作为一个AI界的后起之秀，DeepSeek最近可是火得不行。不过我今天要说的不是它有多厉害，而是怎么用好它。说实话，我用DeepSeek也有一段时间了，从一开始的手忙脚乱到现在的得心应手，真是经历了不少坑啊。所以今天就来跟大家分享下我的一些使用心得，希望能让你少走点弯路。

很多人一上来就想找现成的提示词模板，我当初也是这样。结果呢？效果贼差。

为啥呢？DeepSeek跟其他AI不太一样，它是个推理模型，对提示词特别敏感。那些看起来很牛的模板，到这儿基本上就废了。

比如说，你想写个研究报告，以前可能会这么问："你现在是一个新能源汽车的市场研究分析师，这里有一份调研报告总结需要写成周报请你按照周报的格式帮我完成并进行润色不少于五百字"。这么问，DeepSeek给你的答案八成是机器味十足。

不如直接说人话："帮我把这份报告整理一下，我要写成周报给老板看，老板最在意数据"。这样问，效果好多了。

虽说模板不好用，但我发现了个万能公式："我要做什么，要做什么用，希望达到什么效果，但担心什么问题"。

举个栗子，你想给爸妈安排个北京之旅，就可以这么问：

"我要做一个从广州到北京的旅游攻略，要给爸妈用，希望能让他们在北京玩得开心，但我担心他们会累着，毕竟年纪大了。"

再比如你想写个抢红包的小程序：

"我要写一个微信抢红包的小程序，过年在群里用，希望能让大家主动分享玩起来，但我担心我写出来的程序太普通没特色。

"

有时候DeepSeek给的回答太正经八百，看着就头大。这时候你就可以来一句"说人话"。比如你问"什么是量子纠缠"，它可能给你一堆专业术语。但如果你说"用人话解释量子纠缠"，它就会给你举个简单的例子，让你一下子就能明白。

这招在你学新东西的时候特别好用，能让你快速理解那些看起来很复杂的概念。

有时候DeepSeek给的答案不太满意，你可以试试反向PUA。就是说，你可以说"这个回答不太行啊，你再想想"或者"你确定这是最好的答案吗？"

这么一激，它往往会给出更好的回答。不过这招别用太多，不然它可能会生气（开玩笑的）。

对于复杂的问题，一口气问完可能效果不太好。

你可以试试分步骤提问。比如你想写一篇论文，可以先问大纲，然后一节一节地问。每一步都给DeepSeek足够的信息，这样它就能给你更精准的回答。

# 示例：分步骤写论文steps = ["提出论文主题", "制定大纲", "撰写引言", "展开正文", "总结结论"]for step in steps: print(f"正在进行：{step}") # 这里是向DeepSeek提问的代码 # response = deepseek.ask(f"请帮我{step}") # print(response)利用上下文

DeepSeek有个好处，就是它能记住之前的对话。所以你可以利用这一点，在一系列相关的问题中建立上下文。比如你在讨论一个编程问题，可以先给它看代码，然后再问具体的问题。

# 示例：建立上下文code = """def fibonacci(n): if n <= 1: return n else: return fibonacci(n-1) fibonacci(n-2)"""# 先给DeepSeek看代码# deepseek.provide_context(code)# 然后问问题# response = deepseek.ask("这个函数有什么问题？如何优化？")# print(response)别忘了验证

最后，不管DeepSeek给你什么答案，都要记得验证一下。

特别是在编程方面，它给的代码可能看起来没问题，但实际运行可能会出错。所以，一定要自己测试一下。

# 示例：验证DeepSeek给出的代码def test_function(func): try: result = func(10) print(f"函数运行结果：{result}") except Exception as e: print(f"运行出错：{e}")# 假设这是DeepSeek给出的函数def deepseek_function(n): return sum(range(n))test_function(deepseek_function)

这些就是我用DeepSeek的一些小技巧。说实话，用好一个AI工具真的需要不断摸索。每个人可能都有自己的使用方法，我这些只是抛砖引玉。最重要的是要多尝试，找到适合自己的方式。记住，AI是个工具，关键还是看怎么用。好了，今天就聊到这儿，希望对你有帮助。