摘要：前几天和朋友吃饭，他兴奋地说：“现在的AI也太猛了吧，随便问什么都能答！”
前几天和朋友吃饭，他兴奋地说：
“现在的AI也太猛了吧，随便问什么都能答！”
我反问：
“那它真的帮你解决过问题吗？”
他愣住：“说实话……经常不够准，有时候还跑偏。”
其实，很多人都处在这种状态：
知道AI很强
觉得自己应该会用
但真要用时不知道如何开口
就像刚上路的新手司机——有车不难，会开才是关键。
AI 也是一样的道理。
与其羡慕别人“AI效率飞起”，不如搞明白：
怎样让AI真正成为你的助力？
这些全都需要一点点摸索，而不是“开通账号→自动变强”。
尤其是现在 DeepSeek 大家都在使用，我花了好长一段时间深度体验，才发现：
很多旧的Prompt技巧，彻底不好使了！
于是我把整个探索过程总结成这篇文章，
方便你今后能够善于使用这款国产效率神器。
很多人习惯把它和 ChatGPT、Claude 放在一起比较，
但它们根本不是同一种东西。
差别巨大！
指令模型 = 输入什么 → 输出什么
推理模型 = 理解你的真实目的 → 给出推断后的答案
它更像一个能替你“补全思路”的队友，
不需要你用模板、不需要你写结构化提示，
只要你说出需求，它就能自动推理你想要什么。
而这也导致：
许多旧时代非常“好使”的提示词，现在反而是负担。
什么“小费激励”、
“我是一名残疾人”“我很焦虑你要帮助我”……
以前AI会因此更认真，现在 DeepSeek 会直接识破。
不仅识破，还会被这些假信息干扰，
把“错误前提”当成真实背景写进内容里，
导致输出越来越偏。
过去：
“你现在是××专家，请按照ABCDE结构回答。”
这种能显著提升内容质量。
但 DeepSeek 会自动构建思考链，
它不会真正“进入角色”，
会根据你最终目的推理答案。
复杂结构、Lisp格式反而拖慢它理解。
DeepSeek最吃自然语言，不吃套路。
不是简单夸或骂，而是：
给它强烈、明确的反馈，让它知道你的“偏好方向”。
例子：
“这段太口水了，需要更专业。”“你的逻辑顺序有点散。”“这个表达不是我想要的调性。”DeepSeek 会立刻基于这些反馈调整生成策略。
DeepSeek最强的是“理解场景”，不是“执行格式”。
你只需要说人话，比如：
“我要给投资人讲自动驾驶，他们关心技术原理和回报周期，你帮我梳理重点。”
你没提到的内容，它也会自己补，包括：
法规风险数据来源技术壁垒商业模式退出机制这就是推理模型的价值。
DeepSeek最猛的一点不是“会写”，
而是“会思考”。
你可以让它：
帮你找风险、找痛点。
（2）逆向推演让AI从“失败结果”往前倒推原因。
把其他行业的成熟经验搬到你的场景里。
这是普通人最难做到，但 AI 最容易做的。
DeepSeek 的知识截止于 2024 年底。
只要你问的内容在此之前，它完全能回答。
过度联网会引入互联网上的噪音，反而增加幻觉。
尤其是写：
诗词故事方案分析类内容完全没必要联网。
✅ 5）“DeepClaude”组合：推理 + 创作的完美搭档现在圈子里最热门的玩法：
DeepSeek + Claude 3.5 Sonnet
组合起来输出的质量远超任何单模型。
如何界定问题如何拆解如何排除错误路径如何组装结论这就是我们常说的“结构化思维”。
你看多了，自己的思考方式也会被带动提升。
DeepSeek逻辑很强，但它依旧会“自信胡说”。
尤其是：
AI不是魔法棒，是放大镜。
会思考的人，AI会帮你加速；
不会思考的人，AI只会放大混乱。
当你真正掌握一款工具，
它就不再是工具，而是能力本身。
愿你从今天起，
让 DeepSeek 成为你的第二大脑，而不是聊天软件。
来源：哲仁创业笔记
