书名：成为AI高手：从DeepSeek开启高效能
ISBN：978-7-115-67050-2
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著 常 青
责任编辑 侯玮琳
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在AI（人工智能）快速迭代的时代，如何将AI真正转化为生产力？本书以DeepSeek为切入点，全面系统地揭秘AI应用的实战路径。全书分三大板块：首先帮助读者快速建立AI思维模式和交互技巧；然后深入职场、学习、创作等多元场景，详解利用AI提升效率的具体方法；最后突破常规应用，探索AI Agent、智能编程、本地部署等前沿领域。
无论你是职场人、创意工作者还是技术爱好者，都能从本书中找到专属于自己的AI能力进阶指南，从零基础到得心应手，全方位释放个人潜能。
如果说 2025 年春节期间有一个词让你印象深刻，那一定是 DeepSeek。这款AI 大模型由我国AI公司深度求索于 2025 年 1 月发布，一经推出便迅速登顶中、日、美三国 App Store（App商店）榜单。
在写完《AI 效率手册：从ChatGPT开启高效能》时，我曾以为 ChatGPT 已是 AI 领域不可逾越的巅峰。然而，DeepSeek的横空出世，却再次刷新了我的认知。
如果你体验过 DeepSeek 或相关 AI，你一定会有这样的感觉：它和之前你用的 AI大模型（如豆包、Kimi、文心一言，甚至ChatGPT 等）有些不太一样。相较于这些 AI，它似乎更能读懂你的心思，洞察你的需求，为你提供精准到令人咋舌的回答和建议。
其实，这种“懂你”的体验并非偶然，而是 DeepSeek 引爆的全新技术范式的魅力所在。AI 的能力因这种范式达到前所未有的高度，它带来的不仅是技术突破，更彻底改变了我们使用 AI 的方式，并为我们的工作和生活开启了无数全新的可能。
因此，这本书既是上一本《AI 效率手册：从ChatGPT开启高效能》精彩的延续，也是我深入探索 DeepSeek 及其应用后的结晶。
本书的使命不仅仅是教授 DeepSeek 的使用技巧，更致力于指导你全方位融合 AI 至工作与生活，充分释放其潜能，实现切实的价值提升。以下是本书的三大核心特色。
1. 跳出工具本身，聚焦场景驱动
本书不是一本冷冰冰的工具手册，而是场景驱动的 AI 应用指南。我要告诉你的是，它能在实际的生活和工作中发挥什么作用。比如：
● 我是一名产品经理，如何用 DeepSeek 优化产品设计、提升用户体验？
● 我是一名设计师，如何用 DeepSeek 激发创意、提高设计效率？
● 我是一名销售员，如何用 DeepSeek 分析客户心理、提升销售业绩？
● 我是一名运营人员，如何用 DeepSeek 实现流程自动化、提升ROI（投入产出比）？
● 我是一名大学生，如何用 DeepSeek 高效学习、抢占职业起跑线？
● 我是一名创作者，如何用 DeepSeek 创作内容、高效出爆款？
● …………
本书摒弃空泛理论，聚焦实战应用，通过翔实的应用场景案例和具体操作方法，帮你快速掌握个性化的DeepSeek用法，提升你的工作效率和创造力。
2. 解锁 AI 全生态体系，放大组合效应
技术和信息壁垒限制了大多数人对 AI 的认知，他们往往将 AI 等同于 DeepSeek 或 ChatGPT 这类网页版软件和App，这种肤浅的理解恰恰是对 AI 世界最大的误解。
正如吕布之所以无敌，并非仅凭一柄锋利的方天画戟，而是依靠其超凡的武艺与赤兔马等全套装备的完美契合。同样，要想真正发挥 AI 的生产力潜能，单凭 DeepSeek 这把“利器”是远远不够的。唯有将其与其他 AI 工具和应用场景巧妙融合，方能激发出令人惊叹的“组合技”效果。
本书将为你全面揭开 AI 的神秘面纱，帮助你构建完整的 AI 生态体系，并传授给你如何精准组合各类工具，实现 AI 能力的最大化。除了文本生成领域，我们的探索将延伸至更广阔的应用场景。
● AI 多模态：深刻全面理解并掌握 AI 在处理声音、图像、视频等全模态下的场景和运用。
● AI 编程：教你用 AI 辅助编程，快速开发工程项目。
● AI 自动化：掌握如何用 AI Agent 全自动化你的工作，提升工作效率。
● AI 私有部署：教你如何在个人应用或企业中打造高度定制化的 AI。
3. 从入门到精通的系统化路径
本书完全为非技术背景的读者设计，保证内容系统、全面、实用的同时，亦做到了语言通俗、结构清晰、循序渐进。本书共分为三大板块。
● 第一板块：AI 交互方法论与技能进阶。
我将以 DeepSeek R1为实践载体，深入解析全新的 AI 交互范式和高级技巧，系统性构建你的 AI 思维底层逻辑。我不仅会手把手教你技能，更会培养你面对任何 AI 场景时的灵活应变能力，让你真正做到知其然，并知其所以然。
● 第二板块：AI 实战场景解析与效率提升。
基于第一板块奠定的方法论基础，联动多元 AI 工具，全景展现 AI 在职场、学习和日常生活中的落地路径。我精心设计了众多实战案例，让你可以即学即用，快速提升效率。
● 第三板块：AI 高阶应用与生产力革命。
我将聚焦于极具变革性的 AI 应用前沿，如 AI Agent、智能编程、本地化 AI 部署、知识库构建等，通过深入浅出的解析，助力你突破传统生产力天花板，实现跨越式的能力提升。
总之，无论你是职场人，还是学生，这本书都能为你量身定制最适合的 AI 进阶路径，引领你从零基础，平稳而迅速地迈向 AI 应用的新境界。
AI的世界正在以前所未有的速度演变，而我们每个人都身处这场巨变的浪潮之中。在前面的序言中提到，DeepSeek 的发布震撼了全球科技界，也让全世界对这款来自中国的 AI 刮目相看。
但如果你稍作停留、认真思考，也许会发现一个更有趣的问题：为什么一款 AI 能让全球科技巨头如临大敌？更令人好奇的是，当你亲自体验 DeepSeek 时，为什么会产生一种“它好像真的懂我”的奇妙感觉？这种“被理解”的独特体验到底源自哪里？背后又藏着怎样的技术秘密？
DeepSeek 究竟是如何在全球 AI 竞争中脱颖而出，让美国科技界都感受到前所未有的压力的？而对你而言，更关键的是，你如何真正掌握它、驾驭它，让这款工具助你提升效率、优化生活？
接下来，我将为你一一解答这些问题，指导你用最简单、最接地气的方式快速上手 DeepSeek，让AI真正成为你的得力助手。
想要回答这个问题，必须先搞懂两个简单的概念：通用型 AI 和推理型 AI。
可以把通用型 AI理解成“全能学霸”，这类 AI（比如豆包、Kimi、ChatGPT 等）是通过海量的数据训练出来的，拥有庞大的知识储备，可以基于你的问题立刻做出响应，完成诸如聊天/对话、文案写作、知识问答等各种跨领域的任务，同时还能广泛结合多模态的能力，完成诸如输出图片、语音、视频等任务。
但是样样通的结果往往是样样“松”，就像用广角镜头拍照——成像的覆盖面很广，但是容易丢失细节。这类 AI 是海量数据训练——“大力出奇迹”的结果，其本身不具备类似于人类那样的思考和推理能力。因此在使用这类AI的时候，人们往往会觉得它生成的内容“AI味”很浓，没有什么知识含量。尤其是在涉及一些复杂、需要深度逻辑推演的场景时，这类AI甚至频频出现“知识幻觉”（胡说八道），生成一堆文字垃圾。
如果把通用型 AI比喻成“全能学霸”，那么推理型 AI则是妥妥的“专项冠军”，如同显微镜一样，虽然能力范围窄，但是观测深度惊人。它和通用型 AI 的最大区别是，它不是海量数据训练的结果，而是在这个基础上通过思维链等技术范式给 AI 加入了类似于人类那样的思考和推理能力。
因此，你在使用诸如 DeepSeek（R1）这类推理模型的时候，会明显发现，当你向它抛出问题之后，它不会对你的问题直接做出响应，而是会像人类一样，先对你的问题本身做一次思考和推理。它会通过分析你的问题，理解你的需求，甚至挖掘你潜在没有表达出来的需求，并基于这些推理的结果制订出回复你的最佳策略。
当完成整个推理过程后，它才会对你的问题真正做出响应，而不是像通用型 AI那样匆匆忙忙、自行其是地给你“AI 味”很浓的回答。
这就是为什么你在使用诸如 DeepSeek（R1）这类推理型 AI 的时候会感觉到它好像很懂你，你甚至不需要用什么复杂的提问技巧，只是随意一问，就能获得理想甚至超过预期的回答。
我们有了推理型AI之后，是不是就可以扔掉通用型AI了？当然不是，二者有各自的应用场景和优劣势，就像是 Photoshop 和美图秀秀一样，各有各的应用场景。
通用型 AI，更严谨的叫法是指令型 AI，它的优点是响应用户请求的速度极快，并且对多模态（语音、图片、视频等）的支持非常好，更适合处理固定、规律、不太需要强大推理能力的任务，比如大文本、海量数据的处理等。
通用型AI的缺点在生成效果方面，或者说它给的回答很依赖指令。你甚至需要一步一步地告诉它具体怎么做，你告知得越清晰，写提示词的技术越高超，它给你的反馈就越好。否则，通用型AI可能生成一堆文字垃圾，不能很好地处理创意性、发散性、思维层次更高的灵活性任务。
而推理型 AI 的优势非常明显，因为“足够聪明”，所以你和它交流时，只使用简单的提示词就可以获得理想的回复。
当然，推理型AI的缺点也非常明显，因为它在正式回答你之前，要对你的问题做复杂的推理，所以响应速度往往比通用型 AI 慢。截至2025年3月它对多模态和大文本的处理还非常吃力，几乎没有办法完成规模性
任务。
所以，在使用 AI 时，不建议你采用一刀切、非此即彼的思维，而是应该理解通用型AI和推理型AI各自的优势，根据自己不同的需求，协同使用二者。
| 主要区别 |
通用型AI |
推理型AI |
|---|---|---|
| 核心特点 |
回答快，擅长按照具体指令执行任务，输出格式规范 |
回答慢，擅长逻辑推理和知识关联，输出更具创造性 |
| 交互方式 |
需要明确、具体的指令才能发挥最佳效果 |
能够理解模糊的问题，通过推理得出答案 |
| 输出稳定性 |
较高，在相同输入下输出相对稳定 |
相对较低，可能产生不同的推理路径 |
| 可控性 |
较强，便于控制输出的形式和内容 |
较弱，输出较难预测和控制 |
| 创造性 |
相对较低，主要依据指令执行 |
较高，能产生新颖的见解和方案 |
| 应用场景 |
通用型AI |
推理型AI |
| 文本创作 |
适合结构化写作，如写报告、文案等 |
适合创意写作，如写故事、剧本等 |
| 数据分析 |
适合模式固定的数据处理和分析 |
适合复杂数据的关联分析和洞察 |
| 问答系统 |
适合答案精确的专业问答 |
适合开放性问题的探讨 |
| 代码编写 |
适合标准化的代码生成 |
适合算法设计和问题解决 |
| 决策支持 |
适合基于规则的决策建议 |
适合情况复杂的决策分析 |
下面介绍目前最新推理型AI的免费获取渠道，并讲解推理型 AI 的使用方法。
下面是目前最新推理型 AI 的免费获取渠道。如果你没有更好的渠道，或者渠道不稳定，可以参考下面的渠道，以确保工具的稳定使用或作为应急备用。
● 国内阵营：DeepSeek（R1）、通义千问（Max）、文心一言（XI）、豆包（深度思考）、智谱清言（推理）、腾讯元宝（R1）、跃问（R1）、Monica（R1）、问小白（R1）、华为小艺（R1）。
● 国外阵营：ChatGPT（o1、o3）、Grok（3.0版）、Claude（3.7版）、Gemini（2.5版）、Poe、Copilot。
备注：随着AI的不断发展，以上版本号也可能随时更新。
有了渠道之后，我们该如何使用推理型AI呢？
推理型 AI 目前一般是和通用型 AI 集成的。以DeepSeek为例，如果你在使用时不单击【深度思考（R1）】，那么默认是通用型AI（无推理效果）。
所以，你在使用时如果想要获得推理效果，一定要单击【深度思考（R1）】，切换到推理型AI。
同样，如果你的任务涉及一些时事内容或者互联网的最新内容，比如了解最新的财经新闻、科技动态、市场行情等，那么可以同时单击【联网搜索】，让DeepSeek联网，以便能根据最新的信息提供更准确、实时的回答。
任务：获取2025年最新的新能源汽车补贴政策。
未开启联网搜索：抱歉我的训练数据只有2024年的，无法为您提供2025年的新能源汽车补贴政策。
开启联网搜索：2025年最新的新能源汽车补贴政策如下。
后续生成内容略。
到了这里，我们已经认识了推理型 AI 这把“屠龙刀”，并了解了获得“屠龙刀”的渠道。但是有这些还不够，如果想要让 AI 发挥出最大威力，我们还要学会“屠龙技”。
我们与 AI 沟通的语言是提示词（Prompt），下面是一个通用且非常容易上手的提示词撰写策略，它由4个要素构成。
要素 1（立角色）：它指的是，我们在使用 AI 的时候，可以先给 AI 设定或交代一个角色，通过角色引导，既帮助 AI 了解我们的身份，同时帮助 AI 更好地进入特定问题语境的范畴，引导它给出更好的答案。
比如：告诉 AI你是谁（学生/打工人/新手妈妈……），你想让它充当谁（专业的作家、编曲家……)。
欠佳提问：怎么学编程？
优质提问：我是一个编程新手，想从零开始学习 Python，请给我一个 3 个月的学习计划，并推荐适合初学者的资源。
欠佳提问：请介绍一下阿尔茨海默病。
优质提问：我是临床医学专业研一学生，请你给我介绍一下阿尔茨海默病。
要素2（述问题）：它指的是，为了让AI更好地帮助我们，我们需要先向AI说明和交代与问题有关的背景信息，使AI更好地理解问题。
比如：告诉AI你现在处于什么状况（发生了什么？遇到了什么问题？)。
欠佳提问：怎么备考雅思？
优质提问：我目前雅思6分，目标是1个月内提升到7分。我听力较弱，请制订每日3小时的学习计划，并推荐针对性练习材料。
欠佳提问：帮我生成为期3个月的减肥计划。
优质提问：我是男性，身高180厘米，体重85千克，每天运动量是步行1千米，我希望3个月内瘦到75千克，请帮我制订一个运动及饮食减肥计划。
要素 3（定目标）：它指的是，我们要让 AI 清楚地知道，它的任务是什么，我们的需求和最后希望它为我们做到什么、解决什么问题。
比如：写报告/做计划/分析数据……
欠佳提问：帮我写个方案。
优质提问：作为跨境电商创业者，我需要制订在亚马逊上推广新品的方案。请按以下框架展开：
市场调研方法（要求包含 3 种低成本工具）、推广阶段划分（分预热期、爆发期、长尾期）、风险控制清单。
要素 4（补要求）：它指的是，告诉 AI它在回答问题时需要注意什么，或者我们想让它以什么样的方式回答。这决定着 AI 最终以什么样的形式、风格给我们答案。
比如：表格/分段/口语化，或限制时间/场景/范围/禁忌……
欠佳提问：说说AI。
优质提问：用小学三年级学生能听懂的话，讲 3 个AI改变生活的例子。
欠佳提问：微波炉和空气炸锅有什么区别？
优质提问：请用对比表格形式展示微波炉和空气炸锅的加热原理、适用场景和能耗区别。
使用通用型 AI 时，这个提示词撰写策略“无往不利”。但是前面说了，推理型 AI 和通用型 AI 的运作机制完全不同，在使用推理型AI时，如果过度使用类似于上面的提示词，反而会限制AI 的发挥。
在这种情况下，还需要用提示词吗？如果需要，应该用什么样的提示词？下面我们来解决这两个问题。
还要不要用提示词？
提示词肯定是要用的。无论是与人沟通，还是与 AI 沟通，都需要语言作为介质。无论 AI 怎么发展，在人类大脑没有发生突变，或者脑机接口技术还不够成熟，无法通过意念传递信息的时候，我们想要和 AI 交互，都需要通过提示词告诉 AI 我们遇到了什么问题，想得到它什么样的帮助。
既然提示词是必不可少的，那么我们用什么样的提示词才能获得更好、更精准的效果呢？
该用什么样的提示词？
关于这一点，我结合沟通管理大师和社会心理学家约瑟夫（Joseph）与哈里（Harry）提出的经典沟通模型约哈里窗口（Johari Window），根据问题的不同场景，总结出了4个提示词撰写策略，以帮助你更好地使用推理型AI。
约哈里窗口告诉我们，无论是和人类还是AI沟通，无非4种问题场景。
你和 AI 都知道。（开放的问题）
比如，你想让AI模仿某脱口秀演员的风格，写一段脱口秀，你和AI都知道某脱口秀演员是谁以及他的脱口秀风格是什么样的，那么这就属于你和AI都知道的问题场景。
AI 知道，你不知道。（盲区的问题）
比如，你感觉某篇小红书文章风格不错，你想模仿写作，但是由于缺乏必要的训练，你很难实现，更不知道该如何向 AI 表达你的需求。这就属于 AI 知道，但你不知道的问题场景。
你知道，AI 不知道。（隐藏的问题）
比如，你想让 AI 帮你梳理、优化你的工作流程，以提升工作效率，但是 AI 不知道你是做什么工作的，你的工作流程有哪些。这就属于你知道，但 AI 不知道的问题场景。
你和 AI 都不知道。（未知的问题）
比如，随着AI的能力越来越强，你很好奇未来AI会不会产生意识，反过来奴役人类，但由于未来还没到来，因此这就属于你和AI都不知道的问题场景。
同样的道理，遇到一些问题时，你只有一个念头，具体如何执行完全不知道，由于目标模糊、信息量极少，AI 也不知道该如何回答，这也属于你和 AI 都不知道的问题场景。
清楚了4种问题场景之后，针对不同问题场景所需要用到的提示词撰写策略也就明了了，一句话讲清楚就是，开放的问题直接说，盲区的问题上案例，隐藏的问题补背景，未知的问题开放聊。
开放的问题直接说
前面已经介绍过推理型AI和通用型 AI 的区别，推理型 AI 有自己的推理逻辑，它会自动按照最优的逻辑路径工作，如果我们在使用它的时候，也按照使用通用型 AI 那样，给它严格的指令和具体的细节，那么反而是给它戴上了紧箍咒，抑制了它的创造力。
所以，在使用推理型 AI 的时候，对于那些不太复杂、比较开放的问题场景，除非你有特别明确的需求，否则千万不要啰唆，不要写过多的提示词，而应聚焦目标，直接说出你的要求。
建议按照下图所示提问。
请你根据某脱口秀演员的特点和脱口秀风格，写一段约 3 分钟的脱口秀文本，以春节那些烦恼事为主题。
设计一个杭州3日游计划，要求包含西湖和灵隐寺，且预算控制在 2000 元以内。
请你证明勾股定理。
用 10 岁孩子能听懂的话，解释一下什么是量子力学。
除非你有特殊需求，否则不建议把提示词按照模板事无巨细地写出来。
盲区的问题上案例
受制于专业知识储备或者语言匮乏而没有办法很好地向 AI 表达需求时，就可以把提示词的重点放到述问题、上案例、定目标上。
建议按照下图所示提问。
比如，你要仿写某一篇文章，但你没有办法分析和描述出它的写作风格，让 AI 完成写作，那么这个时候，你就可以直接通过一个案例让 AI 自己去分析学习。
你是小红书文案专家，擅长各类爆款文案创作，下面我会给你一段小红书文案，请你学习该文案，按照同样的风格和形式为我创建一篇题目为《认知觉醒》的小红书文案。
把案例给 AI 远远胜过用文字来具体描述。这个时候，AI 会自动调用它的知识储备来分析案例的结构、风格、语气、节奏等，然后为你提供更精准的答案。
所以，在处理“AI 知道，你不知道”类型的问题时，最好的策略就是直接提供例子，一切让 AI 自己去做。
隐藏的问题补背景
对于隐藏的问题，即使 AI 再聪明，如果我们没有为它提供充分的信息，它也不可能给出优质的回答。
所以，面对此类问题场景，为了让 AI 能更好地回答我们的问题，我们可以把提示词的重点放到述问题、定目标上，甚至应该把 90%的内容用于给 AI 交代问题背景。
建议按照下图所示提问。
比如，你是一名技术扎实的程序员，心中一直怀有创业梦想，但由于对创业领域几乎一无所知，你既不了解市场需求，也不知道如何验证自己的想法，甚至连第一步该做什么都毫无头绪。于是，你想向 AI 寻求一些建议。
然而，创业话题本身范围广泛，加上 AI 无法直接了解你的具体情况，如果你的提问过于笼统，即便是再强大的 AI，也很难给出真正有价值的建议。
为了让 AI 更准确地理解你的需求，进而提供更具针对性的指导，你需要尽可能具体、详细地描述自己的背景与当前困惑，再提出你的问题。
错误示范：我是一名程序员，请问如何创业？
正确示范：你是一位专业的创业导师，我现在正面临一个创业问题，希望能得到你的指导。我是一名有10年后端开发经验的程序员，擅长 Python 和数据库技术，目前就职于一家科技公司。最近，我注意到自媒体行业特别火，萌生了做点自己产品的想法。比如，我想开发一款面向小红书创作者的图卡生成工具。
但我对创业毫无经验，对市场、产品定位、商业模式等几乎一无所知，不知道这个想法是否可行，也不清楚该如何验证它有没有真正的市场需求。此外，我对创业初期所需的资源准备，比如资金、团队搭建等方面，也完全没有概念。
请你根据我的背景和当前的困惑，帮我分析一下我目前所处的阶段，并给出适合我的创业起步建议。
未知的问题开放聊
未知的问题指的是你和AI 都不知道的问题，比如，还没有发生的事情，或者你脑子里只有一个非常模糊的念头，相关讨论都属于未知的问题。
对于未知的问题，我们就不要用复杂的提示词去限制 AI 的创造力了，而应该把大部分的注意力聚焦于述问题上，通过与AI互动获得启发，通过追问AI来获得理想答案。这个时候，除非有特别限制，否则其他提示词都可以根据情况省略。
建议按照下图所示提问。
比如，如果你对 AI 的未来好奇，那么你就可以直接把这个问题抛给它，然后基于它给你的一些思路，继续往下追问，无拘无束地开启对话，直到获得你满意的结果。
你觉得 AI 的未来会怎样？
同理，如果你想写一部小说，但是毫无思路，完全不知道该用什么提示词与 AI 互动，那么你就可以直接把这个“模糊未知”的“大问题”扔给 AI，看看 AI 能给你发散出什么关键词，然后基于 AI 发散的关键词进一步追问，通过这样反复碰撞，最后找到灵感。
我想写一部小说，请问如何开始？你有什么推荐？
到这里，和 DeepSeek 这类推理型 AI 互动的最佳策略就介绍完了。你可能也意识到了，这些策略虽然理解起来简单，但是真正放到具体场景中应用还是有一定难度的。那么在面对真实场景的时候，有没有一些更具体的方法或者更高效的技巧呢？下一章将进行讨论。
