从 DeepSeek R1 发布的那天起，我就开始写文章介绍它，没想到最近几天它竟然火爆到这种程度。
不过，当我翻看评论区时，发现许多朋友并没有充分发挥 DeepSeek R1 的潜力。作为一名深度用户，我真是看得着急啊。
于是赶紧写下这篇文章，分享一些实用技巧和案例，希望能帮助大家更好地使用 DeepSeek R1，让它成为你工作和生活中的得力助手。
其实最开始接触 DeepSeek 的时候，我也只是觉得它和市面上其他工具没什么两样。但用了几次之后,才发现它能极大地提升工作和生活效率。说实话，这些技巧我以前也不知道，直到我花时间探索和总结下来，感觉就像打开了新世界的大门一样。下面就把我亲身试验后发现的几个干货和注意事项，跟大家唠唠嗑，保证你看完也能变身 DeepSeek 高手。
DeepSeek 的使用方式
为了照顾一些刚接触 DeepSeek 的新手朋友，我先简单介绍一下如何使用它。如果你已经是熟练用户，可以直接跳过这一部分。
目前，DeepSeek 提供以下几种主要的使用方式：
- 网页版：直接打开 https://chat.deepseek.com/ 即可使用。
- App版：通过手机扫码下载应用程序。
默认情况下，DeepSeek 使用的是 V3 模型。如果需要切换到让人惊艳的 R1 模型，只需点击“深度思考”按钮。此外，还有一个“联网搜索”功能，默认情况下 DeepSeek 使用的是几个月前的训练数据。如果你需要参考最新新闻或动态，可以启用联网搜索，让 DeepSeek R1 基于最新的网络数据回答问题。
基础技巧
直接提需求
首先，我们需要了解 DeepSeek R1 与其他主流大模型（如 GPT）之间的区别。GPT 等模型属于指令型大模型，它们需要用户提供详细的操作流程，才能给出令人满意的回答。例如，如果你想让 GPT 扮演一位中国老师鼓励学生参加竞赛，你需要提供类似以下的提示词：
“请你扮演一名老师，用鼓舞人心的语气劝说学生参加数学竞赛，告诉他竞赛的重要性，并分享几个他可能从竞赛中获得的好处，比如提升逻辑思维能力、结交志同道合的朋友等。”
这样的提示词不仅需要描述具体情境（比如“扮演老师”），还需要提供额外的细节（如“提升逻辑思维能力”）。因此，在 ChatGPT 流行的时期，甚至出现了专门设计指令的岗位——提示词工程师。
而 DeepSeek R1 则属于推理型大模型，它不需要用户提供详细的流程。相反，过于详细的提示可能会限制其发挥。根据 DeepSeek 官方论文的说明，R1 模型对提示词非常敏感。为了获得最佳效果，建议用户直接描述问题即可。
举个例子，当你想让 DeepSeek 写出一位创业者在公司面临巨大危机时的内心独白，你只需简单描述问题：
“写出一位创业者在公司连续亏损三个月后，面对员工和投资人的压力时的内心独白。”
DeepSeek R1 的回答往往会比其他模型更具戏剧性和画面感。相较于其他模型的中规中矩，DeepSeek R1 更注重细节和创造性输出。
因此，在使用 DeepSeek R1 时，我们可以把自己想象成老板，DeepSeek R1 是我们雇佣的专业助手。我们只需提出需求，剩下的工作就交给它完成。
万能提问模板
虽然直接提问题已经能够得到不错的答案，但如果在提问时加入“背景描述”，效果会更好。背景描述包括以下内容：
- 我是谁（如：我是一个大学生）。
- 我的当前水平（如：我是编程初学者）。
- 我希望 DeepSeek 扮演的角色（如：你是一名资深程序员）。
此外，如果回答不符合预期，可以增加一些约束条件，进一步优化输出内容。例如：
“我是大学生（背景），怎样用 Python 写一个简单的贪吃蛇游戏（需求），代码尽量简洁明了（约束条件）。”
通过这种方式，DeepSeek R1 不仅能够提供详细的代码示例，还会附上运行步骤和注意事项。如果你希望它的回答更加具体，还可以进一步要求它详细展开某一部分内容。
总结来说，一个简单的提问模板是：
背景 + 需求 + 约束条件（可选）。
让 DeepSeek “说人话”
在处理一些专业问题时，DeepSeek 的回答可能会使用大量专业术语。如果你是相关领域的专业人士，这些术语可能会帮助你快速理解问题。但如果你对该领域不熟悉，这些术语可能会让人感到晦涩难懂。
这种情况下，你只需在提示词中加入“用大白话解释”、“通俗易懂”、“说人话”等要求，就能让 DeepSeek 给出更易理解的答案。
例如，当我问 DeepSeek “为什么它的运行速度这么快”时，原回答可能充满了技术术语。而在加入“用大白话解释”后，DeepSeek 会用生动的比喻将复杂的概念转化为通俗易懂的语言，让人一听就懂。
模仿回答
DeepSeek 的另一个强大功能是模仿能力。通过提示词如“模仿 X 的语气”或“以 X 的口吻”，你可以让 DeepSeek 模仿特定人物、风格或语气回答问题。
例如，你可以让它模仿一位大学教授，用严谨的逻辑分析某个学术问题；或者模仿一位美食博主，用轻松幽默的语气推荐一道家常菜。甚至可以让它模仿古代诗人，为你写一首描述春天的诗。
高级技巧
多模型组合
对于复杂场景，可以结合 DeepSeek R1 与 GPT-4o 或 Claude 3.5 等模型的优势。例如，先用 DeepSeek R1 提出问题解决方案，再用指令型大模型生成具体的内容。
拿到这个提示词后，我们再找个 AI 出图工具就能得到图片了。
一般来说，英文提示词的效果会优于中文提示词，所以我一般都是让 DeepSeek 直接生成英文提示词。这个组合蛮适合帮我们生成漫画图、文章封面图，甚至制作视频。这里再推荐几个常用生图的 AI 工具：
- 即梦 AI：https://jimeng.jianying.com/ai-tool/image/generate
- Midjourney: www.midjourney.com/
- ChatGPT、豆包等大模型。
业务分析
通过“联网搜索”，DeepSeek 可以实时获取最新信息，甚至通过上传附件来精准分析数据。这使得它非常适合用来制定策略或进行数据分析。以内容创作为例，你可以让 DeepSeek 分析某个平台的热门账号，并生成详细的运营计划。
搜索有来源
DeepSeek 的局限性
尽管 DeepSeek 强大，但它在以下几类问题上仍有局限：
1. 实时性与知识时效性
- 知识截止日期：模型的训练数据通常截止到特定时间（例如2023年12月），无法获取此后的事件、政策或技术更新（如2024年的新闻或科研成果）。
- 实时信息缺失：无法直接查询动态信息（如实时天气、股市行情、最新社交媒体动态），需依赖外部接口补充。
2. 领域专业深度不足
- 泛化与专精的平衡：虽然能覆盖多领域知识，但在高度专业化的领域（如尖端医学、量子物理）可能缺乏深度，回答易停留在科普层面。
- 行业经验依赖：对依赖实践经验的领域（如法律案件具体操作、临床诊断）可能给出理论建议，但无法替代专业人士判断。
3. 逻辑推理与复杂任务的局限性
- 多步推理容错率低：在复杂数学证明、编程调试或长链条逻辑推演中，可能出现中间步骤错误，需用户自行验证。
- 上下文理解限制：超长对话中可能遗忘早期细节，或对模糊表述产生歧义（例如代词指代不明确时）。
4. 多模态处理能力
- 文本为主：当前版本（以文本交互为核心）无法直接处理图片、音频、视频内容（需依赖附加工具解析）。
- 生成内容可控性：虽能生成代码、文案等，但格式或风格可能需多次调整（例如特定排版需求）。
5. 伦理与数据偏见风险
- 隐性偏见：训练数据中隐含的社会文化偏见可能影响回答（如性别角色刻板印象），尽管已通过算法优化减少此类问题。
- 价值观对齐：对涉及伦理争议的问题（如政治敏感话题）可能回避或提供标准化回复，而非个性化观点。
6. 创造力与情感交互
- 创意内容模板化：生成的诗歌、故事等创意文本可能缺乏人类作家的情感深度或创新突破。
- 情感理解局限：能模拟共情表达（如安慰用户），但本质是基于模式识别，无真实情感体验。
7. 资源依赖与使用门槛
- 算力与响应速度：复杂任务需较高计算资源，可能导致响应延迟（尤其在高峰期）。
- 网络依赖性：离线环境无法使用，且对网络稳定性要求较高。
结语
从去年 ChatGPT 的爆火到现在 DeepSeek R1 的横空出世，AI 正在以惊人的速度渗透进我们的生活。就像我们如今离不开智能手机一样，未来十年，AI 也将成为我们生活中不可或缺的一部分。
希望这篇文章能帮助你更好地使用 DeepSeek。如果觉得有用，欢迎分享给家人朋友，让更多人受益于 AI 工具的便利！另外，我还整理了一些实用的 DeepSeek 资料，免费分享给大家，感兴趣的朋友可以关注获取！
