如果你觉得DeepSeek的使用效果总差强人意，这篇文章将为你打开新世界的大门。
在这个AI大模型百家争鸣的时代，DeepSeek以其卓越的推理能力和灵活的交互特性，已然成为众多开发者和用户的首选。作为AI领域的新星，它不仅能够轻松驾驭复杂的编程任务，更擅长深度知识推理和创意写作。
然而，许多用户仍未能充分挖掘DeepSeek的潜力，仅仅停留在基础问答层面。这就像手握一把瑞士军刀，却只用来削铅笔，实在令人惋惜。
基于翔宇工作流的实践经验，今天我将分享5个经过实战检验的高级技巧。这些技巧不仅帮助我显著提升了工作效率，也让DeepSeek成为了我最得力的AI助手。相信这些方法也能帮助你在短时间内实现质的飞跃！
提示词减法：三句定乾坤
技巧介绍
首要原则是极简主义。与其他大模型不同，DeepSeek不需要复杂的提示词进行流程引导。事实上，冗长的提示反而会干扰它的内部推理过程。你只需陈述问题本身，DeepSeek会自动进行深度分析。这就像给一个经验丰富的数学家看一道题 – 不需要告诉他如何思考。
提示词减法就像给AI写”便签”而不是”论文”。它教你用最简短的话说清楚需求，让AI快速get到重点。想象你在跟一个聪明的朋友聊天，直接说”帮我写个500字的文章”比”尊敬的AI，请您以专业严谨的风格…”更有效。DeepSeek特别擅长理解自然语言，所以简单直接的提示词反而能让它发挥得更好。
使用方法
- 说重点：去掉”请”、”您”这些客气话，直接说需求
- 抓关键：只告诉AI三件事：要做什么、做成什么样、有什么特别要求
- 分步骤：复杂任务拆成几个简单的小任务
实战示例
- 反面教材：
“尊敬的 DeepSeek，请您以严谨的学术风格，兼顾可读性与专业性，撰写一篇关于AI生成图片的发展现状的文章……” - 正确示范：
“写一篇500字的 AI 学术文章，聚焦AI绘图模型flux最新进展”
提示词基础结构：系统化组织需求
技巧介绍
提示词基础结构是构建有效提示词的核心框架，它帮助用户系统化地组织需求，确保AI能够准确理解并执行任务。这个结构就像给AI的”任务说明书”，通过明确的任务分解，让输出更符合预期。
这部分的内容完全可以按照我在 23 视频中提到的方法，根据需求设计一个适合自己的简单框架，来批量生成，简洁高效，
使用方法
- 任务目标：清晰定义需要完成的具体任务
- 示例：“撰写一篇技术文章”
- 输出要求：明确期望的输出形式和标准
- 示例：“字数500字，采用学术风格”
- 特殊限制：列出需要注意的细节和约束条件
- 示例：“聚焦机器学习领域，避免使用专业术语”
实战示例
- “用通俗语言解释量子计算的基本原理，适合高中生理解”
- “为电商网站撰写一篇800字的产品描述，突出智能家居产品的便捷性”
- “将这份技术文档简化成3个要点，每个要点不超过50字”
表达降维术：让复杂语言秒变通俗
技巧介绍
表达降维术是DeepSeek的一项革命性功能，它能够将专业且复杂的概念转化为生活化、通俗易懂的语言表达。这项技术通过”说人话”和”身份定位”两大核心指令，实现了知识传递的零门槛化，让深奥的内容变得平易近人，帮助非专业人士快速掌握核心概念。
使用方法
场景化表达：通过特定场景指令，如”用菜市场大妈都能懂的话解释”、”给小学生科普”等，让输出内容更贴近目标受众的认知水平。这种表达方式能够激活DeepSeek的知识转化模式，实现专业知识的降维输出。
身份定位：明确说明用户自身的背景或应用场景（如”我是文科生”、“我要给投资人做路演”），使AI能够精准调节语言风格和表达深度。这种定位方法建立了精准的知识参照体系，确保输出内容与用户的知识储备完美匹配。
跨领域类比：使用”用XX领域类比解释”的指令，如”用体育比赛规则解释区块链原理”，实现跨领域的知识迁移。
实战示例
- 示例一：量子计算原理降维
用户输入：“解释量子计算的量子隧穿效应”
AI 原始输出：（专业版）量子隧穿是指粒子穿越高于自身能量的势垒…
用户追加：“说人话+我是文科生”
AI 转换输出：“就像你有穿墙超能力！即使面前有100米厚的城墙，量子粒子也能像崂山道士一样’嗖’地穿过去，这是量子计算机快如闪电的秘诀之一。” - 示例二：商业数据分析精要
用户输入：“分析Q3财报中的EBITDA增长”
AI 原始输出：（专业版）EBITDA同比提升27.3%，主要源于运营杠杆优化…
用户追加：“用早餐店老板能懂的方式说”
AI 转换输出：“就像你的包子铺，扣除面粉、人工等直接成本后，这个月多赚了30%。不是因为多卖包子，而是找到了更便宜的面粉供应商，这就是EBITDA增长的精髓。”
文风变形计：千面创作术
技巧介绍
“文风变形计”利用DeepSeek方法，通过快速切换并模仿多种写作风格，能够灵活实现从专业到通俗的转换。这种方法帮助用户轻松生成各种风格的文案，满足不同的写作需求，大大提升了创作效率。关键在于大模型具备了对各类写作风格的知识储备，比如各种网络大V的语言特点和风格。因此，国产模型在这一领域的优势尤为突出，它们深度嵌入了海量的中文本土化知识，无论是网络用语、名人信息还是新闻资讯，都能够进行精准的创意写作和润色改写，真正实现个性化、贴近生活的内容生成。
使用方法
- 风格选择：直接指定目标风格，如”莫言风”、”苹果体”等
- 主题说明：明确写作内容和方向，为AI提供创作基础
- 微调优化：根据输出结果进行细节调整，直到满意为止
实战示例
示例1：文学风格转换
- 用户指令：“用莫言风格写现代写字楼”
- AI输出：“写字楼像老家腌咸菜的缸，电梯里的人都有隐形条形码，仿佛前世注定…”
示例2：商业文案创作
- 用户指令：“用苹果风格写手表广告”
- AI输出：“时间本该自由生长。Watch X系列打破界限，重构时间生态。这不是手表，而是时间的文艺复兴。”
第二个关键点是放弃few-shot示例。研究表明，在提示中加入示例实际上会降低这些模型的性能。这一点违反直觉，但数据不会说谎。Zero-shot提示往往能获得最佳结果。
提示工程优化术：少即是多
提示工程优化术是提升AI模型性能的关键技巧。研究表明，在像 DeepSeek 这种推理模型提示中加入示例（few-shot）反而会降低模型表现，这与直觉相悖但数据确凿。最佳实践是采用zero-shot提示，即不提供示例，直接给出明确指令。通俗一点讲，DeepSeek 是一个独立思考的大模型，告诉它目标而不是事无巨细的指导，打断它自身的思路影响发挥，这与它被训练的过程有关。
核心方法：
- 指令明确化：直接说明输出要求，如”用一段话总结”或”提供完整分析”。模型会根据指令自动调整输出深度，同时保持其内部严密的推理逻辑。
- 上下文精简：虽然模型支持超大的上下文窗口，但精准的信息输入往往能得到更清晰的输出。只提供必要的上下文，避免信息过载。
使用技巧：
- 让模型发挥其内置的推理能力，而不是用复杂的提示来约束它。
- 提示工程的艺术在于减法而不是加法，最简单的提示往往能获得最佳效果。
记住：最好的提示往往是最简单的那个。通过优化提示工程，你可以让DeepSeek模型发挥出最佳性能，获得更高质量的输出结果。
结语：AI新时代的曙光
作为一名长期关注AI发展的自动化博主，DeepSeek的横空出世，这无疑标志着人工智能领域迎来了一个崭新的时期，特别是中文写作领域。这就体现出国产模型的重要作用，内嵌有海量的中文知识，不管是网络用语、名人信息、还是新闻资讯，能够进行本土化创意化写作。
DeepSeek的推理模型已经实现了高度智能化，用户无需再费心设计精细的结构化提示词，简单的自然语言提示即可生成高质量内容。这得益于模型内置的思维链机制，它能够自动将复杂问题拆解思考，并按照预设的工作流程进行约束输出。随着大模型能力的不断提升，将这些模型嵌入到自动化工作流必然展现出前所未有的强大功效。
在翔宇的技术评测中，作为一款基于海量中文语料训练的开源AI模型，DeepSeek在中文写作领域展现出了惊人的性能。通过翔宇的对比测试，他发现DeepSeek在中文文本生成、语言风格转换和创意写作等关键指标上已经比肩甚至超越了国际顶尖模型。这不仅得益于其内置的丰富中文语料库，更体现了中国AI模型在母语处理上的独特优势。值得注意的是，随着大模型写作能力的不断提升，”AI味”这个词将逐渐淡出人们的视野，因为人类与AI的写作边界已经越来越模糊。作为中国AI技术发展的里程碑，DeepSeek的成功不仅让翔宇对国产大模型在中文写作领域的未来充满信心，更提醒我们需要积极学习AI工作流，以应对未来AI对各行各业日益加剧的竞争冲击。
