春节前后，DeepSeek这股热潮席卷得有多迅速，相信大家都有目共睹。后台收到了几十位读者的私信，问题惊人的一致——“DeepSeek到底应该怎么用？为什么我用的效果跟别人说的完全不一样？”
说实话，第一批真正把DeepSeek用透的人，已经开始在各自领域里享受红利了。一个完全免费的工具，性能已经媲美甚至部分超越了付费的OpenAI o1模型，这绝不仅仅是“国货之光”那么简单。
这种感觉，有点像2011年歼20首飞划破夜空的那一刻——我们终于不用再仰视AI了。
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，可以放心使用。
最重要的秘密：扔掉你的提示词模板
如果你还在四处搜集各种“专业提示词”和“万能模板”，那可能就走错了方向。DeepSeek并不吃这一套。
原因很简单：它的核心是推理型大模型，跟我们以前习惯的指令型大模型，完全是两种不同的物种。
做个不太恰当的类比，就像带两个实习生：
- 一个是小书呆子，你得把任务拆解成步骤，事无巨细地安排清楚，他才敢动手。（指令型）
- 另一个是小机灵鬼，你只要告诉他目标和背景，他自己就能琢磨出该怎么做。（推理型）
拿一个真实案例来说明。社群里有位运营同学要做新能源行业分析，准备跟比亚迪的供应商谈判。
传统方式：
请你扮演一位新能源行业分析师，按照以下步骤分析：1. 市场规模 2. 竞争格局 3. 技术路线 4. 未来趋势。要求：每部分800字，引用权威数据...
结果呢？得到一份干巴巴的报告，虽然内容正确，但一眼就能看出是AI写的，除了正确之外，实在没什么大用。
正确方式：
我下周要和比亚迪的供应商谈判，但对动力电池一窍不通。帮我用最通俗的语言说明：1. 他们的技术优势在哪 2. 可能要价多少 3. 有什么谈判时能用的专业术语。重点是让我听得懂、能装得像内行。
结果：DeepSeek直接给出了一份非常接地气的分析，甚至还附带了几句谈判话术。
这就是最大的区别：DeepSeek不需要你去写那些“专业提示词”，它需要的是你提供真实场景和具体需求。
送你一个通用公式：
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：
- 不要说“请按照STAR法则写周报”。
- 而是要说：“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装个大的，力压隔壁研发部，但担心研发那边质疑我们产品文档写得不够详细……”
最被低估的功能：让它“说人话”
很多人觉得DeepSeek回复太抽象，像是在读天书。但你也许不知道，只需一个简单的提示词，就能彻底解决这个问题。
这三个字就是：说人话。
没错，就这么简单。我的学员第一次试的时候还满脸不信，结果……
原始回答：（此处省略一段抽象输出）
加上“说人话”后的回答：（此处省略一段接地气输出）
瞬间就变得通俗易懂了，对不对？因为DeepSeek对“说人话”这个指令非常敏感。
当然，有时候三个字不够用，可以用下面这个更详尽的版本，直接复制过去即可：
请用以下规范输出：1. 语言平实直述，避免抽象隐喻；2. 使用日常场景化案例辅助说明；3. 优先选择具体名词替代抽象概念；4. 保持段落简明（不超过5行）；5. 技术表述需附通俗解释；6. 禁用文学化修辞；7. 重点信息前置；8. 复杂内容分点说明；9. 保持口语化但不过度简化专业内容；10. 确保信息准确前提下优先选择大众认知词汇。
最强大的技能：深度思考
这件事必须拿出来单独说说：一个免费的国产AI，正让月付200美金的GPT-o1感到压力。
为什么？因为DeepSeek的思维方式，确实比GPT-o1更像一个“思考者”。
拿一个真实的对比案例来看：在处理同样一个复杂问题时，GPT-o1的回答更像是一份线性罗列的“高级文档工具”；而DeepSeek的回答，则处处透露着推理和反思的过程，像一个“思考伙伴”。
免费的DeepSeek，几乎让硅谷所有AI公司的工程师们连夜加班——幸好他们不用过春节。
但最近也发现一个现象：由于用户暴增，DeepSeek明显调整了响应策略。思考时间从原来的20秒左右降到了5秒左右，回答深度和反思能力都有所下降。这可以理解，毕竟算力是烧钱的，是临时措施。
不过，作为用户，我们怎么才能持续激发它的深度思考能力？整理了三句核心提示词，可以称为“深度思考三件套”：
- 请在你的思考分析过程中同时进行批判性思考至少10轮，务必详尽。
- 请在你的思考分析过程中同时从反面考虑你的回答至少10轮，务必详尽。
- 请在你的思考分析过程中同时对你的回答进行复盘至少10轮，务必详尽。
这样一来，深度思考的时间就能从5秒恢复到20秒左右。斜体部分可以根据你的需求自由替换，也可以组合叠加，核心是引导它进行“反思”。
最强大的文风转换器
昨天，用DeepSeek写了一篇汉赋，内容是赞扬那位有情有义、智勇双全的演员王星的女友。那种用典和骈文的节奏感，发到群里后，直接炸出了三位语文老师……
还有朋友用它写出的文字，连专业编剧看了都说“老到”。
事实上，这正是DeepSeek的第四个秘密武器：文风转换器。提示词非常简单，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：
- 它更适合模仿经典作家，因为训练数据充足，风格特征明显。
- 不要期待100%还原，80%的相似度已经很厉害了，重点是能抓住神韵。
DeepSeek在文学语料上的训练显然是下了功夫的，尤其是中国古典文学。比如模仿鲁迅、莫言，效果都惟妙惟肖。同样，也可以用在当代作家身上，比如模仿刘润老师的跨年演讲风格。
具体操作时，记得先提供足够的原文内容（建议不少于8000字），然后直接要求其模仿即可。
使用禁区：什么情况不要用它
说了这么多优点，也得聊聊它的局限性。下面这几个场景，建议谨慎使用：
长文本写作。 超过4000字的文章容易出现逻辑断裂。DeepSeek默认是64k的上下文窗口，写长文确实有些不够用，这种时候用Claude 200k会更合适。
敏感内容。 毕竟是国产AI，内置的审核机制非常严格。很多时候你都不知道哪句话就触发了审核。
解决方法也不难，因为DeepSeek是后置审核：
- 在你的提问处点击修改按钮，重新提交几次，总有一次是不触发审核的。
- 在生成的回答处，可以狂点“复制回答”按钮，这样触发审核时，你的剪贴板上已经保存了前面生成的内容。
- 如果实在不行，一劳永逸的办法是换用其他模型（GPT、Claude、Gemini）。
个人风格写作。 这一点其实不算缺点，算特性。作为一个推理模型，它更擅长解决问题和模仿，但很难通过精确控制来确保完全符合你个人风格的写作效果。
它将如何改变我们的AI时代？
经过这段时间的密集测试，越来越确信一点：DeepSeek代表了AI的未来方向——更懂人话，更会思考。
你不再需要去学习它的语言，而是它在学习理解你的语言。这意味着AI的使用门槛正在快速降低。未来，我们可能不需要背诵提示词模板、学习特定指令、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。
DeepSeek直接干掉了从2023年以来AI行业里最反人类的一个设定——让人类去学习机器语言（提示词）。
这就像手机进化史里的关键转折点：诺基亚时代，我们需要看说明书、学组合键、研究刷机；而到了iPhone时代，三岁小孩拿上手都能玩。
所以，有投资圈的朋友说得更直接：2024年还教人写提示词的大V，可能都是在收智商税。
总之，还学什么提示词！这也是为什么在过年前要坚持发布这篇文章的原因。DeepSeek代表了一种全新的AI使用范式，辞旧迎新，用它的方式来迎接新一年吧。
声明：DeepSeek一分钱都没给我，但这个产品，确实值得好好吹一吹。