DeepSeek 15天指导手册——从入门到精通
目录
第一章：准备篇（30分钟上手）
1.1 三分钟创建你的AI伙伴步骤详解：
第二章：基础对话篇（像交朋友一样学交流）
第一章：准备篇（30分钟上手）
1.1 三分钟创建你的AI伙伴步骤详解：
1. 访问官网：在浏览器输入「www.deepseek.com」（就像打开微信一样简单）。
2. 注册账号：点击右上角「笑脸图标」→选择「邮箱/手机注册」（建议使用常用邮箱）。
3. 验证身份：查看收件箱找到验证邮件→点击蓝色确认按钮（找不到？检查垃圾箱）。
4. 首次登录：输入密码时建议使用「大小写字母+数字」组合（例如：Deep2024@seek）。
避坑指南：
• 如果遇到验证码不显示，尝试刷新页面或切换浏览器。
• 注册后建议立即绑定手机号，方便找回账号。
1.2 认识你的AI控制台核心界面全解析：
1. 对话输入框：像发微信一样打字，但记得按「Enter」发送（而不是微信的「发送」按钮）。
2. 历史记录栏：左侧列表显示所有对话，可右键「重命名对话」方便查找（例如改为「毕业论文辅助」）。
3. 功能工具栏：
• 格式按钮：插入代码块、表格、公式的快捷键。
• ⏳ 记忆库：点击星标保存重要信息（相当于AI的记事本）。
• ⚙ 设置：调整响应速度/创意程度（新手建议保持默认）。
实时演练：
1. 输入「你好，请做自我介绍」观察响应。
2. 尝试点击「代码块」图标，输入「请用Python打印爱心图案」。
3. 将当前对话重命名为「测试练习」。
第二章：基础对话篇（像交朋友一样学交流）
2.1 有效提问的五个黄金法则
• 法则一：明确需求
• ❌ 错误示例：「帮我写点东西」。
• ✅ 正确姿势：「我需要一封求职邮件，应聘新媒体运营岗位，强调3年公众号运营经验」。
• 法则二：提供背景
• ❌ 错误示例：「分析这个数据」。
• ✅ 正确姿势：「这是一家奶茶店过去三个月的销售数据，请分析周末和工作日的销量差异（附CSV数据）」。
• 法则三：指定格式
• ❌ 错误示例：「给几个营销方案」。
• ✅ 正确姿势：「请用表格形式列出三种情人节咖啡店促销方案，包含成本预估和预期效果」。
• 法则四：控制长度
• ❌ 错误示例：「详细说明」。
• ✅ 正确姿势：「请用200字以内解释区块链技术，让完全不懂技术的老人能听懂」。
• 法则五：及时纠正
• 当回答不满意时，可以：
• 「这个方案成本太高，请提供预算控制在500元以内的版本」。
• 「请用更正式的语气重写第二段」。
2.2 新手必学的10个魔法指令基础指令集：
1. /续写：当回答中断时自动继续生成。
2. /简化：将复杂内容转换成大白话。
3. /示例：要求展示实际案例（特别是写代码时）。
4. /步骤：让AI分步骤指导操作流程。
5. /检查：帮你发现文档中的错误。
场景演练：
1. 输入「/步骤 如何用手机拍摄美食照片」，观察分步指导。
2. 输入「请解释量子计算，然后/简化」，对比前后差异。
第三章：效率飞跃篇（文件处理与复杂任务）
3.1 五分钟学会文档分析操作流程：
1. 点击「回形针」图标上传文件（支持PDF/Word/TXT）。
2. 输入具体指令：
• 「总结这份年报的三个核心要点」。
• 「提取合同中的责任条款制成表格」。
3. 进阶技巧：
• 对比分析：「对比文档A和文档B的市场策略差异」。
• 数据提取：「从实验报告中整理所有温度数据」。
避坑指南：
• 超过50页的文档建议先拆分处理。
• 扫描版PDF需确保文字可复制。
3.2 让AI帮你写代码万能模板：
• 语言：Python
• 功能：自动下载网页图片
• 要求：
• 处理SSL证书错误。
• 显示下载进度条。
• 保存到指定文件夹。
执行策略：
1. 先让AI生成代码。
2. 要求添加注释说明。
3. 请求逐行解释关键代码段。
4. 遇到报错直接粘贴错误信息。
第四章：场景实战篇——解决真实世界问题
4.1 学术论文全流程辅助（从开题到答辩）
阶段一：
开题攻坚
1. 找研究方向输入：「我是机械工程专业本科生，请推荐5个适合毕设的智能机器人相关课题，
要求：
• 具有创新性但不过于前沿。
• 需要仿真实验而非实物制作。
• 附相关参考文献查找关键词」。
2. 优化题目示例对话：
• 你：「基于深度学习的机械臂抓取系统研究」。
• AI：「建议改为“基于改进YOLOv5的未知物体自适应抓取系统研究”，创新点更明确」。
3. 文献速览上传10篇PDF文献后输入：
「请用表格对比各文献的研究方法，按“创新点/局限/可借鉴处”三列整理」。
阶段二：
正文写作
• 核心技巧：
• 方法描述：输入「请将这段实验步骤改写成学术被动语态：“我们先用CAD画了模型，然后导入ANSYS做力学分析”」。
• 数据可视化：提供Excel数据后输入「请建议三种适合展示温度变化曲线的图表类型，并说明选择理由」。
• 降重技巧：对指定段落使用指令「/学术化改写 保持原意但调整句式结构」。
阶段三：
格式调整
• 实战示例：
• 请检查我的论文格式是否符合以下要求：
1. 三级标题用1.1.1格式。
2. 参考文献[1]需要补充DOI号。
3. 所有图片添加居中的「图1-」编号。
4. 行距调整为1.5倍。
阶段四：
仅做文本辅助
• 查重降重一体化：
• 查重预检：
• 指令：分析以下段落：[粘贴文本]。
• 预测查重率及高危片段（标红显示）。
• 识别潜在引用缺失（推荐3篇相关文献）。
• 给出改写建议（同义替换/结构调整）。
• 示例输出：
• 原句："机器学习需要大量数据支持"。
• 改写方案："当代AI模型的训练过程，往往依赖于海量样本的持续输入（Wang et al., 2022）"。
• 期刊匹配引擎：
• 匹配指令：基于我的研究：
• 领域：人工智能辅助教育。
• 创新点：动态知识点图谱构建。
• 数据量：10万+用户样本。
• 推荐：
• 3个冲刺期刊（IF 3-5）。
• 2个保底期刊（录用率>40%）。
• 1个新兴开源期刊（APC免费）。
• 要求：
• 附最新影响因子和审稿周期。• 标注格式要求差异（参考文献/图表规范）。
• 辅助必备：
• 实时监控指令：• "追踪[研究关键词]的最新预印本，每周一生成简报"。
• "发现与我方法论相似的已发表论文，对比优劣势"。
避坑指南：
• 警惕「该领域最新研究显示」等模糊表述，学术内容引用要明确，内容要严谨。
• 涉及敏感数据应使用「假设我们有某型号机床的振动频率数据」代替真实信息。
• 答辩PPT生成后务必人工检查动画逻辑。
4.2 自媒体运营从0到1
爆款内容生产线
• 标题生成术：
• 基础版：「请生成10个关于“时间管理”的小红书标题，要求：
• 使用emoji符号。
• 包含数字量化。
• 突出痛点解决」。
• 进阶版：「将“Python入门教程”改写成吸引大学生的抖音文案标题，要求：
• 使用悬念结构。
• 不超过15字。
• 带热门话题标签」。
• 内容创作模板：
• 类型：科普类短视频脚本。
• 主题：量子计算机原理。
• 要求：
1. 用“冰箱整理食物”做类比解释量子比特。
2. 每30秒设置一个悬念转折。
3. 结尾引导点赞话术。
• 排版优化技巧：
• 输入「将这段文字改造成适合微信公众号的排版：
• 每段不超过3行。
• 关键句加emoji。
• 添加间隔符号如“----”。
• 重要数据用绿色字体标注」。
数据分析实战
• 上传后台数据截图后输入：
• 「分析粉丝活跃时间段，建议下周最佳发稿时刻表，用24小时制展示高峰时段」。
4.3 智能学习规划系统
定制专属学习方案
• 步骤演示：
1. 输入背景：「我需要三个月内雅思达到7分，当前水平5.5，每天可学习3小时」。
2. 生成计划：「请按周制定备考方案，包含：
• 每日各科时间分配。
• 必备资料清单。
• 阶段自测时间点」。
3. 动态调整：「本周听力正确率仅60%，请重新调整下周听力训练计划」。
• 知识点攻克策略：
• 概念理解：输入「用三句话解释蒙特卡洛模拟，第一句类比生活场景，第二句技术定义，第三句应用案例」。
• 错题分析：上传错题照片后输入「请解析错误根源，并推荐3道同类强化练习题」。
• 记忆强化：「将这些医学名词生成记忆口诀，每句7个字押韵」。
• 学习监督系统：
• 监督模式开启：
1. 每周日晚8点提醒我提交学习总结。
2. 每次刷手机超过30分钟发送警示语。
3. 完成阶段目标后生成奖励方案。
避坑指南：
• 论文场景：慎用「帮我写文献综述」等宽泛指令，应改为「请对比A学者和B学者在XX理论上的分歧」。
• 自媒体场景：避免直接发布AI生成的时事评论，需人工核实事实。
• 学习场景：当AI建议「每天背200个单词」时，应追问「如何科学分配复习周期」。
第五章：高手进化篇——解锁专业级生产力
5.1 构建你的私人知识库
Step 1：数据准备黄金法则
• 适用场景：
• 法律从业者整理判例库。
• 医生建立疾病诊疗手册。
• 电商运营积累产品知识。
• 操作流程：
1. 创建结构化文档模板示例：
• 知识单元：糖尿病饮食管理。
• 核心要点：
• 每日碳水化合物摄入量≤130g。
• 推荐食材：荞麦、西蓝花、鳕鱼。
• 禁忌清单：
• ✖高GI水果：荔枝/龙眼/香蕉。
• ✖加工食品：蜜饯/罐头/火腿肠。
• 常见问题：
• Q：可以喝无糖可乐吗？
• A：建议每周不超过2罐，注意...
2. 文件格式转换：
• 纸质资料→手机扫描王APP→导出为可编辑PDF。
• 微信聊天记录→使用「腾讯文档」导出为TXT。
3. 数据清洗技巧：输入指令「请删除文档中的重复段落，并按“概念定义-操作步骤-注意事项”结构重组内容」。
Step 2：知识库训练实战
• 网页端操作：
1. 进入「知识库」面板→点击「新建知识库」。
2. 拖拽上传文件（支持PDF/Word/Markdown）。
3. 设置调用关键词：「当问题包含“治疗方案”或“用药指南”时优先调用该库」。
• API开发者模式：
```python
from deepseek import KnowledgeBase
kb = KnowledgeBase(api_key="your_key")
kb.create(
name="心血管疾病库",
documents=["heart_disease.pdf", "treatment_guide.docx"],
description="三甲医院内部诊疗标准",
access_level="private"
)
```
Step 3：调用与优化
• 对话中激活：
```
@我的知识库[心血管疾病]
患者男性58岁，血压160/95，有吸烟史，请推荐干预方案
```
• 持续优化策略：
• 每月使用「知识体检」指令：「找出知识库中过时的药品名称，对比2024版国家药典」。
• 添加纠错机制：「当用户指出知识库错误时自动生成修订工单」。
5.2 自动化工作流搭建（解放双手的终极方案）
场景一：日报自动生成系统
• 配置步骤：
1. 数据源接入：
• 钉钉/企业微信→导出当日工作日志。
• 销售系统→获取CRM数据。
2. AI处理链：
• /创建自动化流程
• 名称：销售日报生成。
• 触发条件：每天18:00。
• 执行动作：
1. 读取CRM今日订单数据。
2. 对比昨日数据计算增长率。
3. 生成三段式日报：
• 关键指标。
• 异常预警。
• 明日建议。
4. 发送邮件至[email protected]。
3. 异常处理机制：
• 设置关键词监控：当日报中出现「下降」「异常」时，自动抄送技术总监。
场景二：智能客服中台
• Zapier联动示例：
1. 当官网表单收到新咨询→触发DeepSeek API。
2. AI分析客户需求→分类为「售后/报价/技术」。
3. 根据类别：
• 简单问题→直接回复解决方案。
• 复杂问题→生成工单派发对应部门。
• 关键指令：
```
/设置自动回复模板
当问题包含["怎么退货","运费谁付"]时，回复：
感谢咨询！我们的退换货政策是：
1. 7天内无理由退货（标签未撕）。
2. 质量问题免运费（附照片证明）。
需要人工帮助请回复「转接客服」。
```
• 模式一：精准翻译模式：
• 商务场景：
• /开启专业翻译模式
• 【源语言】中文。
• 【目标语言】商务英语。
• 【特殊要求】：
• 保留敬语格式（Dear/Honored）。
• 金额保留两位小数。
• 使用ICC国际商会术语。
• 输入：「关于FOB上海条款，我方建议分批装运以降低风险」。
• 输出：「Regarding the FOB Shanghai terms,we propose partial shipments to mitigate risks as per Incoterms 2020 rules.」
• 模式二：学术润色模式：
• 论文翻译技巧：
1. 上传参考文献：「请模仿这篇Nature论文的用词风格翻译我的摘要」。
2. 术语一致性检查：「确保“纳米材料”统一译为“nanomaterials”」。
3. 格式保留：「图表标题翻译后保持Figure 1-格式」。
好的，继续之前的文字内容：
5.3 跨语言自由切换实战（商务谈判
模式三：文化适配模式
• 本地化案例：
• 输入：「向印度客户解释“质量第一”的企业文化」。
• AI建议：
• 替换案例：用「塔塔集团质量标准」代替「华为经验」。
• 调整表达：将「追求完美」改为「持续改进的承诺」。
• 宗教注意：避免使用牛相关比喻。
避坑指南：
• 知识库陷阱：避免直接上传机密合同，应使用「某品牌采购协议」替代真实名称。
• 自动化风险：涉及财务审批的流程必须保留人工确认环节。
第六章：如何利用我提高自我学习能力
场景1：学习加速器
1.1 论文精读秘籍
• 三阶速读法：
1. 预判提问（5分钟）：
• 输入指令：「请用200字概括《[论文标题]》的核心创新点，用“已知...但...因此...”结构表述，并列出3个值得深挖的疑问」。
2. 图表解析（关键突破）：
• 带图提问：「解释Figure 3的实验设计逻辑，用箭头图表示变量关系，并标注作者可能省略的控制变量」。
3. 批判思考（防被带节奏）：
• 进阶指令：「找出该研究方法的3个潜在局限，并提供2篇2023年后发表的反向证据论文DOI」。
• 贴士：遇到公式按Alt+鼠标拖动选择，直接问「请用小学数学知识解释这个公式的含义」。
1.2 错题攻克流水线
• 四步提分法：
1. 错因诊断：
• 拍照/输入题目后问：「分析我在这道几何题中的思维误区，用认知心理学中的【确认偏差】概念解释」。
2. 变式训练：
• 生成指令：「基于该题知识点生成3道难度递增的变式题，附加解题路线图提示（不直接给答案）」。
3. 记忆强化：
• 记忆卡片指令：「把解题关键步骤转化为顺口溜，要求押韵且包含“辅助线”“相似比”等术语」。
4. 监控报告：
• 进度查询：「统计我过去一周在三角函数板块的错题类型分布，用饼状图呈现并标注突破优先级」。
• ⚠️避坑：避免直接问答案，改用「给我提示而不是答案」触发引导模式。
1.3 会议纪要革命
• ⏱30秒整理术：
1. 录音转重点（需上传录音文件）：
• 指令：「提取关键决策：用【决议事项】【责任人】【时间节点】三栏表格呈现，红色标注有争议的内容」。
2. 行动清单：
• 追问：「把会议内容转化为SMART原则任务清单，标注需要跨部门协作的事项」。
3. 可视化呈现：
• 高阶指令：「将项目时间线转化为甘特图代码（Mermaid语法格式），用❗标注关键依赖节点」。
• 贴士：输入「开启时间戳模式」可自动标注每个议题讨论时长。
1.4 创建个人知识库
• 三步构建法：
1. 信息抓取：
• 指令：「实时监控AI对话，自动提取以下内容到知识库：
• 我重复使用3次以上的指令。
• 被标记「重要」的解决方案。
• 修改超过2次的输出内容」。
2. 智能标签：
• 分类指令：「为知识库添加多维度标签：#常用指令#合同模板#技术难题#已验证方案」。
3. 主动推送：
• 触发机制：「当我讨论「用户增长」时，自动显示知识库中相关案例和过往成功方案」。
• ⚡效果：新员工1周内即可调用团队沉淀的300+优质指令。
场景2：学会自我校正与复盘
模块1：输出校准三板斧
• 问题：答案太官方不够接地气。
• 修正流程：
1. 输入「开启小白模式」→禁用专业术语。
2. 追加「举个菜市场大妈能懂的例子」。
3. 最后用「检查是否有超过20字的句子」精简。
• 案例修正：
• 原句：「采用深度学习算法优化特征提取」。
• 修正后：「就像用智能筛子快速挑出黄豆里的黑豆」。
模块2：敏感内容过滤器
• 防封号指南：
• 风险类型|自检指令|修正方案
• 医疗建议|「检查当前内容是否符合《互联网诊疗管理办法》」|添加「以上建议不能替代专业医生诊断」。
• 投资理财|「用红色标注涉及收益承诺的表述」|替换为历史数据展示。
• 政治相关|「开启中立模式重写以下内容」|添加多方观点平衡。
场景3：零基础代码入门
模块1：代码调试——5分钟精准排错
• 三步终结BUG法：
• 步骤1：错误信息翻译：
• 指令模板：
```
【错误诊断模式】
我遇到[编程语言]报错："粘贴错误信息"
请：
1. 用小白能懂的话解释问题本质。
2. 标注可能引发该错误的3个常见场景。
3. 给出最可能的修复方案（标★）和其他备选方案。
```
• 案例：
• 报错：Python的IndexError:list index out of range。
• →人话解释：「就像试图从只有5个座位的电影院票根上找第6排的座位」。
• →高频场景：循环条件错误/动态删减列表/索引计算失误。
• →修复方案：在访问前添加`if len(your_list) > index:`条件判断。
• 步骤2：上下文分析：
• 进阶指令：
```
结合上下文代码片段：
[粘贴相关代码]
请：
1. 用箭头图画出变量值变化轨迹。
2. 在可疑行号旁标注并说明原因。
3. 输出修改后的代码差异对比（用绿色+/红色-标注）。
```
• 步骤3：防御性编程：
• 防复发指令：
```
针对这个错误类型：
1. 设计3个单元测试用例（含边界条件）。
2. 生成代码片段：自动检测同类错误的防护性代码。
3. 推荐2个相关调试工具（VS Code插件/Python库）。
```
• 贴士：遇到复杂错误时，追加指令「用厨房做饭的比喻解释这个问题」快速理解本质。
模块2：自动化脚本——从需求到代码
• 无痛开发四阶法：
• 案例需求：「自动备份指定文件夹到百度网盘，每周一凌晨执行，保留最近3个版本」。
• 阶段1：需求结构化：
• 指令：
```
将需求拆解为技术要素：
1. 文件操作模块（增量备份/版本控制）。
2. 网盘API对接。
3. 定时任务配置。
4. 异常处理（网络中断/存储不足）。
输出技术选型建议表（含优缺点对比）。
```
• 阶段2：代码生成：
• 分步指令：
```
用Python实现以下功能：
1. 遍历指定文件夹，生成MD5校验文件。
2. 调用百度网盘API上传（需处理OAuth2.认证）。
3. 添加日志记录（时间/操作/结果）。
4. 用APScheduler设置每周定时任务。
要求：
- 每段代码添加中文注释。
- 分离配置文件和核心逻辑。
- 输出.env文件模板。
```
• 阶段3：测试优化：
• 验证指令：
```
为上述代码设计测试方案：
1. 模拟断网环境下的重试机制。
2. 测试不同版本保留策略。
3. 内存泄漏检测方法。
生成测试用例的伪代码。
```
• 阶段4：交付文档：
• 指令模板：
```
生成用户手册：
1. 安装依赖的pip命令清单。
2. 配置文件修改图示（红框标注必填项）。
3. 常见问题排障流程图。
4. 服务监控方案（Prometheus指标设计）。
```
模块3：技术面试——精准打击考点
• 备战体系构建：
• 考点预测：
• 指令：
```
根据[目标公司]近3年面经和我的技术栈：[Java/Python/Go...]
输出：
1. 高频考点TOP10（按出现频率排序）。
2. 对应LeetCode题号（标注原题/变式题）。
3. 系统设计重点领域（附学习路线图）。
```
• 输出示例：
```
阿里巴巴Java岗高频考点：
1. 并发编程（80%出现）
- 必刷题：LeetCode 1114/1188。
- 重点：线程池参数优化实战。
2. JVM调优（65%）
- 实战案例：GC日志分析图谱。
...
```
• 白板编程模拟：
• 实战流程：
1. 生成题目：
• 给我一道中等难度的二叉树题目，要求：
• 包含递归和非递归两种解法。
• 设置2个易错测试用例。
• 附带时间复杂度分析要点。
2. 模拟面试：
• 现在开始面试模拟：
1. 请用伪代码描述思路（计时10分钟）。
2. 我会指出3个潜在bug，请现场修复。
3. 最后给出优化建议（空间换时间策略）。
3. 智能反馈：
• 根据我的代码：[粘贴代码]
• 按大厂评分标准给出ABC等级。
• 标注代码亮点（如优雅的边界处理）。
• 指出可能扣分的坏味道（如魔法数字）。
• 加分神器：
• 生成10个高频追问问题：
• 「如果数据量扩大1000倍，如何优化？」
• 「这个算法在分布式环境怎么适配？」
• ...
场景4：网文小说辅助入门
模块1：小说创作——人物关系管理
• 三维角色建模法：
• 步骤1：角色档案生成：
• 指令模板：
```
生成小说角色模板：
姓名：
核心欲望：
关键秘密：
关系网络：
- 盟友（表面/真实）
- 对手（直接/潜在）
- 情感羁绊（爱/恨/亏欠）
示例填充：[悬疑小说配角]
```
• 输出示例：
```
药店老板王德发
核心欲望：掩盖儿子肇事逃逸真相。
关键秘密：私藏受害者日记本。
关系网络：
- 表面盟友：办案警员（定期提供假线索）。
- 真实对手：记者女儿（暗中调查案件）。
```
• 步骤2：关系可视化：
• 指令：
```
基于以下人物列表：[粘贴角色信息]
1. 用Mermaid语法生成关系图（区分实线/虚线/不同颜色箭头）。
2. 标注3个潜在冲突爆发点。
3. 生成时间轴：关键事件对关系的影响。
```
• 导出工具：
• 复制代码到Markdown编辑器实时渲染。
• 使用Draw.io导入生成专业图表。
• 步骤3：剧情冲突检测：
• 指令：
```
分析当前章节：[粘贴文本]
1. 找出人物行为的矛盾点（与其档案不符）。
2. 建议3个增强戏剧性的改写方向。
3. 生成2个让读者惊呼的伏笔埋设方案。
```
• ⚠️避坑指南：
• 避免角色脸谱化：追加指令「给反派添加3个合理化动机」。
• 防止剧情漏洞：使用「时间线冲突检测」指令。
模块2：视频脚本——情绪流量密码
• 爆款公式拆解：
• 黄金结构模板：
```
[0-15s] 反常识开头： "你知道吗？90%的人刷牙方式都是错的！"
[16-30s] 权威背书： "北大口腔博士验证的3个标准动作"
[31-45s] 视觉演示： 错误/正确对比（2倍速快剪+音效）
[46-60s] 行动召唤： "点击左下角领取刷牙自查表"
```
• 情绪曲线优化：
• 指令流程：
1. 原始脚本分析：
• 分析以下文案的情绪波动：
```
[粘贴文案]
输出：
- 情绪值曲线图（紧张/有趣/感动）。
- 高潮点间隔时间统计。
- 建议优化的3个节奏卡点。
```
2. 峰值设计：
• 在以下时间点插入情绪钩子：
```
00:18 加入「震惊」事件（数据反差）。
00:42 添加「共情」故事（用户证言）。
01:05 设置「悬念」问题（互动提问）。
```
3. 分镜强化：
• 将“产品优势”段落转化为分镜表：
```
| 时长 | 画面 | 台词 | 音效 |
|------|------|------|------|
| 3s | 手机摔落慢镜头 | "每天承受100次..." | 玻璃碎裂声 |
```
