注：本文所有技巧均来自真实案例，所有提示词都经过反复验证。

如果你还在用各种"专业提示词"和"模板"，那就是走错了方向。

DeepSeek根本不吃这一套。

为什么？

因为它的核心是推理型大模型，不是指令型大模型。

这就像两个实习生：

让我用一个真实案例来说明，

我们社群一位运营同学的实测，进行新能源行业分析，用于准备与比亚迪供应商谈判。

传统方式：

结果：得到一份干巴巴的报告，一眼AI。

正确方式：

结果：DeepSeek直接给出接地气的分析，还附带谈判话术。

这就是最大的区别：

DeepSeek不需要你写"专业提示词"，

它需要的是真实场景和具体需求。

送您一个通用公式：

我要xx，要给xx用，希望达到xx效果，但担心xx问题...

就像你跟一个聪明的下属说话：

我要写周报，老板周一要看，希望重点放在xxx上，重点是让咱们部门在老板面前能达到装逼效果，力压隔壁研发部，但担心研发质疑我们产品文档写得不够详细……"

很多人抱怨DeepSeek的回复太抽象，像是在读天书。

但你可能不知道，只要一个简单的提示词，就能彻底改变这个问题。

这个神奇的提示词是：

说人话。

没错，就这三个字。

我的学员第一次试时还不信，结果...

原始回答：

加上"说人话"后的回答：

瞬间就接地气了，对吧？

因为deepseek对“说人话”这个词语很敏感。

当然，有时候这三个字不够用，还可以用这个详尽版提示词，直接复制过去即可：

这是我不得不说的事:

一个免费的国产AI，正在让月付200美金的GPT-o1坐不住了。

为什么？

因为DeepSeek的思维方式，比GPT-o1更智慧。

让我用一个真实案例来对比：

GPT-o1的回答：

DeepSeek的回答：

这就是最大的区别：

免费的DeepSeek，直接让整个硅谷AI公司的牛马连夜加班，

幸亏他们不用过春节。

但最近，我发现一个现象：

由于用户暴增，DeepSeek明显调整了响应策略：

这是可以理解的临时措施，毕竟算力就是烧钱。

但对于我们用户来说，如何继续激发它的深度思考能力？

我整理了三个核心提示词，为了装逼，称为深度思考三件套：

如此一来，深度思考将从5秒恢复为20秒左右。

斜体的部分，可以自由替换成你所擅长的形式，也可以组合叠加，

但核心是反思。

昨天,我用DeepSeek，写了一篇汉赋。

赞扬一下王星有情有义、智勇双全的女友。王星就是前阵子被卖到缅北的演员。

这用典，这骈文，真的没谁了。

发在群里后,直接炸出了三个语文老师...

还有的朋友，写出的文字连专业编剧都说老到。

事实上,这正是DeepSeek的第四个秘密武器:文风转换器

提示词很简单，哪怕口述就行：

模仿xxx的文风，撰写关于xxxxx的一篇xx文体。

但要注意两点局限：

一方面，它更适合模仿经典作家，因为训练数据充足，风格特征明显。

另一方面，不要期待100%还原，80%相似度已经很厉害，重点是能抓住神韵。

我觉得deepseek肯定是训练了大量的文学语料，尤其是中国古典文学。

比如鲁迅、莫言，都是惟妙惟肖。

记住那个万能公式：

我要xx，要给xx用，希望达到xx效果，但担心xx问题...

例如：

我要写一篇关于赞颂王星女友机智勇敢用心的赋，用来小红书上面炫技，希望重点放在模仿王勃的篇文上，重点是让我本人的文采装逼，在小红书获得一个亿的赞，但担心别人看不懂太晦涩了……"

类似的风格迁移，也可以放在当代作家上，比如我们模仿刘润老师的跨年演讲：

注意要先提供内容原文（尽量详尽，一般不少于8000字），然后直接要求其模仿即可。

当然，为了更好的效果，最好用上万能公式。

说了这么多优点，也必须说说它的局限性。

以下场景不建议使用DeepSeek：

超过4000字的文章容易出现逻辑断裂，建议用Claude200k。

因为deepseek默认是64k，长文不够用。

毕竟是国产AI，内置审核尺度丧心病狂。

很多时候你不知道哪句话就触发审核了。

这种情况怎么解决呢？

因为deepseek是后置审核，所以有以下三种方案：

这个就不赘述了，这是个推理模型，适合解决问题、模仿。

但很难通过精确控制来确保你想要的风格写作效果。

这其实不算deepseek的缺点，只能算特性。

具体的，我下一篇再来论述吧。

经过几天的密集测试，我越来越确信：

DeepSeek代表了AI的未来方向 —— 更懂人话，更会思考。

你不需要学习它的语言，它在学习理解你的语言。

这意味着什么？

AI的使用门槛正在快速降低。

未来，我们不需要背诵提示词模板、学习特定的指令，研究各种参数。

只需要，说清楚你要什么，告诉它具体场景，说人话。

因为DeepSeek干掉了23年以来AI最反人类的设定

——让人类学习机器语言（提示词）。

这就像手机进化史的关键转折点：

我的投资圈朋友说得更直接：

2024年还教人写提示词的大V，都是在收智商税。

总之，还学个屁的提示词！

所以，这也是为什么我要坚持在过年前发布这篇文章。

Deepseek就是代表了新一代AI的使用范式，辞旧迎新！

声明，deepseek一分钱都没给我，但我就是要吹爆。

我们等这一天太久了。

当我在2023年3月15日，第一次用上GPT-4时，手在发抖。

一方面因为它的强大。

另一方面，也是因为我知道：

这个级别的AI，我们可能要追十年。

直到deepseek发布了R1，我依旧用怀疑的心态试一试，根本没报任何希望，

但看到它的深度思考，给到我的完全不逊于，甚至部分超越了御三家（GPT、claude、gemini）的回答。

我的手再次发抖了。

我知道，时代变了。

DeepSeek让我看到：

当硅谷还在教用户如何"驯化AI"时，DeepSeek正在做一件更伟大的事：

教会AI理解人的思维。

关键，DeepSeek还是开源的，这也是开源世界AI第一次光明正大地追上闭源世界。