DeepSeek使用教程：90%的人都不知道的高效使用技巧（建议收藏）

摘要：DeepSeek，最近是真的火！AI圈、科技博主、职场人，甚至连朋友圈的宝妈群都在聊——“DeepSeek太强了！”“国产GPT之光！”“中文能力碾压！”但你真的会用吗？

DeepSeek，最近是真的火！AI圈、科技博主、职场人，甚至连朋友圈的宝妈群都在聊——“DeepSeek太强了！”“国产GPT之光！”“中文能力碾压！”但你真的会用吗？

不少人兴冲冲注册，结果一上来就开始硬憋提示词，仿佛回到了写命令代码的时代，生怕AI听不懂。有人翻着各种“终极提示词秘籍”，一遍遍优化措辞，“请用批判性思维分析……”“请结合苏格拉底式提问法……”结果AI还是答非所问，气得摔键盘。

别折腾了！DeepSeek压根不需要这么复杂的“暗号”，它就喜欢“人话”！你正常说话，它比谁都懂。甚至只要一句“给我讲讲这个”，它都能瞬间进入最佳状态。

这篇文章，给你个DeepSeek的高效使用技巧，彻底摆脱提示词焦虑，让AI真正成为你的“最强大脑”！

很多人用DeepSeek，总觉得要写得“专业”一点，生怕AI不明白自己想要什么，结果提示词一写就是半张A4纸，生怕AI智商不够，得“培训”它一下。

但其实，DeepSeek压根不吃这套，它比你想象中聪明得多，根本不需要你拿“套路”教它做人。真正高效的提示词就一条原则：用人话！

最简单的万能公式——你是谁 + 背景 + 你的目标，直接说出需求，DeepSeek能给你最精准的回答。

来看个反面例子： ❌ “你是一个精通心理学的专家，现在请结合马斯洛需求层次理论，帮助我分析一个年轻人选择在大城市工作的心理动机，并用专业术语阐述。”

太啰嗦，AI当然能回答，但它会照本宣科，给你一堆教科书般的废话。

根据马斯洛需求层次理论（Maslow's Hierarchy of Needs），年轻人选择在大城市工作的心理动机可通过以下五个层级的动机系统进行专业分析：

1. 生理需求（Physiological Needs）的延伸满足大城市通过规模经济效应提供更高薪酬阈值与消费选择权。职业机会的密集分布使个体获得超越生存基准的经济资本（Economic Capital），满足对优质住房、健康饮食和便捷生活的工具性需求（Instrumental Needs）。这种资源可及性同时触发"预期效用最大化"（Expected Utility Maximization）的心理机制。

2. 安全需求（Safety Needs）的制度性保障规范化劳动市场带来劳动合同法保护、社会保障体系（五险一金）及职业发展可预期性。科层制组织结构（Bureaucratic Structure）提供的职位晋升通道，缓解了存在性焦虑（Existential Anxiety），形成"制度化安全锚点"（Institutionalized Security Anchors）。

3. 归属与爱的需求（Belongingness and Love Needs）的符号化实现都市空间的匿名性（Urban Anonymity） paradoxically 创造了选择性社交的自由。兴趣社群（Niche Communities）、职业共同体（Professional Community）及亚文化圈层为个体提供社会认同（Social Identity）的多元接口。这种"液态归属"（Liquid Belonging）模式契合后现代青年的关系需求特征。

4. 尊重需求（Esteem Needs）的场域强化大城市的"职业能见度"（Professional Visibility）赋予工作成就更强的社会表征价值。头部企业的组织声望（Organizational Prestige）作为符号资本（Symbolic Capital），通过社会比较（Social Comparison）机制提升自我效能感（Self-efficacy）。这种职业身份（Occupational Identity）的建构满足"印象整饰"（Impression Management）的心理诉求。

5. 自我实现需求（Self-actualization Needs）的机会结构创新生态系统的密集性创造了"可能性空间"（Possibility Space），通过职业发展天花板提升、跨界机会涌现和创意网络节点化，激活了个体的"成长型思维"（Growth Mindset）。知识外溢效应（Knowledge Spillover）与人力资本积累形成正反馈，推动高峰体验（Peak Experience）的达成概率。

值得注意的是，该选择存在需求层级的动态张力（Dynamic Tension）：当住房成本挤压生理需求时，可能触发需求层级的逆向重构（Hierarchy Regression）。同时，都市化进程中的"超现实社会比较"（Hyperreal Social Comparison）可能异化尊重需求的满足路径，导致存在性匮乏（Ontological Insecurity）。

这种决策本质上是"预期自我"（Possible Selves）与"地理心理资本"（Geo-psychological Capital）的交互产物，反映了个体在现代化进程中的适应性身份协商（Adaptive Identity Negotiation）。

正确做法： ✅ “我25岁，在北京工作，但总觉得压力很大，想回老家又有点不甘心。能不能帮我分析一下，这是不是正常的心理？”

2. 矛盾心理的本质

3. 值得思考的关键问题

建议用具体问题引导自我对话：

职业维度：当前工作是否具备可持续的成长性？所在行业在老家是否有发展土壤？生活维度：列出在北京生活的具体压力源（如通勤3小时/天），评估哪些是可改善的情感维度：尝试与老家亲友深入交流，了解当地真实的生活状态而非想象经济维度：制作3年期的收支对比模型，包含薪资成长曲线与置业可能性

4. 中间地带的探索

不必非要在"彻底留下"和"完全回归"间二选一：

可尝试阶段性目标（如再坚持1年达成某个职业里程碑）考虑"卫星城策略"（在北京周边寻找折中方案）探索远程办公可能性

心理调适建议

建立"压力账簿"：记录具体压力事件，区分哪些是环境问题，哪些是认知偏差进行"价值排序"：用1-10分评估事业发展、生活质量、家庭陪伴等要素的重要性尝试"最小化实验"：利用假期回老家实习或远程工作，获取真实体验

最终决策没有标准答案，但通过系统化的自我剖析，你会更清楚自己究竟是在逃避困难，还是在理性选择更适合的生活方式。值得注意的是，25岁的人生容错率其实很高，重要的是保持选择的主动权。无论是暂时留下还是选择回归，只要保持成长心态，都能走出属于自己的道路。

所以，别再折腾什么“高端提示词”了，DeepSeek要的不是复杂框架，而是你直接、明确的需求！

很多人吐槽DeepSeek回答太学术，明明就想问个简单问题，结果AI一本正经地整出一篇论文，让人看了头疼。但问题不是AI太高冷，而是你没告诉它“用人话”说！

秘诀很简单：自降身份，让AI别端着。直接在开头加一句“我是小学生”，或者更具体点，比如“请用大白话解释”，AI的输出立马变得接地气。

来个错误示范： ❌ “请介绍一下区块链的工作原理。”DeepSeek可能会给你来一段“去中心化分布式账本共识机制”的专业解读，看着就累。

区块链是一种去中心化的分布式账本技术，其核心思想是通过密码学、共识机制和分布式网络，实现数据的不可篡改、透明共享和多方协作。以下是其工作原理的简明介绍：

区块（Block）：存储交易数据的单元，包含：区块头：时间戳、当前区块的哈希值（唯一标识）、前一区块的哈希值（形成链的关键）。区块体：具体交易数据（如转账记录、合约信息等）。链式结构：每个新区块通过包含前一区块的哈希值，按时间顺序链接成链。篡改任一区块的数据会改变其哈希值，导致后续所有区块失效，从而确保数据不可篡改。

所有节点需通过特定规则达成一致，确保账本的一致性。常见机制包括：

工作量证明（PoW）：节点（矿工）通过复杂计算竞争记账权，消耗算力解决数学难题（如比特币）。胜者打包新区块并获奖励。权益证明（PoS）：根据持有的代币数量和时间选择记账节点，能耗更低（如以太坊2.0）。其他机制：委托权益证明（DPoS）、拜占庭容错（BFT）等。

区块链通过分布式存储、密码学和共识机制，构建了一个去中心化、安全可信的数据管理体系，正在重塑金融、物联网、政务等多个领域的信任协作方式。

正确打开方式： ✅ “我是个完全不懂区块链的小白，你能不能用最简单的比喻，告诉我它是怎么回事？”这时候AI的回答会变成：“区块链就像一本大家都能看的记账本，每个人记的账都一样，谁都改不了。”一下子就懂了吧？

当然可以！想象一下，区块链就像一个「公共数字账本」，但它不是放在某个公司或银行手里的，而是被拆成无数份，分散在全世界成千上万台电脑上。每一页账本都记录着各种交易信息（比如转账、合同、游戏道具交易等等），而这些账本页有一个神奇的特点：

1️⃣ 「写满就锁死」：假设你和朋友们一起玩「接力写日记」，规则是：

每天大家各自写一页日记，写完后必须把这一页复印给所有人。每页纸写满后，立刻用密码锁（哈希加密）封存，锁上还刻着前一页的密码痕迹。如果有人想偷偷改某一页的内容，就必须把后面所有页的密码锁都砸开重做，而且要让所有人手里的复印件同步修改——这几乎不可能！

2️⃣ 「大家互相监督」：每次新写一页时，所有人要通过投票共识（比如工作量证明、权益证明）决定谁的版本是真的。比如：

工作量证明：比谁先解出一道数学题，赢的人负责写新页（类似比特币）。权益证明：谁押的“保证金”多，谁更有资格写新页（类似以太坊2.0）。

3️⃣ 「透明但匿名」：账本内容所有人都能看，但参与交易的人只用一串**代号（钱包地址）**表示，比如张三→李四转账100元会变成A3X8→B5P2转账100元。

比特币：用区块链记录谁转给了谁多少钱。NFT：用区块链证明数字作品（比如图片）的唯一所有权。智能合约：自动执行的数字合同（比如“下雨就理赔”）。

一句话总结：区块链就是一个“集体记账+密码锁链”的技术，让陌生人之间不用信任也能安全合作。 就像互联网传递信息一样，区块链传递的是可信的价值。

进阶版技巧：如果AI还是不够通俗，可以加一句“请用生活中的例子来说明”，或者“请分点解释，每点不超过20字”，效果更好了！

当然可以！我用一个「家庭记账」的比喻来解释区块链的核心逻辑，你感受一下

想象一个四口之家：爸爸、妈妈、你、妹妹。你们约定：全家一起记账，记录每天的家庭开销。规则是这样的： 1️⃣ 每人都有独立账本，每次花钱必须全家投票同意 2️⃣ 每记完一页账单（比如一天的开销），所有人要互相核对 3️⃣ 核对一致后，用胶水把这页账单粘在前一页上，形成链条 4️⃣ 如果有人偷偷修改自己账本里的某一页，其他三人会立刻发现不一致，这页账单就会被作废

这就是区块链的简化版！

每个账本 = 区块链网络中的节点（电脑）每页账单 = 一个区块（储存交易记录的数据包）用胶水粘成链 = 用密码学技术把区块按顺序链接全家共同维护 = 去中心化（没有银行/政府等中央机构控制）✋ 修改需要全家同意 = 数据不可篡改（想改旧记录必须控制超50%的节点，几乎不可能）

实际应用场景：比如妈妈给你转账100块零花钱，这个记录会被加密后记入全家的账本。妹妹如果想偷偷把自己账本里的"100"改成"200"，但其他三人的账本都显示100，她的修改就会被拒绝 ❌ ——这就是为什么比特币等加密货币能实现「陌生人之间直接交易，无需通过银行担保」的原因！

DeepSeek的中文写作能力，可能比你想象的还要狠！无论是文艺煽情、犀利讽刺，还是知乎大V式的知识输出，它统统能拿捏。关键是，你得告诉它怎么写！

很多人还停留在最基础的用法： ❌ “写篇关于爱情的短文。” DeepSeek会给你来一篇中规中矩的文章，没毛病，但也没灵魂。

《爱的物理学》

咖啡馆的落地窗上凝结着水雾，我用食指画出两条平行线。邻座女孩的拿铁在桌面投下暖色光斑，她翻动书页的节奏像某种密码。这大概就是爱情最初的形态——两枚素未谋面的量子，在不确定的时空里发生纠缠。

凌晨三点，楼下便利店的白炽灯总亮着。穿深蓝制服的店员姑娘捧着《时间简史》，收银台玻璃罐里的薄荷糖渐渐消融成半透明晶体。或许每个灵魂都携带独特的光谱，在茫茫人海中寻找能与之共振的频率，像候鸟循着地磁场完成迁徙。

常去的老面馆有对聋哑夫妻。男人揉面时脖颈沁出细密汗珠，女人总在围裙上擦净手指才去替他擦拭。案板震颤扬起的面粉里，他们用手语争论该放几克碱，又在目光相触时同时笑出皱纹。原来爱情是最精密的热力学系统，用无数琐碎瞬间维持着永恒的热平衡。

暮春的雷雨总在黄昏准时降临。雨滴撞击遮阳棚的声音里，我忽然读懂那些物理学隐喻：潮汐是月亮写给海洋的情书，光合作用是光与叶绿体的漫长拥吻。而人类用几十万年进化出神经系统，不过是为了让两个带电的神经元在相遇时，绽放出足以照亮整个大脑皮层的烟花。

进阶玩家：

✅ “用王小波的幽默风格，写一个社恐男生暗恋女神的故事。” 结果，DeepSeek一出手，分分钟让你怀疑王小波穿越了。

我第三次在图书馆观测到那个穿白裙子的女生时，终于确定她不是我的幻觉。这事得从量子力学说起——当你不敢直视某个存在时，最好的观测方法就是用余光进行量子隧穿。我的余光扫过她翻书时翘起的小拇指，像测量电子位置般谨慎。

那天在食堂台阶上，命运的牛顿摆球终于砸中我的后脑勺。她端着西红柿鸡蛋汤往上走，我攥着糖醋排骨往下冲。在相对速度即将归零的瞬间，我的运动鞋突然领悟了非牛顿流体原理——鞋带自动系成死结，让我以自由落体姿态跪在她面前。

"同学你没事吧？"她的声音像刚开封的跳跳糖，在我的耳膜上噼里啪啦炸开。我盯着她帆布鞋上溅到的三滴汤汁，突然发现这三个油渍点完美符合开普勒行星运动定律。

阶梯教室的粉笔灰总在周四下午三点准时暴动。我缩在倒数第二排的观测点，看阳光穿过她发丝的丁达尔效应。前排传来咳嗽声的瞬间，我条件反射地屏住呼吸，结果把自己憋出了个惊天喷嚏。六排座椅同时震颤，粉笔灰化作银河星云，前排马尾辫梢挂着两粒星尘转过来。

"要纸巾吗？"她递来的维达包装袋上印着"超韧"二字，这让我想起被猫挠成流苏的宿舍窗帘。当我的指尖擦过她指甲盖上的小月牙时，喉咙里突然涌出二十七个版本的应答台词，可惜最后脱口而出的是："今天气压真低啊哈哈。"

后来我在她常去的阅览室桌斗里塞了封匿名信，用傅里叶变换公式推导她睫毛振动的频率。直到毕业典礼那天，她攥着皱巴巴的信纸穿过人群，我才知道她早就破译了我的笔迹——就像我当年计算她出现在开水房的时间差那般精确。

✅ “用微博段子手的风格，写一篇关于爱情的搞笑小作文。”

《当代爱情生存实录》

家人们谁懂啊，当代年轻人的恋爱就像开盲盒。上个月闺蜜给我介绍了个程序员，第一次约会他掏出个U盘："里面有我写的三万字情书，支持C++和Python双版本运行"（图啥啊这！）

谈过直男式浪漫的姐妹请举手♀️。上周发烧39度，男友连夜送药——打开保温杯发现是板蓝根泡枸杞配两片人参，喝完整宿流鼻血在被窝里打鸣。第二天他委屈巴巴："养生频道说以热攻热…"

当代情侣分手率比基金还刺激，但复合速度比外卖还快。上周三刚在朋友圈发"封心锁爱emoji"，周四半夜前任就蹲我家楼下："你买的螺蛳粉套餐第二份半价"（这谁扛得住啊！）

最怕对象突然的仪式感。520那天收到男友定制锦旗，红底黄字绣着"年度最佳干饭伴侣"，现在挂在我家玄关每天接受外卖小哥注目礼（救…命…）

谈恋爱后解锁的社死现场：

素颜取快递撞见他兄弟团他妈妈突然查岗时我正在嗦鸭脖运动步数暴露我假装去健身实际在奶茶店

但说真的，昨天看见楼下收破烂的老夫妻——大爷蹬三轮，大妈坐车斗里举着小风扇给他吹脖子，突然觉得爱情可能就是：有人陪你从玛莎拉蒂聊到废品计价，还觉得特别带劲。

（友情提示：现在立刻@对象，本锦鲤保你们吵架不超过三句就笑场）

文风模仿公式： “模仿XX的文风，写一篇XX类型的文章。” 想要鲁迅式的犀利？可以。想要三毛的洒脱？没问题。甚至你想让它写一篇《假如李佳琦是《红楼梦》的人物》，它都能给你整出一个能上热搜的段子。DeepSeek不止能写，它能让你写出独一无二的风格。

很多人用DeepSeek，就是丢个问题，等着AI端上答案。但AI不是搜索引擎，真正的价值在于推理，而不仅仅是列清单！想让DeepSeek思考更深入？这句万能提示词送给你：

“请在你的思考分析过程中进行批判性思考、同时反面考虑你的回答，并且要对回答进行多次深入复盘，务必详尽。”

来个对比——

❌ 普通提问：“如何提高工作效率？”

提高工作效率需要结合科学的方法、合理的工具以及良好的习惯。以下是一些经过验证的实用建议，帮助你优化工作流程，减少时间浪费：

明确优先级使用 艾森豪威尔矩阵（四象限法则）：将任务分为 紧急重要、重要不紧急、紧急不重要、不紧急不重要，优先处理重要任务。每天列出 3项核心任务（MIT, Most Important Tasks），确保关键目标不被琐事淹没。番茄工作法专注25分钟工作+5分钟休息，每4个周期后延长休息时间（15-30分钟），避免大脑疲劳。搭配工具：Forest（通过种树限制手机使用）、Toggl Track（记录时间分配）。批量处理任务将相似任务集中处理（如集中回复邮件、开会），减少“任务切换”带来的效率损耗。科学作息保持 7-8小时睡眠，利用 R90睡眠法（以90分钟为周期安排睡眠）。午后安排20分钟小睡，恢复精力。体能提升每天30分钟有氧运动（如快走、跳绳），促进大脑供氧。工作时每1小时起身活动，避免久坐伤害。饮食优化选择低GI食物（如燕麦、坚果）保持血糖稳定，避免午后困倦。少量多次补水，脱水会导致专注力下降。应对拖延症2分钟法则：如果任务能在2分钟内完成，立刻执行。5分钟启动法：说服自己“只做5分钟”，通常开始后就能进入状态。定期复盘每周回顾任务完成情况，分析时间浪费点（如社交软件、低效会议）。使用 PDCA循环（计划-执行-检查-改进）优化流程。接受不完美遵循“完成优于完美”原则，避免过度纠结细节导致拖延。程序员：用 Pomodoro Timer + Jira 管理开发任务，代码模块化复用。内容创作者：用 Notion 建立选题库，通过 Grammarly 快速校对文案。管理者：将会议控制在15分钟内，要求提前提交议程，会后3小时内发出纪要。

关键点总结：效率提升是系统性工程，需结合目标管理、工具优化和身体状态。建议从1-2个方法开始实践，逐步形成个人工作节奏，避免一次性改变过多导致放弃。

✅ 深度提问：“请告诉我提高工作效率的方法，并批判性思考这些方法的局限性，同时从反面探讨低效率的可能性，并对回答进行多轮复盘。”

一、提高工作效率的常见方法及局限性分析

时间管理法（如番茄工作法）原理：25分钟专注+5分钟休息的循环模式局限性：打断创造性思维的连续性（如程序员进入心流状态后被强制打断）数据支持：MIT研究显示频繁切换任务可导致效率下降40%任务优先级矩阵（艾森豪威尔矩阵）原理：按紧急/重要程度四象限分类局限性：过度简化现实场景（如紧急不重要任务可能暗含人际关系价值）案例：某项目经理因过度筛选"不重要"任务导致团队关系恶化数字工具依赖（自动化/协作软件）原理：通过Trello/Notion等工具优化流程局限性：工具学习曲线消耗认知资源（Adobe调研显示67%员工因工具复杂度产生焦虑）

这种立体化框架突破传统效率讨论的二维局限，将生物节律、组织生态、文化变量纳入考量，为知识经济时代的效能管理提供新的认知图式。最终形成具备自适应性、容错性和进化力的新型效率观。

结果差距立竿见影，普通提问可能只给你几个“番茄钟”之类的技巧，而深度提问能让AI思考效率背后的底层逻辑，甚至会给出实践建议。别把DeepSeek当工具用，把它当你的“智囊团”！

DeepSeek再强，也有三个“雷区”，踩了只会徒增烦恼！

1. 长文杀手？4000字以上逻辑容易崩！

DeepSeek写短文是高手，但让它写部4000字的深度长文？你可能会看到前后矛盾、自我打脸的内容。想写长篇大论？Claude 200K更适合。

2. 敏感内容？一键蒸发！

DeepSeek有后置审核机制，可能刚生成的内容还在，过几秒就突然“蒸发”。破解方法？

改提问、多点几次复制按钮，甚至换个AI（GPT-4、Claude）试试。

3. 个人风格？别太指望

DeepSeek擅长结构化写作、模仿名家文风，但要写出100%符合你个人风格的文章？还是要自己润色，AI是工具，不是你的文笔外挂！

写在结尾：

凌晨四点，DeepSeek还在和我对话，它不累，我倒是有点恍惚。