DeepSeek横空出世以来，俘获了全球人的心。它和其他AI工具有不小的差别，下面给大家介绍一下DeepSeek如何使用更能满足你的需要。
一、DeepSeek的核心特点
- 中文场景深度优化
- 训练数据以中文为主，对中文语法、文化语境理解更精准，适合处理本土化需求。
- 支持成语、诗词、网络用语等复杂中文表达。
- 多任务处理能力
- 可同时处理代码生成、数据分析、文案创作、知识问答等跨领域任务。
- 内置联网搜索（需权限）和文件解析（PDF/Word/Excel）功能。
- 交互逻辑差异
- 更注重分步引导：倾向于将复杂问题拆解为步骤，需用户逐步确认或细化需求。
- 对模糊指令容忍度较低，需更明确的上下文约束。
二、基础使用方式
1. 访问渠道
- 网页端：通过浏览器访问官方平台，直接输入问题交互。
- API集成：支持开发者接入第三方应用，需申请API Key。
- 内置工具：部分版本提供代码编辑器、数据可视化面板等嵌入式工具。
- 输入格式
- 支持纯文本、Markdown、代码片段混合输入。
- 可通过@功能调用特定模块（如@联网搜索、@解析文件）。
- 输出控制
- 使用 ##限制条件 或 ##格式要求 明确指定输出结构（如列表、表格、JSON）。
- 通过 [长度：简洁/详细 参数调整回答详略程度。
三、高效提示词技巧（对比其他AI工具）
场景 | 通用AI工具提示词 | DeepSeek优化策略 |
开放性问题 | "谈谈人工智能的未来" | 添加约束："分3个领域，各举1个案例说明" |
代码生成 | "写一个Python排序函数" | 指定输入输出格式："函数输入为列表，返回降序排列，附测试样例" |
文案创作 | "写一篇手机广告文案" | 提供用户画像："目标用户为Z世代，侧重拍照和游戏功能" |
数据处理 | "分析销售数据" | 上传文件后，明确指令："提取销售额前5的产品并生成柱状图" |
高级技巧：
- 角色扮演：用 ##角色：行业专家 激活领域知识库（如法律、医疗）。
- 多轮追问：通过 “为什么？” “能否举例？” 引导模型深入解释。
- 错误纠正：直接指出 “第三点结论与数据矛盾，请重新分析” 触发自我修正。
四、高级功能应用
- 联网实时信息获取
- 使用@联网搜索[keywords]获取最新信息（如@联网搜索 2024新能源汽车政策）。
- 结合搜索结果进行总结：基于上述信息，对比政策对特斯拉和比亚迪的影响。
- 文件协同处理
- 上传文件后指令示例：
@解析文件 report.pdf
##任务：提取所有KPI指标，用表格对比Q1-Q4完成率- 代码交互模式
- 开启代码沙箱环境：
进入Python模式，需要numpy处理以下数据...- 实时调试：对输出代码回复 第7行出现索引错误，如何修改？
五、常见问题解决方案
- 回答过于简略
- 添加：##要求：逐步解释原理，附3个应用场景示例
- 输出偏离预期
- 使用约束语句：##避免：理论阐述；##聚焦：实操步骤
- 复杂任务处理
- 分阶段交互：
第一阶段：列出新能源车企SWOT分析框架
第二阶段：根据框架填充特斯拉具体内容六、实战案例演示
场景：快速入门机器学习
##角色：AI导师
##目标：帮助零基础用户理解随机森林算法
##要求：
1. 用比喻解释核心思想
2. 对比决策树说明优势
3. 提供scikit-learn代码模板
4. 常见错误及规避方法输出示例：
- 比喻解释：如同医院会诊，多位医生（决策树）独立诊断后投票决定最终结果...
- 优势对比：表格对比过拟合风险、特征重要性评估等指标...
- 代码模板：附带数据预处理、模型训练、评估的完整代码...
- 错误规避：列出土壕金三特征重要性误读、n_estimators设置误区...
七、注意事项
- 避免宽泛提问
? "如何创业？"
? "针对大学生校园零食代购项目，列出10个低成本启动策略"
- 及时修正路径
若回答方向偏离，输入： 调整方向：更关注供应链优化方案而非营销
- 敏感内容处理
对涉及隐私/伦理的内容会自动过滤，建议使用 假设性场景 描述需求。