力，让读者体验角色的坚韧和适应性。

106. 角色的人际关系建立

• 描述：描述角色如何建立和维护人际关系，展现其社交能力和对他人的影响，让读者体验角色的人际智慧。

107. 角色的社会责任实践

• 描述：描述角色如何实践自己的社会责任，展现其社会意识和行动力，让读者思考个人在社会中的角色和责任。

108. 角色的情感纠葛克服

• 描述：描述角色如何克服复杂的情感纠葛，展现其情感智慧和解决问题的能力，让读者体验角色的情感成熟。

109. 角色的自我实现路径

• 描述：描述角色在追求自我实现的路径上所经历的挑战和成功，展现其坚持和努力，让读者感受到角色的奋斗和成就。

110. 角色的心理创伤愈合

• 描述：描述角色如何面对和愈合心理创伤，展现其面对困难的勇气和恢复力，让读者体验角色的心理斗争和胜利。

111. 角色的价值观塑造

• 描述：深入描绘角色价值观的形成过程，展现其成长环境和经历对其价值取向的深远影响。

112. 角色的自我怀疑克服

• 描述：展现角色在面临自我怀疑时如何找回信心，克服内心的不确定性，重新获得前进的动力。

113. 角色的创造力发挥

• 描述：描述角色如何利用自己的创造力解决问题，展现其创新思维和解决问题的能力。

114. 角色的适应力展现

• 描述：展现角色在新环境中的适应过程，描绘其灵活应对挑战和变化的能力。

115. 角色的领导力提升

• 描述：描述角色在领导他人时所展现的领导力，包括其决策能力、鼓舞人心和团队协作。

116. 角色的冒险精神培养

• 描述：展现角色愿意冒险尝试新事物的精神，描绘其勇敢面对未知和挑战的态度。

117. 角色的同情心深化

• 描述：描述角色对他人困境的同情和理解，展现其善良和共情能力。

118. 角色的幽默感运用

• 描述：展现角色在紧张或困难情境中运用幽默感来缓解气氛，提升团队士气的能力。

119. 角色的决策智慧展现

• 描述：描述角色在关键时刻做出明智决策的过程，展现其分析问题和权衡利弊的能力。

120. 角色的变革推动能力

• 描述：展现角色在推动变革和创新中所扮演的角色，描绘其引领变革和影响环境的能力。

121. 角色的坚韧不拔精神

• 描述：描述角色在面对逆境时所展现的坚韧不拔精神，展现其不屈不挠和持续努力的态度。

122. 角色的自我激励技巧

• 描述：描述角色如何自我激励以达成目标，展现其内在动力和自我激励的策略。

123. 角色的沟通艺术提升

• 描述：展现角色在沟通中的艺术和技巧，描绘其有效传达信息和建立联系的能力。

124. 角色的团队合作精神

• 描述：描述角色在团队中如何展现合作精神，展现其协作和支持队友的能力。

125. 角色的批判性思维发展

• 描述：展现角色在面对问题时如何运用批判性思维进行分析和解决，描绘其逻辑推理和判断的能力。

126. 角色的道德勇气展现

• 描述：描述角色在面对道德挑战时所展现的勇气，展现其坚持正确和正义的决心。

127. 角色的自我反省习惯

• 描述：描述角色定期进行自我反省的习惯，展现其自我评估和持续改进的能力。

128. 角色的适应性思维培养

• 描述：展现角色如何培养适应性思维以应对不断变化的环境，描绘其灵活调整策略的能力。

129. 角色的积极心态维持

• 描述：描述角色如何维持积极心态，展现其在面对困难时保持乐观和积极寻求解决方案的态度。

130. 角色的多元文化理解

• 描述：展现角色对不同文化背景的理解和尊重，描绘其在多元文化环境中的适应和交流能力。

131. 角色的冲突解决技巧

• 描述：描述角色在解决冲突时所运用的技巧和策略，展现其协调和调解的能力。

132. 角色的自我控制能力

• 描述：描述角色在面对诱惑和压力时如何展现自我控制能力，展现其自律和自我管理的能力。

133. 角色的创新思维发展

• 描述：展现角色如何培养创新思维，描绘其在面对挑战时寻找新解决方案的能力。

134. 角色的情商提升

• 描述：描述角色在提升情商方面所做的努力，展现其理解和管理自己及他人情感的能力。

135. 角色的逆境应对策略

• 描述：描述角色在逆境中采取的应对策略，展现其韧性和适应性。

136. 角色的持续学习能力

• 描述：展现角色如何持续学习新知识和技能，描绘其终身学习和自我提升的能力。

137. 角色的跨文化沟通技巧

• 描述：描述角色在跨文化交流中的沟通技巧，展现其理解和尊重不同文化的能力。

138. 角色的自我激励机制

• 描述：描述角色如何建立自我激励机制以达成目标，展现其内在动力和自我激励的策略。

139. 角色的沟通能力提升

• 描述：描述角色如何提升沟通能力，展现其有效传达信息和建立联系的能力。

140. 角色的团队协作精神

• 描述：描述角色在团队中如何展现协作精神，展现其协作和支持队友的能力。

141. 角色的批判性思维应用

• 描述：展现角色在面对问题时如何运用批判性思维进行分析和解决，描绘其逻辑推理和判断的能力。

142. 角色的道德判断力展现

• 描述：描述角色在面对道德挑战时所展现的判断力，展现其坚持正确和正义的决心。

143. 角色的自我反省实践

• 描述：描述角色定期进行自我反省的实践，展现其自我评估和持续改进的能力。

144. 角色的适应性策略调整

• 描述：展现角色如何调整适应性策略以应对不断变化的环境，描绘其灵活调整策略的能力。

145. 角色的积极心态培养

• 描述：描述角色如何培养积极心态，展现其在面对困难时保持乐观和积极寻求解决方案的态度。

146. 角色的多元文化适应

• 描述：展现角色对不同文化背景的适应，描绘其在多元文化环境中的适应和交流能力。

147. 角色的冲突调解技巧

• 描述：描述角色在解决冲突时所运用的调解技巧，展现其协调和调解的能力。

148. 角色的自我约束力增强

• 描述：描述角色在面对诱惑和压力时如何增强自我约束力，展现其自律和自我管理的能力。

149. 角色的创新解决方案

• 描述：展现角色如何寻找创新解决方案，描绘其在面对挑战时寻找新颖解决方案的能力。

150. 角色的情商管理

• 描述：描述角色在管理情商方面所做的努力，展现其理解和管理自己及他人情感的能力。

151. 角色的逆境成长

• 描述：描述角色在逆境中的成长，展现其韧性和适应性。

152. 角色的持续学习习惯

• 描述：展现角色如何培养持续学习的习惯，描绘其终身学习和自我提升的能力。

153. 角色的跨文化交流能力

• 描述：描述角色在跨文化交流中的能力，展现其理解和尊重不同文化的能力。

154. 角色的自我激励策略

• 描述：描述角色如何制定自我激励策略以达成目标，展现其内在动力和自我激励的策略。

155. 角色的沟通技巧提升

• 描述：描述角色如何提升沟通技巧，展现其有效传达信息和建立联系的能力。

156. 角色的团队合作能力

• 描述：描述角色在团队中如何展现合作能力，展现其协作和支持队友的能力。

157. 角色的批判性思维培养

• 描述：展现角色如何培养批判性思维，描绘其逻辑推理和判断的能力。

158. 角色的道德决策力

• 描述：描述角色在面对道德挑战时所展现的决策力，展现其坚持正确和正义的决心。

159. 角色的自我反省深度

• 描述：描述角色进行自我反省的深度，展现其自我评估和持续改进的能力。

160. 角色的适应性策略优化

• 描述：展现角色如何优化适应性策略以应对不断变化的环境，描绘其灵活调整策略的能力。

161. 角色的积极心态强化

• 描述：描述角色如何强化积极心态，展现其在面对困难时保持乐观和积极寻求解决方案的态度。

162. 角色的多元文化融合

• 描述：展现角色对不同文化背景的融合，描绘其在多元文化环境中的适应和交流能力。

163. 角色的冲突预防技巧

• 描述：描述角色在预防冲突时所运用的技巧，展现其协调和调解的能力。

164. 角色的自我控制强化

• 描述：描述角色在面对诱惑和压力时如何强化自我控制，展现其自律和自我管理的能力。

165. 角色的创新思维应用

• 描述：展现角色如何应用创新思维，描绘其在面对挑战时寻找新颖解决方案的能力。

166. 角色的情商发展

• 描述：描述角色在发展情商方面所做的努力，展现其理解和管理自己及他人情感的能力。

167. 角色的逆境应对机制

• 描述：描述角色在逆境中建立的应对机制，展现其韧性和适应性。

168. 角色的持续学习计划

• 描述：展现角色如何制定持续学习计划，描绘其终身学习和自我提升的能力。

DeepSeek 6个AI写作提示词技巧，变身10万+爆文生成器

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本文主要内容是DeepSeek AI工具的使用指南手册，内容涵盖了从入门到精通的详细教程，分为六个章节，每个章节都提供了具体的步骤、操作指南、实战演练以及避坑建议。

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第一章：准备篇（30分钟上手）

1.1 三分钟创建你的AI伙伴

步骤详解：

• 访问官网：访问 DeepSeek 官方网站。
• 注册账号：点击右上角「笑脸图标」→选择「邮箱/手机注册」（建议使用常用邮箱）
• 验证身份：查看收件箱找到验证邮件→点击蓝色确认按钮（找不到？检查垃圾箱）
• 首次登录：输入密码时建议使用「大小写字母+数字」组合（例如：Deep2024@seek）

避坑指南：

• 如果遇到验证码不显示，尝试刷新页面或切换浏览器
• 注册后建议立即绑定手机号，方便找回账号

1.2 认识你的AI控制台

核心界面全解析：

• 对话输入框：像发微信一样打字，但记得按「Enter」发送
• 历史记录栏：左侧列表显示所有对话，可右键「重命名对话」方便查找
• 功能工具栏：
  • 格式按钮：插入代码块、表格、公式的快捷键
  • 记忆库：点击星标保存重要信息（相当于AI的记事本）
  • 设置：调整响应速度/创意程度（新手建议保持默认）

演练：

• 输入「你好，请做自我介绍」观察响应
• 尝试点击「代码块」图标，输入「请用Python打印爱心图案」
• 将当前对话重命名为「测试练习」

第二章：基础对话篇（像交朋友一样学交流）

2.1 有效提问的五个黄金法则

• 法则一：明确需求
  • ❌ 错误示例：「帮我写点东西」
  • ✅ 正确姿势：「我需要一封求职邮件，应聘新媒体运营岗位，强调3年公众号运营经验」
• 法则二：提供背景
  • ❌ 错误示例：「分析这个数据」
  • ✅ 正确姿势：「这是一家奶茶店过去三个月的销售数据，请分析周末和工作日的销量差异（附CSV数据）」
• 法则三：指定格式
  • ❌ 错误示例：「给几个营销方案」
  • ✅ 正确姿势：「请用表格形式列出三种情人节咖啡店促销方案，包含成本预估和预期效果」
• 法则四：控制长度
  • ❌ 错误示例：「详细说明」
  • ✅ 正确姿势：「请用200字以内解释区块链技术，让完全不懂技术的老人能听懂」
• 法则五：及时纠正
  • 当回答不满意时，可以：
    • 「这个方案成本太高，请提供预算控制在500元以内的版本」
    • 「请用更正式的语气重写第二段」

2.2 新手必学的10个魔法指令

基础指令集：

• /续写：当回答中断时自动继续生成
• /简化：将复杂内容转换成大白话
• /示例：要求展示实际案例（特别是写代码时）
• /步骤：让AI分步骤指导操作流程
• /检查：帮你发现文档中的错误

演练：

• 输入「/步骤 如何用手机拍摄美食照片」，观察分步指导
• 输入「请解释量子计算，然后/简化」，对比前后差异

第三章：效率飞跃篇（文件处理与复杂任务）

3.1 五分钟学会文档分析

操作流程：

• 点击「回形针」图标上传文件（支持PDF/Word/TXT）
• 输入具体指令：
  • 「总结这份年报的三个核心要点」
  • 「提取合同中的责任条款制成表格」

进阶技巧：

• 对比分析：「对比文档A和文档B的市场策略差异」
• 数据提取：「从实验报告中整理所有温度数据」

避坑指南：

• 超过50页的文档建议先拆分处理
• 扫描版PDF需确保文字可复制

3.2 让AI帮你写代码

万能模板：

• 语言：Python
• 功能：自动下载网页图片
• 要求：处理SSL证书错误；显示下载进度条；保存到指定文件夹

执行策略：

• 先让AI生成代码
• 要求添加注释说明
• 请求逐行解释关键代码段
• 遇到报错直接粘贴错误信息

第四章：场景实战篇 —— 解决真实世界问题

4.1 学术论文全流程辅助（从开题到答辩）

阶段一：开题攻坚

• 找研究方向输入：「我是机械工程专业本科生，请推荐5个适合毕设的智能机器人相关课题，要求：
  • 具有创新性但不过于前沿
  • 需要仿真实验而非实物制作
  • 附相关参考文献查找关键词」
• 优化题目示例对话：
  • 你：「基于深度学习的机械臂抓取系统研究」
  • AI：「建议改为”基于改进YOLOv5的未知物体自适应抓取系统研究”，创新点更明确」
• 文献速览：上传10篇PDF文献后输入：「请用表格对比各文献的研究方法，按”创新点/局限/可借鉴处”三列整理」

阶段二：正文写作

• 方法描述：输入「请将这段实验步骤改写成学术被动语态：『我们先用CAD画了模型，然后导入ANSYS做力学分析』」
• 数据可视化：提供Excel数据后输入「请建议三种适合展示温度变化曲线的图表类型，并说明选择理由」
• 降重技巧：对指定段落使用指令「/学术化改写 保持原意但调整句式结构」

阶段三：格式调整

• 实战示例：
  • 请检查我的论文格式是否符合以下要求：
    • 三级标题用1.1.1格式
    • 参考文献[1]需要补充DOI号
    • 所有图片添加居中的「图1-」编号
    • 行距调整为1.5倍

阶段四：仅做文本辅助

• 查重降重一体化：
  • 查重预检：
    • 指令：分析以下段落：[粘贴文本]
      • 预测查重率及高危片段（标红显示）
      • 识别潜在引用缺失（推荐3篇相关文献）
      • 给出改写建议（同义替换/结构调整）
  • 示例输出：
    • 原句：”机器学习需要大量数据支持”
    • 改写方案：”当代AI模型的训练过程，往往依赖于海量样本的持续输入（Wang et al., 2022）”
• 期刊匹配引擎：
  • 匹配指令：基于我的研究：
    • 领域：人工智能辅助教育
    • 创新点：动态知识点图谱构建
    • 数据量：10万+用户样本
  • 推荐：
    • 3个冲刺期刊（IF 3-5）
    • 2个保底期刊（录用率>40%）
    • 1个新兴开源期刊（APC免费）
  • 要求：
    • 附最新影响因子和审稿周期
    • 标注格式要求差异（参考文献/图表规范）
• 辅助必备：
  • 实时监控指令：
  • “追踪[研究关键词]的最新预印本，每周一生成简报”
  • “发现与我方法论相似的已发表论文，对比优劣势”
• 避坑指南：
  • 警惕「该领域最新研究显示」等模糊表述，学术内容引用要明确，内容要严谨。
  • 涉及敏感数据应使用「假设我们有某型号机床的振动频率数据」代替真实信息
  • 答辩PPT生成后务必人工检查动画逻辑

4.2 自媒体运营从0到1

爆款内容生产线

• 标题生成术：
  •  基础版：请生成10个关于『时间管理』的小红书标题
  •  要求：
    • 使用emoji符号
    • 包含数字量化
    • 突出痛点解决」
  • 进阶版：将『Python入门教程』改写成吸引大学生的抖音文案标题
  • 要求：
    • 使用悬念结构
    • 不超过15字
    • 带热门话题标签
• 内容创作模板：
  • 【类型】科普类短视频脚本
  • 【主题】量子计算机原理
  • 【要求】
    • 用「冰箱整理食物」做类比解释量子比特
    • 每30秒设置一个悬念转折
    • 结尾引导点赞话术
• 排版优化技巧：
  •  输入「将这段文字改造成适合微信公众号的排版：
    • 每段不超过3行
    • 关键句加🔑emoji
    • 添加间隔符号如「—-」
    • 重要数据用绿色字体标注」

数据分析实战：

• 上传后台数据截图后输入：「分析粉丝活跃时间段，建议下周最佳发稿时刻表，用24小时制展示高峰时段」

4.3 智能学习规划系统

• 步骤演示：
  • 输入背景：「我需要三个月内雅思达到7分，当前水平5.5，每天可学习3小时」
  • 生成计划：「请按周制定备考方案，包含：
    • 每日各科时间分配
    • 必备资料清单
    • 阶段自测时间点」
  • 动态调整：「本周听力正确率仅60%，请重新调整下周听力训练计划」

知识点攻克策略：

• 概念理解：输入「用三句话解释蒙特卡洛模拟，第一句类比生活场景，第二句技术定义，第三句应用案例」
• 错题分析：上传错题照片后输入「请解析错误根源，并推荐3道同类强化练习题」
• 记忆强化：「将这些医学名词生成记忆口诀，每句7个字押韵」

学习监督系统：

• 【监督模式开启】
  • 每周日晚8点提醒我提交学习总结
  • 每次刷手机超过30分钟发送警示语
  • 完成阶段目标后生成奖励方案

避坑指南：

• 论文场景：慎用「帮我写文献综述」等宽泛指令，应改为「请对比A学者和B学者在XX理论上的分歧」
• 自媒体场景：避免直接发布AI生成的时事评论，需人工核实事实
• 学习场景：当AI建议「每天背200个单词」时，应追问「如何科学分配复习周期」

第五章：高手进化篇 —— 解锁专业级生产力

5.1 构建你的私人知识库

Step 1：数据准备黄金法则

• 适用场景：
  • 法律从业者整理判例库
  • 医生建立疾病诊疗手册
  • 电商运营积累产品知识
• 操作流程：
  • 创建结构化文档模板示例：
    • 【知识单元】糖尿病饮食管理
    • 【核心要点】
      • 每日碳水化合物摄入量 ≤ 130g
      • 推荐食材：荞麦、西蓝花、鳕鱼
    • 【禁忌清单】
      • ✖ 高GI水果：荔枝/龙眼/香蕉
      • ✖ 加工食品：蜜饯/罐头/火腿肠
    • 【常见问题】
      • Q：可以喝无糖可乐吗？
      • A：建议每周不超过2罐，注意…
  • 文件格式转换：
    • 纸质资料 → 手机扫描王APP → 导出为可编辑PDF
    • 微信聊天记录 → 使用「腾讯文档」导出为TXT
  • 数据清洗技巧：输入指令：「请删除文档中的重复段落，并按”概念定义-操作步骤-注意事项”结构重组内容」

Step 2：知识库训练实战

• 网页端操作：
  • 进入「知识库」面板 → 点击「新建知识库」
  • 拖拽上传文件（支持PDF/Word/Markdown）
  • 设置调用关键词：「当问题包含”治疗方案”或”用药指南”时优先调用该库」
• API开发者模式：

  from deepseek import KnowledgeBase
  kb = KnowledgeBase(api_key="your_key")
  kb.create(
      name="心血管疾病库",
      documents=["heart_disease.pdf", "treatment_guide.docx"],
      description="三甲医院内部诊疗标准",
      access_level="private"
  )

Step 3：调用与优化

• 对话中激活：

  @我的知识库[心血管疾病]
  患者男性58岁，血压160/95，有吸烟史，请推荐干预方案

• 持续优化策略：
  • 每月使用「知识体检」指令：「找出知识库中过时的药品名称，对比2024版国家药典」
  • 添加纠错机制：「当用户指出知识库错误时自动生成修订工单」

5.2 自动化工作流搭建（解放双手的终极方案）

场景一：日报自动生成系统

• 配置步骤：
  • 数据源接入：
    • 钉钉/企业微信 → 导出当日工作日志
    • 销售系统 → 获取CRM数据
  • AI处理链：
    复制

    /创建自动化流程
    名称：销售日报生成
    触发条件：每天18:00
    执行动作：
    1. 读取CRM今日订单数据
    2. 对比昨日数据计算增长率
    3. 生成三段式日报：
       - 关键指标
       - 异常预警
       - 明日建议
    4. 发送邮件至manager@company.com

  • 异常处理机制：
    • 设置关键词监控：当日报中出现「下降」「异常」时，自动抄送技术总监

场景二：智能客服中台

• Zapier联动示例：
  1. 当官网表单收到新咨询 → 触发DeepSeek API
  2. AI分析客户需求 → 分类为「售后/报价/技术」
  3. 根据类别：
     • 简单问题 → 直接回复解决方案
     • 复杂问题 → 生成工单派发对应部门
• 关键指令：
  复制

  /设置自动回复模板
  当问题包含["怎么退货","运费谁付"]时，回复：
  感谢咨询！我们的退换货政策是：
  1. 7天内无理由退货（标签未撕）
  2. 质量问题免运费（附照片证明）
  需要人工帮助请回复「转接客服」

5.3 跨语言自由切换实战（商务谈判/文献翻译）

模式一：精准翻译模式

• 商务场景：

  /开启专业翻译模式
  【源语言】中文
  【目标语言】商务英语
  【特殊要求】
  - 保留敬语格式（Dear/Honored）
  - 金额保留两位小数
  - 使用ICC国际商会术语

  • 输入：「关于FOB上海条款，我方建议分批装运以降低风险」
  • 输出：「Regarding the FOB Shanghai terms, we propose partial shipments to mitigate risks as per Incoterms 2020 rules.」

模式二：学术润色模式

• 论文翻译技巧：
  • 上传参考文献：「请模仿这篇Nature论文的用词风格翻译我的摘要」
  • 术语一致性检查：「确保”纳米材料”统一译为”nanomaterials”」
  • 格式保留：「图表标题翻译后保持Figure 1-格式」

模式三：文化适配模式

• 本地化案例：
  • 输入：「向印度客户解释”质量第一”的企业文化」
  • AI建议：
    • 替换案例：用「塔塔集团质量标准」代替「华为经验」
    • 调整表达：将「追求完美」改为「持续改进的承诺」
    • 宗教注意：避免使用牛相关比喻
• 避坑指南：
  • 知识库陷阱：避免直接上传机密合同，应使用「某品牌采购协议」替代真实名称
  • 自动化风险：涉及财务审批的流程必须保留人工确认环节

第六章：如何利用我提高自我学习能力

场景1：学习加速器

1.1 论文精读秘籍

• 三阶速读法：
  • 预判提问（5分钟）：
    • 输入指令：「请用200字概括《[论文标题]》的核心创新点，用”已知…但…因此…”结构表述，并列出3个值得深挖的疑问」
  • 图表解析（关键突破）：
    • 带图提问：「解释Figure 3的实验设计逻辑，用箭头图标示变量关系，并标注作者可能省略的控制变量」
  • 批判思考（防被带节奏）：
    • 进阶指令：「找出该研究方法的3个潜在局限，并提供2篇2023年后发表的反向证据论文DOI」
  • 贴士：遇到公式按Alt+鼠标拖动选择，直接问「请用小学数学知识解释这个公式的含义」

1.2 错题攻克流水线

• 四步提分法：
  • 错因诊断：
    • 拍照/输入题目后问：「分析我在这道几何题中的思维误区，用认知心理学中的【确认偏差】概念解释」
  • 变式训练：
    • 生成指令：「基于该题知识点生成3道难度递增的变式题，附加解题路线图提示（不直接给答案）」
  • 记忆强化：
    • 记忆卡片指令：「把解题关键步骤转化为顺口溜，要求押韵且包含”辅助线””相似比”等术语」
  • 监控报告：
    • 进度查询：「统计我过去一周在三角函数板块的错题类型分布，用饼状图呈现并标注突破优先级」
  • 避坑：避免直接问答案，改用「给我提示而不是答案」触发引导模式

1.3 会议纪要革命

• 30秒整理术：
  • 录音转重点（需上传录音文件）：
    • 指令：「提取关键决策：用【决议事项】【责任人】【时间节点】三栏表格呈现，红色标注有争议的内容」
  • 行动清单：
    • 追问：「把会议内容转化为SMART原则任务清单，标注需要跨部门协作的事项」
  • 可视化呈现：
    • 高阶指令：「将项目时间线转化为甘特图代码（Mermaid语法格式），用❗标注关键依赖节点」
  • 贴士：输入「开启时间戳模式」可自动标注每个议题讨论时长

1.4 创建个人知识库

• 三步构建法：
  • 信息抓取：
    • 指令：「实时监控AI对话，自动提取以下内容到知识库：
      • 我重复使用3次以上的指令
      • 被标记「重要」的解决方案
      • 修改超过2次的输出内容」
  • 智能标签：
    • 分类指令：「为知识库添加多维度标签：#常用指令 #合同模板 #技术难题 #已验证方案」
  • 主动推送：
    • 触发机制：「当我讨论「用户增长」时，自动显示知识库中相关案例和过往成功方案」
  • 效果：新员工1周内即可调用团队沉淀的300+优质指令

场景2：学会自我校正与复盘

模块1：输出校准三板斧

• 问题：答案太官方不够接地气
• 修正流程：
  • 输入「开启小白模式」 → 禁用专业术语
  • 追加「举个菜市场大妈能懂的例子」
  • 最后用「检查是否有超过20字的句子」精简
• 案例修正：
  • 原句：「采用深度学习算法优化特征提取」
  • 修正后：「就像用智能筛子快速挑出黄豆里的黑豆」

模块2：敏感内容过滤器

• 防封号指南：
  • 医疗建议 「检查当前内容是否符合《互联网诊疗管理办法》」 添加「以上建议不能替代专业医生诊断」
  • 投资理财 「用红色标注涉及收益承诺的表述」 替换为历史数据展示
  • 政治相关 「开启中立模式重写以下内容」 添加多方观点平衡

场景3：零基础代码入门

模块1：代码调试 —— 5分钟精准排错

• 三步终结BUG法：
  • 步骤1：错误信息翻译：
    • 指令模板：

      【错误诊断模式】
      我遇到[编程语言]报错："粘贴错误信息"
      请：
      1. 用小白能懂的话解释问题本质
      2. 标注可能引发该错误的3个常见场景
      3. 给出最可能的修复方案（标★）和其他备选方案

    • 案例：

      报错：Python的IndexError: list index out of range → 人话解释：「就像试图从只有5个座位的电影院票根上找第6排的座位」 → 高频场景：循环条件错误/动态删减列表/索引计算失误 → 修复方案：在访问前添加if len(your_list) > index:条件判断

  • 步骤2：上下文分析：
    • 进阶指令：

      结合上下文代码片段：
      [粘贴相关代码]
      请：
      1. 用箭头图画出变量值变化轨迹
      2. 在可疑行号旁标注🛑并说明原因
      3. 输出修改后的代码差异对比（用绿色+/红色-标注）

  • 步骤3：防御性编程：
    • 防复发指令：

      针对这个错误类型：
      1. 设计3个单元测试用例（含边界条件）
      2. 生成代码片段：自动检测同类错误的防护性代码
      3. 推荐2个相关调试工具（VS Code插件/Python库）

    • 贴士：遇到复杂错误时，追加指令「用厨房做饭的比喻解释这个问题」快速理解本质

模块2：自动化脚本 —— 从需求到代码

• 无痛开发四阶法：
  • 案例需求：「自动备份指定文件夹到百度网盘，每周一凌晨执行，保留最近3个版本」
  • 阶段1：需求结构化：
    • 指令：

      将需求拆解为技术要素：
      1. 文件操作模块（增量备份/版本控制）
      2. 网盘API对接
      3. 定时任务配置
      4. 异常处理（网络中断/存储不足）
      输出技术选型建议表（含优缺点对比）

  • 阶段2：代码生成：
    • 分步指令：

      用Python实现以下功能：
      1. 遍历指定文件夹，生成MD5校验文件
      2. 调用百度网盘API上传（需处理OAuth2.认证）
      3. 添加日志记录（时间/操作/结果）
      4. 用APScheduler设置每周定时任务
      要求：
      - 每段代码添加中文注释
      - 分离配置文件和核心逻辑
      - 输出.env文件模板

  • 阶段3：测试优化：
    • 验证指令：

      为上述代码设计测试方案：
      1. 模拟断网环境下的重试机制
      2. 测试不同版本保留策略
      3. 内存泄漏检测方法
      生成测试用例的伪代码

  • 阶段4：交付文档：
    • 指令模板：

      生成用户手册：
      1. 安装依赖的pip命令清单
      2. 配置文件修改图示（红框标注必填项）
      3. 常见问题排障流程图
      4. 服务监控方案（Prometheus指标设计）

  • 避坑指南
    • 遇到API调用问题，使用指令「生成带错误处理的API调用代码模板」
    • 需要跨平台兼容时追加「确保代码在Windows/MacOS/Linux均可运行」

模块3：技术面试 —— 精准打击考点

• 备战体系构建：
  • 考点预测：
    • 指令：

      根据[目标公司]近3年面经和我的技术栈：[Java/Python/Go...]
      输出：
      1. 高频考点TOP10（按出现频率排序）
      2. 对应LeetCode题号（标注原题/变式题）
      3. 系统设计重点领域（附学习路线图）

    • 输出示例：

      阿里巴巴Java岗高频考点：
      1. 并发编程（80%出现）
        - 必刷题：LeetCode 1114/1188
        - 重点：线程池参数优化实战
      2. JVM调优（65%）
        - 实战案例：GC日志分析图谱
      ...

  • 白板编程模拟：
    • 实战流程：
      • 生成题目：
        • 给我一道中等难度的二叉树题目，要求：
          • 包含递归和非递归两种解法
          • 设置2个易错测试用例
          • 附带时间复杂度分析要点
      • 模拟面试：
        • 现在开始面试模拟：
          • 请用伪代码描述思路（计时10分钟）
          • 我会指出3个潜在bug，请现场修复
          • 最后给出优化建议（空间换时间策略）
      • 智能反馈：
        • 根据我的代码：[粘贴代码]
        • 请：
          • 按大厂评分标准给出ABC等级
          • 标注代码亮点（如优雅的边界处理）
          • 指出可能扣分的坏味道（如魔法数字）
    • 加分神器：
      • 生成10个高频追问问题：
      • 「如果数据量扩大1000倍，如何优化？」
      • 「这个算法在分布式环境怎么适配？」

场景4：网文小说辅助入门

模块1：小说创作 —— 人物关系管理

• 三维角色建模法：
  • 步骤1：角色档案生成：
    • 指令模板：

      生成小说角色模板：
      姓名：
      核心欲望：
      关键秘密：
      关系网络：
      - 盟友（表面/真实）
      - 对手（直接/潜在）
      - 情感羁绊（爱/恨/亏欠）
      示例填充：[悬疑小说配角]

    • 输出示例：

      药店老板王德发
      核心欲望：掩盖儿子肇事逃逸真相
      关键秘密：私藏受害者日记本
      关系网络：
      - 表面盟友：办案警员（定期提供假线索）
      - 真实对手：记者女儿（暗中调查案件）

  • 步骤2：关系可视化：
    • 指令：

      基于以下人物列表：[粘贴角色信息]
      1. 用Mermaid语法生成关系图（区分实线/虚线/不同颜色箭头）
      2. 标注3个潜在冲突爆发点
      3. 生成时间轴：关键事件对关系的影响

    • 导出工具：
      • 复制代码到Markdown编辑器实时渲染
      • 使用Draw.io导入生成专业图表
  • 步骤3：剧情冲突检测：
    • 指令：

      分析当前章节：[粘贴文本]
      1. 找出人物行为的矛盾点（与其档案不符）
      2. 建议3个增强戏剧性的改写方向
      3. 生成2个让读者惊呼的伏笔埋设方案

    • 避坑指南：
      • 避免角色脸谱化：追加指令「给反派添加3个合理化动机」
      • 防止剧情漏洞：使用「时间线冲突检测」指令

模块2：视频脚本 —— 情绪流量密码

• 爆款公式拆解：
  • 黄金结构模板：

    [0-15s] 反常识开头： "你知道吗？90%的人刷牙方式都是错的！"
    [16-30s] 权威背书： "北大口腔博士验证的3个标准动作"
    [31-45s] 视觉演示： 错误/正确对比（2倍速快剪+音效）
    [46-60s] 行动召唤： "点击左下角领取刷牙自查表"

  • 情绪曲线优化：
    • 指令流程：
      • 原始脚本分析：
        • 分析以下文案的情绪波动：
        • 「粘贴文案」
        • 输出：
          • 情绪值曲线图（紧张/有趣/感动）
          • 高潮点间隔时间统计
          • 建议优化的3个节奏卡点
      • 峰值设计：
        • 在以下时间点插入情绪钩子：
        • 00:18 加入「震惊」事件（数据反差）
        • 00:42 添加「共情」故事（用户证言）
        • 01:05 设置「悬念」问题（互动提问）
      • 分镜强化：
        • 将「产品优势」段落转化为分镜表：

          | 时长 | 画面 | 台词 | 音效 |
          |------|------|------|------|
          | 3s | 手机摔落慢镜头 | "每天承受100次..." | 玻璃碎裂声 |

获取《DeepSeek教程指南大全》PDF原文件，扫码关注回复： 20250208

在过年期间 DeepSeek 也算是火起来了，一会儿是什么拳打ChatGPT性能，一会又是什么脚踢英伟达股票。不过这些离我们大家的生活工作都太远了。

但是如果聊，如何像一个搜索引擎一样使用DeepSeek又太没有技术含量了。

今天我就来说说与生活、工作息息相关，又稍微需要一点使用技巧的功能，如何用DeepSeek来写作。

站长推荐：DeepSeek服务器繁忙怎么解决？16个免费R1满血版平替

有人可能就要说了，怎么用DeepSeek写作还用你教吗，我打字叫它帮我写不就行了吗。

唉，这就是我要教的，打字谁都会打，但是打什么字却大有学问，你输入的文字很大程度上影响它输出的内容质量。

01

技巧一

直白说出要求，别让它猜

比如要写一篇成都的旅游攻略，你不要说：帮我写一篇成都旅游攻略。

你应该说：帮我写一篇没有到过成都都能看懂的旅游攻略，讲一讲交通方式和路线、门票购买、景点内部观看顺序、历史文化这几个方面。文章语气轻松流畅，像是和人聊天一样。

这样AI就知道你的具体需求，不会天马行空的自由发挥。

02

技巧二

给AI设定一下背景信息

比如要写一篇恐怖小说，你不要直接说：给我写一篇恐怖小说。

你应该说：帮我写一篇中式恐怖小说，地点设定在小山村，时间设定在民国，第三人称视角，故事要多重反转，字数限制在1000字左右。

给定AI背景，让它以你的思路来前进，这样后续修改也很方便。

03

技巧三

给AI一个模版

比如要更新一篇产品使用说明，不要直接说：给我写一篇XX产品的使用说明。

你应该把旧版的产品说明书上传上去，然后说：按照这个旧版的使用说明写一个新版使用说明，新版增加了什么什么功能，剔除了什么没必要的功能。排版及行文规范与旧版相同。

AI的学习能力是很强的，有参考的模版能让它输出的内容更符合你的心意。

04

技巧四

记一些描述词，改动起来更省心

生成好的文章还是需要经过多次的改动才能更符合自己的心意和大众的审美，这个时候可以适当记住一些描述词，直接发给DeepSeek。

比如你要深化背景设定，你可以说：通过精细描绘历史背景，让读者仿佛置身与那个XX时代，增强故事的沉浸感和可信度。

你要增强情感波动，你可以说：设计故事的高潮和低谷，让读者在跟随主题或人物的旅程中体验更多的情感波动。

还有更多的描述词，大家可以扫码关注公众号，在公众号后台输入口令：20250207 领取。

总得来说，这几个技巧的使用就是要让AI更了解你的需求，这样才能输出更称心如意的内容。

这个时候又有人会问：我心里一点主意都没有，我自己都不知道想要什么，这个时候该怎么办呢？

那接下来的技巧就很适合你。

05

技巧五

广撒网，以量取质

比如你要写一篇XX化妆品的种草文，你可以说：帮我写五篇XX的种草文，每篇都要有不同的着重点，如实测效果，成分含量检测报告等。

这样多篇对比下来，你就可以选择自己最心仪的一篇。

06

技巧六

先学习再写作

比如你需要写一篇新闻稿，但是你从来没有写过，你可以先问：新闻稿如何撰写，什么样的新闻稿才是一篇好的新闻稿，给我展示一些非常优质的新闻稿。

这样通过学习，了解自己的需求，然后再把自己的需求反馈给DeepSeek，就能生成一篇符合心意的文章了。

通过这6个技巧，不管你是有自己的想法还是没有自己的想法，你都能顺利的写出一些想要的文章。不需要抠破脑袋，也不需要冥思苦想，只需要动动手指，10万+的爆文即可出炉。大家学会了就快去试试吧！

本文涉及的所有工具：

DeepSeek：https://ai-bot.cn/sites/6130.html

原文链接：DeepSeek 6个AI写作提示词技巧，变身10万+爆文生成器

本篇文章介绍了DeepSeek在不同领域和场景具体且实用的指令模板，帮助用户快速生成或优化内容、提升运营效率、优化产品策略、提高开发质量以及提升个人生活效率。适用于内容创作者、电商从业者、知识付费运营者、数据分析师、开发者以及希望提升生活效率的个人。

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一、内容创作类（5个）

爆款标题生成

• 指令：生成10个吸引眼球的[主题]标题，要求包含数字、情绪词和悬念
• 示例：输入“生成10个关于减肥的爆款标题”

小红书种草文

• 指令：以[身份]的口吻，写一篇[产品]的种草笔记，突出3个使用场景和2个痛点解决方案

短视频脚本

• 指令：生成一个[时长]的短视频脚本，包含开场悬念 + 中间反转 + 结尾行动号召

公众号长文

• 指令：以[风格]写一篇关于[主题]的深度文章，包含3个分论点，每个论点配1个案例

SEO优化文章

• 指令：围绕关键词[XXX]写一篇1000字文章，密度3%，包含H2/H3标签

二、电商运营类（5个）

产品描述优化

• 指令：为[产品]写一段吸引人的描述，突出3个卖点，包含1个使用场景

亚马逊评论分析

• 指令：分析以下评论数据，总结出3个用户痛点和2个改进建议

客服话术生成

• 指令：针对[问题]，生成5条专业且友好的客服回复话术

促销邮件撰写

• 指令：写一封[节日]促销邮件，包含限时优惠、紧迫感和行动号召

竞品分析报告

• 指令：对比[产品A]和[产品B]，列出3个优势、2个劣势和1个差异化建议

三、知识付费类（5个）

课程大纲设计

• 指令：设计一门[主题]的21天入门课程大纲，包含每天的学习目标和作业

电子书章节生成

• 指令：以[风格]写一篇关于[主题]的电子书章节，包含3个案例和1个行动指南

直播脚本撰写

• 指令：生成一场[时长]的直播脚本，包含开场互动、干货分享和促销环节

社群运营话术

• 指令：为[主题]社群设计7天激活话术，包含欢迎语、每日话题和互动游戏

知识星球内容

• 指令：生成一篇[主题]的星球日更内容，包含1个干货点 + 1个互动问题

四、数据分析类（5个）

销售数据洞察

• 指令：分析以下销售数据，找出3个增长机会和2个潜在风险

用户画像生成

• 指令：根据以下行为数据，生成[产品]的目标用户画像，包含3个特征

市场趋势预测

• 指令：基于[行业]最新数据，预测未来6个月的3个趋势

财务报表解读

• 指令：用通俗语言解读以下财务报表，指出2个关键问题和1个改进建议

竞品定价策略

• 指令：分析[竞品]的定价策略，给出3个优化建议

文章提供了快速搭建个人AI知识库的方案，通过结合 AnythingLLM 和 DeepSeek V3，用户可以高效地管理自己的知识库，通过AI进行智能检索和问答。文章详细介绍了安装、配置、上传文档和知识检索的具体步骤，适合新手快速上手。

站长推荐：DeepSeek服务器繁忙怎么解决？16个免费R1满血版平替

为什么需要私人AI知识库？

传统的大型语言模型（LLM）在回答问题时可能会出现答非所问、套话连篇等问题，导致信息检索效率低下。私有知识库在AI时代，私有知识库结合优秀的LLM，可以显著提升知识检索和归纳的效率。可以用于企业内部知识管理，适用于个人知识库的搭建。

个人AI知识库的搭建方案

• DeepSeekV3：（简称DS）幻方量化推出的大模型，性能与Claude 3.5相当，Token价格较低，本次方案使用DS作为推理模型。

1. 安装AnythingLLM

• 下载与安装：
  • 下载地址：访问AnythingLLM的官方网站，支持Windows、macOS和Linux系统。
  • 打开软件后，需要先设置LLM（语言模型）。
• 设置LLM：
  • 选择 DeepSeek 作为LLM提供商。
  • 模型选择 chat（即DeepSeek V3模型）。
  • 获取API Key：需要在DeepSeek官网注册账号并充值少量费用。

• 基础配置：
  • 在左下角的设置按钮中可以进行基础配置，如LLM、嵌入模型、向量数据库等。
  • 新手建议保持默认设置。
  • 嵌入模型（Embedding）：建议使用 bge-m3，它对多语言和长文本支持较好，但需要本地运行Ollama加载。新手可以跳过这一步。

2. 上传文档

• 上传方式：
  • 点击工作空间的上传按钮，支持上传PDF、CSV、音频文件，或者抓取网页内容。
  • 上传后，右键点击文件并选择“加入工作空间”即可。

• 扩展功能：
  • 在 DataConnector 中，可以获取YouTube视频（需要有字幕）、Confluence文档库等平台的数据。

3. 知识检索问答

• 开启对话：
  • 在工作区点击 New Thread 开启新的对话。
  • 提问后，AI会根据知识库中的内容进行回答。

• 查看引用来源：
  • 如果想确认AI回答的知识来源，可以在回答底部点击 Show Citations 查看引用的知识。

• 实时搜索功能：
  • AnythingLLM的新版本支持Agent模式，可以接入Google、Bing等搜索引擎，实现实时搜索，增加知识检索的时效性。

文章介绍了DeepSeek提示词技巧，通过优化指令输入的方式，提升模型生成内容的质量和适用性。文章提出了10种具体的技巧，每种技巧基于特定的认知原理和技术原理，通过实际案例展示了如何应用这些技巧，以及它们带来的效果提升。可以帮助用户更精准地表达需求，减少模型生成中的误差和幻觉，提升方案的适用性和执行性。

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角色锚定法

• 认知原理：工作记忆容量限制理论（Miller’s Law）。
• 技术原理：通过角色声明激活特定领域知识图谱节点，聚焦模型注意力机制。
• 方法：前置身份标签 + 专业场景定义。
• 案例：
  • 低效指令：“如何提高工作效率”。
  • 优化指令：“作为GTD认证时间管理教练，请为经常跨时区会议的跨国团队设计每日3小时深度工作保护方案”。
  • 效果：方案适用性提升40%（角色标签缩小决策空间）。

三维约束法

• 认知原理：决策疲劳规避机制。
• 技术原理：通过资源/精力/环境约束构建决策边界，实现帕累托最优解搜索。
• 方法：同步声明时间/精力/工具限制。
• 案例：
  • 基础指令：“制定学习计划”。
  • 进阶指令：“在每日可用2小时（19:00-21:00）、脑力峰值下降30%的晚间时段，设计Python机器学习进阶计划（需兼容Anki记忆曲线）”。
  • 效果：计划可持续性提升55%。

结构化退问

• 认知原理：组块化记忆理论。
• 技术原理：通过指令分片降低transformer架构的认知负荷。
• 方法：强制分步执行路径。
• 案例：
  • 模糊需求：“优化我的晨间流程”。
  • 结构化：“请按：①30分钟运动与认知激活的生化平衡→②信息摄入优先级矩阵构建→③跨平台日程自动同步方案分步优化”。
  • 效果：执行链路清晰度提升63%。

反幻觉验证

• 认知原理：元认知监控理论。
• 技术原理：建立可验证的时间日志数据锚点，对抗概率生成端差。
• 方法：要求标注时间记录方法论。
• 案例：
  • 普通指令：“分析我的时间使用情况”。
  • 防幻觉：“基于RescueTime连续两周屏幕使用数据，按《深度工作》四象限法分类，并说明统计显著性验证方法”。
  • 效果：诊断准确度提升58%。

模式嵌套法

• 认知原理：双加工理论系统激活。
• 技术原理：组合认知框架形成多维特征空间。
• 方法：混合经典时间管理模型。
• 案例：
  • 单模型：“用艾森豪威尔矩阵规划任务”。
  • 嵌套：“在四象限法基础上，叠加《番茄工作法》的注意力周期律动，整合《搞定》的每周回顾机制”。
  • 效果：系统适配性提升47%。

可视化驱动

• 认知原理：图优效应（Picture Superiority Effect）。
• 技术原理：激活视党皮层关联的神经网络通路。
• 方法：指定时间地理学表达范式。
• 案例：
  • 文字需求：“展示我的时间分配”。
  • 可视化：“用时区热力图呈现跨洲协作周日程，X轴为UTC时间，Y轴为协作方，色阶表示认知负荷强度（附颜色映射公式）”。
  • 效果：模式识别效率提升61%。

增量修正协议

• 认知原理：动态一致性理论。
• 技术原理：通过梯度下降实现方案选代优化。
• 方法：建立“约束变更→方案调整”映射。
• 案例：
  • 初始方案：“每周40小时工作计划”。
  • 修正：“若新增3小时通动时间但必须保证7小时睡眠，如何重新分配学习/工作/运动模块？需提供调整后的益夜节律匹配度评估”。
  • 效果：方案弹性提升44%。

技术雷达锚定

• 认知原理：认知脚手架理论。
• 技术原理：锁定特定方法论版本防止概念漂移。
• 方法：绑定经典理论版本号。
• 案例：
  • 通用指令：“推荐任务管理工具”。
  • 锚定：“依据《Getting Things Done》2015修订版第7章，设计OmniFocus与Todoist的跨设备同步实施方案”。
  • 效果：方法保真度提升66%。

多模态验证

• 认知原理：多重缩码理论。
• 技术原理：跨模态表征增强记忆提取。
• 方法：三维时间立方体构建。
• 案例：
  • 单模态：“说明时间阻塞法”。
  • 多模态：“阐述时间立方体方法论，给出每日能量波动计算公式，并绘制三维时间块分配图（附Blender建模参数）”。
  • 效果：方法掌握度提升52%。

效能监测绑定

• 认知原理：霍桑效应强化机制。
• 技术原理：建立量化反馈回路。
• 方法：嵌入PDCA循环监测点。
• 案例：
  • 普通需求：“制定阅读计划”。
  • 监测绑定：“设计6周主题阅读计划，需包含：①每周认知负荷评估公式②Readwise同步规则③Notion仪表盘关键指标（完成率/理解度/输出转化率）”。
• 效果：目标达成率提升57%。