摘要：DeepSeek-V3.1 上线，更高的思考效率，更强的 Agent 能力！
本文作者：拉登Dony
本文编辑：竺兰
大家好，这里是秋叶编辑部，我是「山东吴彦祖」拉老师~
你刷到了没？
DeepSeek-V3.1 上线，更高的思考效率，更强的 Agent 能力！我划拉着手机屏幕，突然愣住——这已经是今天第 5 条 AI 更新推送了！！
你是不是也和我一样？
刷到这类新闻时，第一反应要么是「哦，又更新了」，要么是「这功能好像和我无关」，偶尔点进去看看评测，转头就忘了。
当 AI 像「开盲盒」似的天天更新时，我们到底该关注什么？
是追着新功能跑，还是该把注意力放回自己身上？
不吹不黑，今天给大家分享一些我自己真实的 AI 使用经验，希望对大家有所启发。
AI 在进步，我们却在退步
先讲个小故事：
我发小从本科读到博士，再到大学教授，我爸每次见他都只问一个问题：「现在一个月挣多少？」
发小的知识、视野、解决问题的能力在飞涨，我爸的问题却始终停在「钱」上。
他就没问问人家是怎么学习的？有什么经验方法？能不能辅导一下自己的儿子？！
咱们关注 AI 动态，感觉跟我爸也是差不多的状态，AI 从能写文案、生成图片、到生成视频、能做数据看板，能力也越来越强大，我们却只关注「更新了哪些新功能？算力提升了多少？」
这些跟我们的工作，有什么关系？
工具在进化，我们的认知却卡在「执行者」的圈层里。
用 AI 要学会向上看
看到有的同学已经开始用 DeepSeek 学习怎么写正则表达式，这很好！
但是……
「正则表达式」是一个和「车桥悬架」一样的专业词语，它很强大很重要，如果你只是想学会开车，并不需要这些专业的知识。
想让 AI 越用越简单，要学会向上看！
AI 其实已经能从系统层面上帮助我们思考问题、解决问题了。
顺着「正则表达式」的思路往下看，会让人在牛角尖里越钻越深。
举个例子，你处理过考勤表吗？下面这个考勤记录表，谁见了都得头疼。
日期不规范，只是数字，没有年月。 员工信息不规范，工号、姓名混在一起。 打卡时间不规范，多次记录挤在一个单元格。新手和高手的提问，差的不是「会不会用 AI」，是「会不会问对问题」。
❶新手提问：往下看
新手盯着具体操作，问的问题越来越具体：
纠正日期。
怎么根据 C2 单元中的日期，纠正第 4 行里的日期，添加上年月？
提取信息。
怎么从第 5 行、第 7 行等数据里，提取工号和姓名？
计算工时。
想算「工时」（下班时间-上班时间），但有的员工打了多次卡，得先提取「最早上班」和「最晚下班」，如何编写公式？
越看细节越多，结果 AI 帮你写的公式，错误百出，问题像地鼠，打了一个又冒一个。
最后跟 AI 聊了一个小时，问题也没能解决。
❷高手提问：往上看
表格里面最难的不是函数公式，是「数据不规范」，数据源没有设计好，后面的努力都白费。
关于「数据规范」在数据库管理领域，早就有经典的解决方案了：「数据三范式」。
提问 AI 时不用解释太多的细节，只要出现了「三范式」这个关键词，你就成功了一半了。
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AI 秒懂你的需求，从分析问题、到问题示例、规范化建议、转换结果、改进方案、SQL 代码，全部解决方案直接就给出来了。
接下来，你只需要说一句话：
请帮我写一段 VBA 代码，完成上面的数据整理。完整的可以落地执行的代码，就给到你了。
代码粘贴到表格里，点击一下按钮，全程不需要写一条公式，数据就整理好了。
再根据整理后的数据，去计算工时就简单多了。
问题像堤坝，建好了一劳永逸。
从「我要什么」到「我需要什么」
高效提问不是「把问题丢给 AI」，是「先想清楚自己需要什么」。
就像点外卖：
新手说：「给我送碗面」（可能送到辣的、咸的，不合口味）； 高手说：「送碗清汤牛肉面，牛肉 5 片，香菜少放，12 点前到」（精准，AI 能精准满足）。具体怎么做？记住三个「关键词」：
❶用「行业规范」当钥匙
比如数据处理，提「三范式」；做设计，提「用户体验五要素」；写报告，提「金字塔原理」。
行业规范是 AI 的「翻译器」，能把你的模糊需求变成具体指令。
❷从「执行者」变「管理者」
别总问「怎么操作」，多问「这么操作对不对？」、「表格怎么设计更好？」。
比如： 新手：「怎么用 AI 提取数据？怎么用 AI 写公式？」；
高手：「这个表格是否符合三范式标准？正确的数据应该是什么样的？如何满足后续考勤需求？」
❸让 AI「补全思路」，不是「直接给答案」
别只说「帮我写代码」，说「我需要整理考勤表，思路是先用三范式检查，再用 VBA 整理，你能帮我细化这个思路吗？」
AI 擅长「补全」，不擅长「猜你想什么」。
❹AI 越强大，我们越要「长脑子」
有人说：「AI 都能自己写代码了，我还学这些干啥？」
错！
AI 越强大，你的认知越值钱。
①工具会过时，认知不会：今天 AI 能写 VBA，明天可能能写 Python，但「用三范式规范数据」的思维，10 年后依然有用；
②AI 解决问题，你定义问题：AI 能整理数据，但「为什么要整理数据」「整理成什么样」，只有你能决定；
③工具是「外功」，认知是「内功」：AI 是倚天剑，你得先有「用剑的内力」（认知），才能发挥它的威力。
AI 的更新像「潮水」，一波接一波；我们的认知像「船」，潮水涨得再高，船能不能远航，看的是「船底的龙骨」（认知）结不结实。
下次再刷到 AI 更新新闻时，不妨停一停想一想：这个新功能能帮我解决什么系统问题？我需要提升哪些认知，才能用好它？
毕竟，AI 是「加速器」，不是「替代品」——你跑得有多快，最终取决于你自己的腿。
记住：工具的强大是外因，认知的提升是内因；提问的高度，决定了成长的速度。
所以，如果你想真正想玩转 AI，让它成为你职场竞争力的一部分，
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来源：常识指导员