大家好，我是解決師 Blue~
DeepSeek 爆火后，幾乎一夜之間，朋友圈里關(guān)注 AI 的和不關(guān)注 AI 的都在討論 DeepSeek。
目前 DeepSeek 全球 160 多個國家登頂，日活躍用戶數(shù)突破 1500 萬，成了全球增速最快的 AI 應(yīng)用。
能獲得這個成就的原因只有一個，那就是：他們發(fā)布了一個免費(fèi)且無比聰明的模型—DeepSeek R1。
經(jīng)過我這幾天每天 5 小時(shí)以上的爆肝體驗(yàn)，以及看了一些小伙伴的測試之后，我發(fā)現(xiàn)很多人對大語言模型依然懷著錯誤的認(rèn)知和預(yù)期，因?yàn)橐恍╁e誤的認(rèn)知，這很可能會阻礙我們使用 DeepSeek R1 的體驗(yàn)。
因?yàn)?DeepSeek “聰明”這個特性，讓我們?nèi)ツ晁鶎W(xué)習(xí)的大量的提示詞技巧開始失效。
我們不再需要那么多的提示詞技巧，只需要很簡單地表述自己的需求，便能獲得超出預(yù)期的回答。
所以 DeepSeek 到底是什么？怎么用啊！
那么我將通過這篇文章的以下四個部分來向大家介紹：
第一部分，我會向你解釋應(yīng)用 DeepSeek 模型最重要的秘密，為什么我們會丟棄之前使用方式與 GPT 指令模版的方式。
第二部分，我會向你介紹 DeepSeek 大型語言模型最好用的隱藏玩法：說人話，以及為什么「說人話」對于推理模型的 DeepSeek 會好用。
第三部分，則會向你介紹使用 DeepSeek 它最強(qiáng)大的技能「深度思考」，以及如何在現(xiàn)在的條件下去激發(fā)深度思考。
第四部分，則是向你介紹我目前在使用 DeepSeek 時(shí)常用好用的 8 大技巧，這些也是我覺得使用 DeepSeek 必備的基礎(chǔ)能力。
不過，在做任何深入的介紹之前，如果你還沒使用過 DeepSeek 的話，強(qiáng)烈建議你先去做一些嘗試，再返回看文章，效果會更加好。
DeepSeek 它的使用方式與 GPT 是很不同的。
核心要點(diǎn)是我們需要先把之前使用 AI 的那一套固定傳統(tǒng)的思維模式扔掉，比如所謂的專業(yè)提示詞以及一些提示詞的模板。
如果我們還在使用各種'專業(yè)提示詞'和'模板'，那么就完全走錯了方向。
DeepSeek 根本不吃提示詞這一套。
為什么？因?yàn)?DeepSeek 它是推理型模型，我們不適合用指令型模板去操作它。
這兩種類型的模型就像兩個不同的思維的人：
指令型的人就像一個小書呆子，需要你事無巨細(xì)地安排任務(wù)步驟。像 OpenAI 的 GPT-4o、DeepSeek V3、豆包等都屬于指令模型（instruct model），這類模型是專門設(shè)計(jì)用于遵循指令生成內(nèi)容或執(zhí)行任務(wù)的。
推理型模型人就像一個小機(jī)靈鬼，專注于邏輯推理、問題解決的模型，能夠自主處理需要多步驟分析、因果推斷或復(fù)雜決策的任務(wù)，只要你說明目的，他就能自己思考怎么做。
從實(shí)際的應(yīng)用角度來說，如果說 GPT 你要學(xué)會提問，那么使用 DeepSeek 就需要你學(xué)會對它提要求。
所以我們在使用 DeepSeek 的時(shí)候需要直接的說出具體的需求和場景。
例如我現(xiàn)在需要做什么？目的是什么？希望達(dá)到什么樣的效果？但是又擔(dān)心什么樣的問題？
那么，讓我用一個真實(shí)案例來說明。
我們以前傳統(tǒng)方式：
你是一個文案專家，你幫我在優(yōu)設(shè)的 AI 導(dǎo)航工具里針對 DeepSeek 這個 AI 工具寫一段 20 字以內(nèi)的簡介，簡介的內(nèi)容要貼合產(chǎn)品的優(yōu)點(diǎn)，同時(shí)給我提出 5 個不同方向的文案。
這樣我們只會得到一份干巴巴的文案，雖然文案可以使用，但是還是有一種很死板的 AI 味。
DeepSeek 的新方式：
比如我之前想讓 DeepSeek 幫我寫一段優(yōu)設(shè) AI 導(dǎo)航工具的簡介文案。
我們優(yōu)設(shè)有一個收集 AI 工具的的導(dǎo)航網(wǎng)站，里面收錄了很多熱門的 AI 工具，我現(xiàn)在想要將 DeepSeek 這個新興的 AI 工具收錄進(jìn)我們的 AI 工具導(dǎo)航里面，但是目前缺乏一個針對 DeepSeek 的 20 字以內(nèi)的簡介，我希望你幫我寫一段簡介，簡介的內(nèi)容需要用情緒化的方式介紹一下 DeepSeek 這個工具的特點(diǎn)，讓用戶一眼就能了解到這個工具到底有什么作用。但是有擔(dān)心會觸及的廣告法，請能幫我在簡介當(dāng)中規(guī)避這個問題，請說人話。
從生成的結(jié)果上面來看，Deepseek 從它的思考過程、解析思路以及答案等方面直接給出接地氣的分析。
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(shí)場景和具體需求。
所以使用 DeepSeek 最重要的就是一個通用公式：
我現(xiàn)在需要做什么？目的是什么？希望達(dá)到什么樣的效果？但是又擔(dān)心什么樣的問題？
就像你跟一個聰明的同事溝通：不要說'請按照 STAR 法則寫周報(bào)'
而要說：我要寫周報(bào)，老板周一要看，我希望周報(bào)的內(nèi)容重點(diǎn)放在 xxx 上，讓咱們部門在老板面前能達(dá)到裝逼效果，力壓隔壁研發(fā)部，但擔(dān)心研發(fā)質(zhì)疑我們產(chǎn)品文檔寫得不夠詳細(xì)……'
在網(wǎng)絡(luò)上遇到很多人都在抱怨 DeepSeek 的回復(fù)太抽象，像是在讀天書。
即使使用了結(jié)構(gòu)化問題法之后，得到的答案要么很像技術(shù)說明書，要么就是長篇大論卻言之無物？
其實(shí)出現(xiàn)這種情況的根本原因，還是在于我們都還是按照之前使用 AI 的習(xí)慣，給 Deepseek 喂了很詳細(xì)的提示詞（咒語 / Prompt）。
以往的 AI 給出的回答常給人一種機(jī)械、刻板的感覺，滿屏都是 “首先、其次、然后、總而言之” 這樣的模式連接詞。
如果你覺得 Deepseek 給你的答案過于專業(yè)過于抽象，你就在問題后面多加一句：“用通俗的語言說明/說人話/讓小學(xué)生也能聽懂/讓我奶奶也能聽懂...”就可以解決這個問題了。
因?yàn)?Deepseek 對“說人話”這個詞語很敏感。
我們只要告訴 DeepSeek，他的受眾對象是誰， 對著這類人講他們聽得懂的黑話，這樣效果更佳。
為什么「說人話」對于推理模型的 DeepSeek 會好用。
這就好比你在講故事的時(shí)候，先構(gòu)建一個大家都能進(jìn)入的場景，然后用幾個關(guān)鍵詞點(diǎn)燃大家的興趣，讓聽眾順著你的思路走下去。
這里面核心邏輯就是：利用場景設(shè)定，激活模型對語境、受眾和風(fēng)格的敏感度，讓它更精準(zhǔn)地對接用戶的需求。
就是讓復(fù)雜的信息變得簡單易懂，就像把高深的理論用最接地氣的方式講給你聽。
具體來說，可以從三個方面來看：
這正是現(xiàn)代信息傳遞中，科技與人性化思維相結(jié)合的精髓所在。
為什么「指名道姓」式的溝通更管用？
把“說人話”再具體化，就是明確你在和誰對話，這樣效果就會更佳。
想象一下，如果你在對話中不僅提醒模型“說人話”，還特別說明“面向大學(xué)生”、“針對 UX 設(shè)計(jì)師”或者“給技術(shù)小白
解釋”，那模型就能更精準(zhǔn)地調(diào)出符合這群體思維模式和認(rèn)知水平的表達(dá)方式。
實(shí)戰(zhàn)效果對比：
當(dāng)你說'給我們的 UI 設(shè)計(jì)新手解釋設(shè)計(jì)系統(tǒng)'，效果遠(yuǎn)超普通'說人話'，就像在設(shè)計(jì)說明文檔中標(biāo)明'開發(fā)者/設(shè)計(jì)師/用研'不同角色須知——精準(zhǔn)度
假設(shè)我們要向產(chǎn)品經(jīng)理解釋「容錯性設(shè)計(jì)」時(shí)。
第一次我們給出模糊指令：'用說人話解釋容錯性設(shè)計(jì)'
可能得到上面這種接地氣的例子。
然而第二次我們給出精準(zhǔn)指令：'給 APP 產(chǎn)品經(jīng)理用說人話的方式解釋容錯性設(shè)計(jì)'
從產(chǎn)出的結(jié)果上，我們就可以看得出非常契合產(chǎn)品經(jīng)理的視角，這樣產(chǎn)品經(jīng)理就更容易理解了。
總結(jié)下來可以從三個方面著手：
把“說人話”進(jìn)一步具體化，就是在構(gòu)建場景、切換風(fēng)格的基礎(chǔ)上，再精細(xì)化地鎖定受眾。
這樣一來，信息傳遞不僅變得“更人性化”，還能真正做到讓每一個目標(biāo)受眾都能聽得懂、用得上。
正如羅振宇常說的那樣，“我們不是在講課，而是在和觀眾對話”，只有對話真正對上號，才能讓復(fù)雜的知識輕松落地。
Deepseek 就像我們身邊善解人意的朋友，它不僅能理解表面意思，還能捕捉到字里行間的隱含情感和意圖，最終給出自然流暢、貼近人類表達(dá)方式的回應(yīng)。
聊天界面提供了三種模式——基礎(chǔ)模型、深度思考（R1）和聯(lián)網(wǎng)搜索，可根據(jù)不同場景和需求，靈活選用。
在 DeepSeek 的對話界面中，我們會注意到聊天輸入框下方的兩個選擇「深度思考 R1」和「聯(lián)網(wǎng)搜索」
「深度思考 R1」這個選項(xiàng)其實(shí)是一個切換鍵，它背后關(guān)聯(lián)著 V3 和 R1 兩個模型的不同能力。
基礎(chǔ)模型，于去年 12 月升級到 DeepSeek-V3 版，性能比肩全球頂尖的開閉源模型（如 4o、Claude-3.5-Sonnet、Qwen2.5、Llama-3.1 等）。
當(dāng)不啟用“深度思考”時(shí)，我們使用的是 V3 模型，它就像一個多面手，能夠高效地處理各種語言任務(wù)，比如快速生成文章、翻譯、聊天等，適合那些需要快速得到答案或者處理多種任務(wù)的場景。
而當(dāng)我們啟用“深度思考”時(shí)，就切換到了 R1 模型，它更像是一個邏輯專家，擅長解決復(fù)雜的邏輯問題、進(jìn)行深度推理，比如數(shù)學(xué)建模、編程代碼生成等。
不過，很多用戶在體驗(yàn)到“深度思考”帶來的神奇效果后，就習(xí)慣性地在所有問題上都啟用它。
關(guān)于「深度思考 R1」
深度思考是一種基于內(nèi)部知識和經(jīng)驗(yàn)，通過邏輯推理、分析綜合等方法來深入探究問題本質(zhì)的思考方式，它更側(cè)重于對信息的深度加工和理解，而不是簡單地獲取信息，深度思考在寫作、學(xué)習(xí)和創(chuàng)意生成等場景中，深度思考能夠發(fā)揮重要作用。
關(guān)于「聯(lián)網(wǎng)搜索」
聯(lián)網(wǎng)搜索是一種基于互聯(lián)網(wǎng)的信息檢索方式，通過搜索引擎等工具可以快速查找和獲取各種信息。
在查新聞、找資料、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)等場景中，聯(lián)網(wǎng)搜索具有顯著優(yōu)勢。
深度思考和聯(lián)網(wǎng)搜索各有其優(yōu)勢和適用場景。
在實(shí)際應(yīng)用中，我們可以根據(jù)具體需求和場景選擇合適的方式來獲取信息和處理問題。
以下是給 DeepSeek 新手的 8 個「接地氣」的技巧，看完直接用。
技巧 1：講清目標(biāo)
通過明確品牌定位、目標(biāo)用戶、顏色方案、必須包含的元素以及字體和圖標(biāo)風(fēng)格的偏好，DeepSeek 可以提供更貼合需求的設(shè)計(jì)建議。
這就是在告訴我們直接說需求，千別繞彎子。
在使用 DeepSeek 時(shí)，講清目標(biāo)是獲取高質(zhì)量、精準(zhǔn)回答的關(guān)鍵步驟。
我們不要教 DeepSeek 做事，別問'你能做什么?'，而是直接告訴它：我要 xx，目的是要 xx，希望達(dá)到 xx 效果，不希望出現(xiàn) xx 問題...，Deepseek 都能秒懂的。
因?yàn)槊鎸σ粋€聰明的機(jī)器人，我們很多時(shí)候不需要教它去怎么做，給它定義清楚目標(biāo)就好了。
和 OKR 的邏輯一樣，發(fā)揮它的主觀能動性。
技巧 2：在提問中增加數(shù)字來豐富背景
面對這種聰明的幫手，它的習(xí)慣是你一問，它就給你一套解決方案。
如果你沒將背景說清楚，它也不會在繼續(xù)問你，它就會根據(jù)自己的經(jīng)驗(yàn)來回答了。
所以我們需要給它提供必要的任務(wù)背景，同時(shí)強(qiáng)調(diào)數(shù)量，它可以還你多套完整有用的解決方案。
同時(shí)由于用戶暴增，DeepSeek 明顯調(diào)整了響應(yīng)策略，思考時(shí)間從 20 秒降到 5 秒，回答的內(nèi)容深度明顯下降，
反思能力由于時(shí)間關(guān)系受到了限制。
它這樣做我們也是可以理解的，畢竟思考越久，所需的算力就越燒錢。
但對于我們用戶來說，如何還能激發(fā)它的深度思考能力？
這里試用了三個核心提示詞，可以幫助 DeepSeek 激發(fā)它的深度思考能力。
如此一來，深度思考的時(shí)間將會變長，所以我們這里使用核心是：反思。
技巧 3：讓 Deepseek 說人話
如果 Deepseek 給你的回答就跟話癆一樣，太復(fù)雜，看不懂或者回答的非常專業(yè)，你就直接回它三個字：說人話，效果簡直神了。
見風(fēng)使陀說人話是一種讓 DeepSeek 以更通俗易懂的方式輸出內(nèi)容的技巧，其核心在于通過特定的提示詞或指令，讓模型將復(fù)雜、抽象的內(nèi)容轉(zhuǎn)化為更接地氣、貼近日常表達(dá)的語言。
如果“說人話”效果不夠理想，可以使用更詳細(xì)的規(guī)范指令。
直接跟 ta 說，請用以下規(guī)范輸出：
將上述規(guī)范加入問題中，能進(jìn)一步提升回答的通俗性。
同時(shí)我們也可以通過添加角色設(shè)定、結(jié)合場景限制、確保信息準(zhǔn)確三個方面可以讓 DeepSeek 的回答更加貼近日常表達(dá)，降低理解難度，提高信息的可接受性。
添加角色設(shè)定示例：
“用廣場舞大媽的聊天方式說說這個項(xiàng)目的優(yōu)點(diǎn)?！?br>“像給小學(xué)生解釋一樣，說說這個科學(xué)原理?！?/span>
結(jié)合場景限制示例：
“在家庭聚會場景下，如何向長輩解釋我的工作？”
“在朋友聚會時(shí)，用輕松的語氣說說最近的科技趨勢。”
確保信息準(zhǔn)確示例：
“請用通俗易懂的方式解釋這個概念，但要確保信息準(zhǔn)確?！?/span>
技巧 4：用假設(shè)性問題激發(fā)它的預(yù)判腦洞
我們之前說過 DeepSeek r1 是推理模型，我們要用假設(shè)新問題激發(fā)它的預(yù)判腦洞，這樣才能幫助我們提前避坑。
如果我們用指令會不會來觸發(fā) DeepSeek 的預(yù)判模式？
如果是這么直接的方式提問效果就顯得很一般了。
但如果你這樣問：如果想在互聯(lián)網(wǎng)設(shè)計(jì)師的社群中當(dāng)做互動贈書的活動，用戶會不會覺得沒新意？換成打卡解鎖福利
會不會更好？那么送什么類型的獎品會更吸引到現(xiàn)在的設(shè)計(jì)師。
DeepSeek 不僅會給出方案，還會分析不同的選擇和利弊，甚至主動提出你沒想到的優(yōu)化點(diǎn)。
只要是提出這個假設(shè)性的問題，比如未來三個月設(shè)計(jì)行業(yè)可能會發(fā)生什么，它就會從行業(yè)趨勢、政策因素、競品動向等進(jìn)行深度分析，推演出你沒想到的細(xì)節(jié)。
技巧 5：利用 DeepSeek 查漏補(bǔ)缺
利用 DeepSeek 進(jìn)行查漏補(bǔ)缺，可以幫助用戶在項(xiàng)目、內(nèi)容創(chuàng)作或數(shù)據(jù)分析中發(fā)現(xiàn)潛在問題并提供解決方案。
當(dāng)我們在做方案的時(shí)候，如果你害怕自己的方案方案有問題，但是自己會看不出來這些問題，我們就可以利用啟動杠擊模式。
示例中沿用了上一個在互聯(lián)網(wǎng)設(shè)計(jì)師的社群中當(dāng)做互動贈書的活動假設(shè)性問題，只需要直接甩給他一句，啟用杠擊模式，DeepSeek 會先列出原方案的短板，然后再給出優(yōu)化后的方案。
技巧 6：尋找元問題
聰明人不但會提供答案，還會提出很多好問題。
所以在使用 DeepSeek 時(shí)，尋找“元問題”是一種非常有效的技巧，可以幫助用戶更深入地思考問題的本質(zhì)，從而獲得更全面、更有針對性的答案。
所以我們可以借助 DeepSeek 向我們反向提問，幫助我們思考。
或者是在我們自己提出問題之前，就先讓 DeepSeek 來問我們，找到一些元問題。
這里我總結(jié)了一些具體尋找元問題的使用技巧。
① 提出開放式問題，引導(dǎo) DeepSeek 反向提問
當(dāng)你不確定具體需求時(shí)，可以先提出一個開放式問題，讓 DeepSeek 幫助你梳理關(guān)鍵點(diǎn)。
例如：我現(xiàn)在打算開展一個電商項(xiàng)目，但不太確定具體需求應(yīng)該怎么描述，請你幫我列出 5 個關(guān)鍵問題，協(xié)助我理清思路。
這種方式可以幫助你從多個角度思考問題，避免遺漏重要的細(xì)節(jié)
② 利用“背景+需求+限制條件”結(jié)構(gòu)
在提問時(shí)，采用“背景+需求+限制條件”的結(jié)構(gòu)，可以幫助 DeepSeek 更好地理解問題的上下文，從而更精準(zhǔn)地回答。
例如：
背景：“我正在準(zhǔn)備一個面向年輕用戶的社交媒體營銷活動。”
需求：“請幫我設(shè)計(jì)一個吸引用戶的互動環(huán)節(jié)?！?/span>
限制條件：“預(yù)算在 1 萬元以內(nèi)，活動周期為一周?！?/span>
③ 通過追問細(xì)化問題
如果 DeepSeek 的回答不夠具體，可以通過追問進(jìn)一步細(xì)化問題。例如：
第一輪：“請幫我設(shè)計(jì)一個內(nèi)容收藏產(chǎn)品的用戶旅程?！?/span>
第二輪：“針對這個用戶旅程，用戶在使用過程中可能會遇到哪些痛點(diǎn)？”
第三輪：“針對這些痛點(diǎn)，有哪些具體的優(yōu)化建議？”
④ 要求 DeepSeek 驗(yàn)證確認(rèn)
在提問時(shí)，可以要求 DeepSeek 先列出需要了解的關(guān)鍵信息，待你補(bǔ)充后再生成具體內(nèi)容。例如：
問題：“請先列出需要了解的產(chǎn)品功能項(xiàng)，待我補(bǔ)充后繼續(xù)生成產(chǎn)品設(shè)計(jì)文檔。”
⑤ 使用逆向提問技巧
當(dāng)問題比較復(fù)雜或模糊時(shí)，可以嘗試逆向提問，讓 DeepSeek 從結(jié)果出發(fā)反向思考。
例如：
問題：“如果我們的產(chǎn)品要在未來 3 年內(nèi)占據(jù)市場份額的 30%，現(xiàn)在需要解決哪些關(guān)鍵問題？”
通過這些技巧，你可以更有效地利用 DeepSeek 尋找問題的核心，從而獲得更有價(jià)值的建議和解決方案。
技巧 7：讓 AI 回答更靠譜
我們應(yīng)該都知道 無論多先進(jìn)的 AI 模型，都是有一定局限性的。
AI 模型生成的內(nèi)容是基于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)規(guī)律，可能存在事實(shí)性錯誤或誤解，所以我們一般會在得到 AI 的回復(fù)之后，要求增加上以上這五種限制的條件，可以讓 DeepSeek 的回答更加靠譜，提高回答的準(zhǔn)確性和可信度。
要求驗(yàn)證和引用示例：
限制瞎編：加上這些要求
“給出可驗(yàn)證的參考資料來源”
“如果不確定請明確說明”
要求分步推理示例：
對付復(fù)雜問題，分步驟問：
“第一步先列出可能的方法，第二步分析優(yōu)缺點(diǎn)，第三步給出推薦方案”
技巧 8：借鑒大佬思維，讓聰明翻倍
當(dāng)我們遇到很多想不通的問題的時(shí)候，可以通過借鑒行業(yè)大佬的思維，來找尋一些問題的答案。
比如我這里讓馬斯克和雷軍來針對 2025 年互聯(lián)網(wǎng)設(shè)計(jì)師還有哪些發(fā)展方向進(jìn)行辯論。
從這里面的內(nèi)容當(dāng)中可以看出，都還是比較符合這些大佬的思維模式和語言習(xí)慣的，雖然有些回答可能有點(diǎn)放飛自我了，但是我們可以根據(jù)不同的實(shí)際情況添加限制條件，所以我們可以通過這種借鑒大佬思維取巧的方式，讓我們獲得更多的靈感。
說了這么多優(yōu)點(diǎn)，也必須說說它的局限性，以下場景不建議使用 DeepSeek。
1. 長文本處理限制
DeepSeek R1 目前提供的上下文長度為 64k token，對應(yīng)到中文字符大約為 3-4 萬字。
這意味著在處理超過這一長度的文檔時(shí)，DeepSeek 可能無法一次性處理完整個文檔，而是通過檢索增強(qiáng)（RAG）的方式選取部分內(nèi)容作為記憶的一部分。
在處理長文本時(shí)，DeepSeek 可能出現(xiàn)邏輯斷裂的情況。
這是因?yàn)槟Ｐ驮谔幚黹L文本時(shí)難以保持整體的連貫性和一致性。
因此，在需要處理非常龐大的文檔集合時(shí)，可能不是最佳選擇。
2. 敏感內(nèi)容
因?yàn)槭菄a(chǎn)的 AI 產(chǎn)品，DeepSeek 內(nèi)置了嚴(yán)格的審核機(jī)制，對于敏感內(nèi)容會進(jìn)行限制。
這可能導(dǎo)致用戶在處理某些特定主題時(shí)遇到障礙。
如果我們在溝通的過程中遇到了這樣回復(fù)的時(shí)候，大概率就是觸發(fā)審核機(jī)制。
很多時(shí)候你不知道哪句話就觸發(fā)審核了，這種情況怎么解決呢？
因?yàn)?DeepSeek 是后置審核，所以可以在你的提問處點(diǎn)擊修改，再提交幾次，修改到內(nèi)容是不觸發(fā)審核的，確保提問時(shí)語言清晰、準(zhǔn)確，避免模糊不清或可能引發(fā)歧義的表述。
曾經(jīng)，要充分用好 AI，我們需要花費(fèi)大量時(shí)間收集提示詞模板，學(xué)習(xí)各種指令和參數(shù)。
這一系列復(fù)雜的操作讓許多人對 AI 望而卻步。
但現(xiàn)在，這一切都將成為歷史，DeepSeek 代表了 AI 的未來方向——更懂人話，更會思考。
使用 DeepSeek 只需簡簡單單地做到三件事：清晰表達(dá)自己的需求，說明具體應(yīng)用場景，用最直白、日常的語言去和 Deepseek 交流。
這意味著 AI 的使用門檻正在快速降低。
就像設(shè)哥一直在和我們強(qiáng)調(diào)的，總有一天提示詞這種內(nèi)耗的東西終將會成為過去！
那些還在用提示詞收割的成為了智商稅。
DeepSeek 就是代表了新一代 AI 的使用范式，契合 2025 的辭舊迎新！
