前幾天和一位從事技術工作的朋友聊天，談到了AI的話題。

"現在的AI簡直太神奇了，隨便問什么都能回答。"他興奮地說。

我好奇地問："那AI真的解決了你的問題嗎？"

他思考片刻，略顯尷尬："老實說，經常得到的答案不夠準確，有時候還答非所問，感覺自己還不太會用。"

這讓我聯想到學車的經歷。光有一臺性能強勁的車是遠遠不夠的，更重要的是要掌握何時加速、何時剎車、如何轉向。就像開車技術需要慢慢練習，使用AI也是一門需要不斷磨煉的技術。

當下，許多人都在談論AI有多么強大，卻很少有人靜下心來認真學習如何駕馭它。這就像我們的手機里裝滿了各種功能強大的應用，最終卻只會用其中很小的一部分。

特別是在2025年春節DeepSeek橫空出世后，我深入使用了一段時間，發現很多過去行之有效的提示詞技巧都不再適用。為此，我整理了一套全新的DeepSeek使用方法，希望能幫助大家在春假結束后快速上手這款國產AI效率神器。

DeepSeek的與眾不同

DeepSeek最大的特點在于它是一個推理模型，而不是傳統的指令模型。這意味著它能夠：

深入理解用戶的真實意圖，無需特定的指令模板；

像一個真正的智能助手，理解日常的自然表達；

通過深度思考給出富有洞察力的答案；

這種特性帶來了使用方式的重大變化：

傳統的欺騙技巧失效

比如"做得好就給小費"或"我是殘疾人"這類提示詞不僅無效，反而會影響DeepSeek對用戶真實需求的判斷。

角色扮演和結構化提示詞效果減弱

DeepSeek會通過自主推理來理解用戶需求，而不是簡單地遵循角色設定。過于復雜的結構化提示詞反而會增加它的理解難度。

像Lisp語言風格的提示詞對于DeepSeek來說反而增加了它的思考難度，因為DeepSeek需要先把Lisp語言轉為自然語言去理解用戶的需求，反而增加了AI的理解難度。

新時代的DeepSeek使用技巧

PUA策略仍然有效

有趣的是，適度的PUA技巧依然可以影響輸出質量。無論是贊美還是批評，都能幫助DeepSeek更好地理解用戶對內容的偏好，從而優化輸出結果?？磥?，不管是人工還是人工智能，都逃不過PUA的魔爪。

擁抱自然交流

最有效的方式是像與人對話一樣描述你的需求。例如："我需要給投資人介紹一個AI自動駕駛項目，他們主要關注技術實現和投資回報周期，能幫我梳理下重點內容嗎？"

我常用的提問模板是：前情+任務+要求+補充。比如：

"我正在規劃一個老工業區改造項目，想打造成文創園區。需要一個能平衡歷史保護和商業價值的方案。希望能參考日本老舊車站活化經驗、歐洲工業遺產改造案例，以及國內文化地標的運營模式。另外，也請分析可能導致園區經營失敗的原因。"

發揮深度思考優勢

DeepSeek的知識儲備遠超普通人，我們要學會利用它的"全知全能"特性。以下三種思考方法特別有效：

批判視角：幫助發現潛在風險

示例：“我正在開發一款面向老年人的健康監測手環，請你以批判的視角分析這個產品可能存在的痛點。特別關注：老年人的使用習慣、產品交互設計、數據隱私保護等方面，找出容易被忽視但可能嚴重影響產品成功的關鍵問題?！?/p>

逆向推演：驗證邏輯漏洞

示例：“假設我們的社區圖書館項目在半年后完全失敗了，請你通過逆向推演，幫我預測可能導致失敗的原因鏈條。從最終的失敗結果往前推，找出每個可能的關鍵節點，以及它們之間的因果關系，這樣我們現在就能提前規避這些風險?！?/p>

跨界遷移：借鑒其他領域的解決方案

示例：“我在經營一家小型咖啡館，最近遇到客流高峰期排隊擁堵的問題。請你參考迪士尼樂園的游客體驗管理、醫院分診系統的效率優化，以及快餐連鎖店的流程設計，幫我設計一個既能提高效率，又能讓等待顧客感受良好的解決方案?！?/p>

謹慎使用聯網功能

對于2023年12月之前的信息，建議優先使用DeepSeek的離線知識庫。過度依賴聯網可能會增加內容的不確定性，反而影響輸出質量。

模型協同（DeepClaude）

將DeepSeek的推理能力與Claude的創造力相結合，能夠產生更好的效果。目前Github上已經有多個開源方案可供參考。

重視思考過程

觀察DeepSeek的推理過程，不僅能得到答案，還能學習到系統化的問題解決方法。它會像經驗豐富的專家一樣，先明確問題邊界，再逐步分解論證，最后得出結論。

警惕AI幻覺

盡管DeepSeek很強大，但在處理具體史實時仍可能出現錯誤。比如在整理企業家生平時，可能會出現年份、事件的偏差。使用時需要保持警惕，關鍵信息要多方驗證。

結語

AI不是萬能的魔法棒，而是能力的放大鏡。它能夠放大使用者的思維能力和解決問題的能力。一個善于思考的人能讓AI成為智慧的催化劑，而缺乏思考能力的人，即便有最先進的AI工具，也難以實現事半功倍的效果。

掌握正確的使用方法，讓AI真正成為我們的得力助手，才是提升效率的關鍵。

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