90%的人都不知道，DeepSeek有这6个技巧

我们很多时候使用deepseek时，都会默认打开「深度思考R1」，但是其实当你只需要简单快速的回答时，不必要打开「深度思考」，直接使用默认模型V3即可；只有当你需要完成更复杂的任务，希望AI输出的内容更结构化，更深思熟虑时，你才需要打开「深度思考R1」。

而关于「联网搜索」，如果你的问题所涉及的知识在2023年12月之前，那么你无须打开「联网搜索」功能，因为大模型本身就有此前被充分训练过的语料知识；只有当你的问题所涉及的知识在2023年12月及之后时，你才需要打开「联网搜索」功能，否则大模型在回答时会缺乏相应的知识。

而且针对deepseek的使用，还有6个有用的技巧，我相信90%的朋友都不知道~

技巧1：提出明确的要求

输入问题时，请清晰明确地表达你的需求，避免让DeepSeek猜测你的意图。虽然DeepSeek具备强大的理解能力，但它无法直接读懂你的心思。你需要具体说明需要完成的任务类型和预期目标。

例如：当发送英文内容时，应当明确告知需要执行翻译、总结，或是生成英语练习题等具体操作，避免产生歧义。

再比如文章写作，建议直接说明文章风格、主题并指定字数范围（如300字左右）。虽然AI模型对字数计算存在误差，可能生成200-500字的内容，但明确的范围指引能有效提升输出结果与预期的契合度。

❌错误示范

做个员工培训方案

✅正确示范

为销售部门设计Q4数字化技能提升计划，要求包含：

1.针对CRM系统操作的阶梯式课程（新人基础课+管理层数据决策课）

2.每周2小时线下实操工作坊排期表

3.培训效果量化指标体系（系统操作熟练度测试+客户跟进时效对比）

4.总预算控制在8万元以内

技巧2：指定特定的风格

在特定创作风格的文本生成领域，搭载思维链技术的R1已展现出显著优势。相较于同类模型，其在风格迁移创作中已形成明显代差，无论是模仿李白的浪漫诗风、鲁迅的犀利杂文体，还是还原网络社区中直率犀利的表达方式，乃至精准捕捉脱口秀演员的幽默节奏，R1均能交出令人惊艳的答卷。

用户可通过特定引导策略（如要求”用初中生能理解的语言解释”或强调”需要口语化表达”）显著提升输出的易读性。

❌错误示范

写篇分析教育内卷的文章

✅正确示范

请以鲁迅杂文风格撰写教育内卷评论，要求：
1.开篇使用’中国人的性情是总喜欢调和折中’类经典句式
2.穿插’便连小学童的皮书包也鼓胀成骆驼模样’等具象化比喻
3.结尾需有’救救孩子’的变体表达
4.整体保持冷峻犀利的讽刺基调

技巧3：提供详细的背景信息

当需要DeepSeek协助完成任务时，详尽说明任务背景与需求细节能够显著提升服务效果。

建议主动告知任务目标背后的实际场景、当前遇到的挑战或具体诉求，这些信息将作为AI理解任务的重要维度。

例如在制定健身方案时，若同步说明每日工作时间分布、现有饮食结构及运动基础，系统便会综合考量这些限制条件，既给出循序渐进的锻炼安排，又会针对性设计兼顾便利性与营养均衡的食谱，最终产出的方案将同时具备个性化和可执行性双重优势。

❌错误示范

帮我制定一个减肥计划

✅正确示范

我是程序员，每天久坐12小时，目前身高178cm/体重85kg，体脂率28%。需求如下：

1.运动需避开晚10点后（加班常态化）

2.公司食堂三餐无法自选（附今日午餐照片：红烧肉+炒面+奶茶）

3.左膝旧伤禁止剧烈跑跳

4.目标30天减重5kg且不掉肌肉量
请设计：
① 办公室碎片化燃脂动作（每小时1组，每次<3分钟）
② 食堂餐改良方案（如奶茶替换技巧）
③ 膝关节友好的晚间训练（需配合Keep app跟练）

技巧4：主动界定知识储备层级

在使用DeepSeek获取知识服务时，主动界定知识储备层级能有效提升沟通效率。

如同教师需掌握学生认知基线才能设计教学方案，向AI明确标注你的「认知坐标系」可使信息传递更精准。

例如通过声明「我目前处于义务教育阶段」来锚定基础认知框架，或在探讨专业领域时说明已掌握的核心概念——当讨论量子物理时提前告知「已完成经典力学入门课程」，这种知识定位机制既划定了讨论边界，又为AI预留了搭建知识阶梯的锚点，特别在需要跨学科关联的场景中，系统能据此智能调取相关领域知识图谱进行交叉阐释。

❌错误示范

给我讲讲python

✅正确示范

我是刚接触python的小白，请用小学生都能看懂的话，帮我解释下什么是python

技巧5：目标导向

在调用R1进行任务处理时，建议采用目标导向型交互策略。

作为具备逻辑推演能力的智能体，R1展现出的思维路径具有启发性。与其用精确步骤束缚其处理方式，不如清晰阐述任务最终形态并预留创作自由度。

例如需要整理产品会议录音时，相较于直接规定「删除所有语气词、按20分钟分段、每部分添加二级标题」这类操作手册式指令，更有效的是告知「整理后的文字稿将作为部门周报素材使用，需突出关键决策点与待办事项」。

这种目标锚定模式如同建筑师规划空间功能而非限定砖块堆砌方式，使R1能自主优化信息密度与呈现逻辑，最终输出方案往往比预设指令更具创新价值。

⭕普通示范

整理这份客户访谈录音，删掉重复内容，每15分钟分一章节，添加蓝色标题框

✅优化示范

请将客户需求调研录音重构为《市场机会分析报告》，要求：

1.痛点归类：价格敏感（💰符号标记）/体验缺陷（⚠️图标标注）

2.插入用户原声引用框强化说服力

3.生成需求强度矩阵图（横轴：客户提及频次，纵轴：解决紧迫度）

技巧6：提供AI不具备的知识背景

在应对AI系统的知识边界限制时，使用者需扮演信息架构师的角色。当任务涉及模型知识库未覆盖的时效信息（例如2024年英雄联盟全球总决赛）时，应当采用模块化输入策略：将AI缺失的实时动态、内部业务参数等增量信息拆解为结构化数据单元，通过特定格式（如时间轴坐标、行业参数表）进行系统补全。

这种信息中介机制不仅能突破模型的静态知识框架，更能确保输出内容在时效性和专业性维度达到应用标准，有效防范因数据断点引发的推理偏差。

❌错误示范

总结2024英雄联盟全球总决赛的技术特点

✅正确示范

① 上传《2024全球总决赛完整数据包》（含12支战队/427场对局/39项核心指标）

② 结构化指令：基于决赛数据库，请完成：

▸ 绘制决赛BO5经济雪球效应曲线（标记JDG vs T1的关键资源决策拐点）

▸ 量化Faker发条魔灵在龙魂团战的技能命中贡献值

▸ 生成版本答案悖论分析：沙皇/泽丽56%BP率下的胜率反逻辑现象

以上就是我要分享的技巧了，大家可以了解一下！

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