DeepSeek 五大隱藏使用技巧!忘掉提示詞那套,AI 最反人類的設定終於被消滅了
DeepSeek 以比 ChatGPT 更快速度成為一個現象級 AI 產品,也是這個春節最熱議的話題之一。對於更多普通人來說,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現了更多有用的技巧,歡迎在留言區和我們分享。
DeepSeek 爆火後,我收到了超過 50 位讀者的求助,幾乎都是類似的困擾:
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所以,我決定發佈這份《DeepSeek 攻略》。
第一批發揮 DeepSeek 真正價值的人,早已搶光你行業的紅利。
對,免費的 Deepseek 已經追趕上 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——
我們終於不用跪著用 AI 了。
註:本文所有技巧均來自真實案例,所有提示詞都經過反復驗證。
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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「專業提示詞」和「模板」,那就是走錯了方向。
DeepSeek 根本不吃這一套。
為什麼?
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,需要你事無鉅細地安排任務步驟。(指令型)
-
一個小機靈鬼,只要你說明目的,他就能自己思考怎麼做。(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,進行新能源行業分析,用於準備與比亞迪供應商談判。
傳統方式:
請你扮演一位新能源行業分析師,按照以下步驟分析:
1. 市場規模
2. 競爭格局
3. 技術路線
4. 未來趨勢
要求:每部分 800 字,引用權威數據…
結果:得到一份乾巴巴的報告,一眼 AI。
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一眼 AI,除了正確毛用沒有。
正確方式:
我下週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. 他們的技術優勢在哪
2. 可能要價多少
3. 有什麼談判時能用的專業術語
重點是讓我聽得懂,能裝得像內行
結果:DeepSeek 直接給出接地氣的分析,還附帶談判話術。
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竟然還帶話術的,這就是最大的區別:
DeepSeek 不需要你寫「專業提示詞」,
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 法則寫週報」
-
而要說:
我要寫週報,老闆週一要看,希望重點放在 xxx 上,重點是讓咱們部門在老闆面前能達到裝逼效果,力壓隔壁研發部,但擔心研髮質疑我們產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 的回覆太抽像,像是在讀天書。
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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:
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抽像,真 TM 抽像
加上「說人話」後的回答:

人話後
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,直接複製過去即可:
【請用以下規範輸出:1.語言平實直述,避免抽像隱喻;2.使用日常場景化案例輔助說明;3.優先選擇具體名詞替代抽像概念;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.複雜內容分點說明;9.保持口語化但不過度簡化專業內容;10.確保信息準確前提下優先選擇大眾認知詞彙】
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 AI,正在讓月付 200 美金的 o1 坐不住了。
為什麼?
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:

DeepSeek 的回答:

這就是最大的區別:
-
GPT-o1 線性羅列,像個高級文檔工具
-
DeepSeek 深度思考,像個思考夥伴
免費的 DeepSeek,直接讓整個矽谷 AI 公司的牛馬連夜加班,
幸虧他們不用過春節。
但最近,我發現一個現象:
由於用戶暴增,DeepSeek 明顯調整了響應策略:
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思考時間從 20 秒降到 5 秒
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回答深度明顯下降
-
反思能力受限

算力緊張,只給 5 秒
這是可以理解的臨時措施,畢竟算力就是燒錢。
但對於我們用戶來說,如何繼續激發它的深度思考能力?
我整理了三個核心提示詞,為了裝逼,稱為深度思考三件套:
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
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
請在你的思考分析過程中同時對你的回答進行複盤至少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。

最強大的文風轉換器
昨天,我用 DeepSeek,寫了一篇漢賦。
讚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。

這用典,這駢文,真的沒誰了。
發在群裡後,直接炸出了三個語文老師…

還有的朋友,寫出的文字連專業編劇都說老到。


事實上,這正是 DeepSeek 的第四個秘密武器:文風轉換器
提示詞很簡單,哪怕口述就行:
模仿 xxx 的文風,撰寫關於 xxxxx 的一篇 xx 文體。
但要注意兩點局限:
一方面,它更適合模仿經典作家,因為訓練數據充足,風格特徵明顯。
另一方面,不要期待 100% 還原,80% 相似度已經很厲害,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。
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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:
我要寫一篇關於讚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讚,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:

注意要先提供內容原文(儘量詳盡,一般不少於 8000 字),然後直接要求其模仿即可。

當然,為了更好的效果,最好用上萬能公式。
使用禁區:什麼情況不要用它
說了這麼多優點,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 字的文章容易出現邏輯斷裂,建議用 Claude200k。
因為DeepSeek 預設是 64k,長文不夠用。

長文本目前確實不夠用
2. 特殊內容
畢竟是國產 AI,內置尺度喪心病狂。

凡是這樣回覆的時候,就是觸發關鍵詞
很多時候你不知道哪句話就觸發了。
這種情況怎麼解決呢?
因為 DeepSeek 是後置審,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,總有一次是不觸發的。

2.在生成回答的時候,狂點複製回答按鈕。這樣確保觸發審 核的時候,你的剪貼板上面擁有前面回答的內容

3.一勞永逸,換禦三家。(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。
這意味著什麼?
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。
只需要,說清楚你要什麼,告訴它具體場景,說人話。
因為 DeepSeek 幹掉了 23 年以來 AI 最反人類的設定
——讓人類學習機器語言(提示詞)。

這就像手機進化史的關鍵轉折點:
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諾基亞時代:看說明書,學組合鍵,刷機
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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,這也是為什麼我要堅持在過年前發佈這篇文章。
DeepSeek 就是代表了新一代 AI 的使用範式,辭舊迎新!
國產 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發佈了 R1,我依舊用懷疑的心態試一試,根本沒報任何希望,
但看到它的深度思考,給到我的完全不遜於,甚至部分超越了禦三家(GPT、Claude、Gemini)的回答。
我的手再次發抖了。
我知道,時代變了。
DeepSeek 讓我看到:
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它懂「說人話」背後的人情世故
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它理解「裝逼效果」里的社交規則
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它能用《滕王閣序》寫緬北詐騙的荒誕
當矽谷還在教用戶如何「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。
後記
寫到這裏,評論區肯定有人要噴我了,
覺得一個破 DeepSeek,至於上升到什麼家國情懷麼。
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,終於可以對著西方 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。
北京其實六環內禁止煙花爆竹燃放,誰知道哪個不知名勇士幹的。
我突然想起 OpenAI 首席科學家 Ilya Sutskever 說過的話:
真正的湧現,往往發生在主流視野之外。
此刻,在杭州某個未眠的寫字樓里,或許正有工程師在調試下一代模型。
而你我手中的 DeepSeek,就是那顆已經點燃的爆竹。
聽,AI 革命的聲音。