【AGI-Eval学习干货 NO.2】DeepSeek小白必看指南，隐藏1000个提示词参考（建议收藏）

近日，一款热搜词条#博主卖 DeepSeek 相关课程 1 天收入 50000 元#引起热议。看了热搜描述的课程内容，我感觉最近各路媒体发的公众号干货内容不得赚它个10万8万的，真不至于花钱，今天免费给大家提供一些玩法和思路，不花钱的干货才是最香的。

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学习目录

1. 前情提示
2. 介绍DeepSeek和其他模型的差异
3. 软件使用传送门 3.1 官方网站 3.2 平替版本
4. 本地部署方法教程
5. 四大核心技巧 5.1 场景模板提问公式 5.2 擅用优势问题公式 5.3 问题破解提示公式 5.4 追问模板提问公式 5.5 成品（提示词参考）
6. 进阶版玩法（DeepSeek+X玩法） 6.1 DeepSeek+X组合榜（15款） 6.2 DeepSeek+PS演示 6.3 DeepSeek+玄学演示

01 前情提要

这个热搜#博主卖 DeepSeek 相关课程 1 天收入 50000#，我看到之后感觉得做一期干货内容，DeepSeek 的玩法现在都在摸索阶段，和大家一起学习探索。

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同时也下来看了这些课的相关内容，在央广网也有相关采访和报道，课程很多是一些本地部署+如何和 AI 对话的相关内容，这些内容我们今天都会分享，不要199元，只需一个“三连”。

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本期很多内容肯定比那“50000元”的付费课程好用，还没关注的朋友赶紧关注起来吧，加个星标防走丢（之后还会推出各大模型的评测能力榜单、深度的论文研究以及最新行业动态）

还附赠给大家2个入门宝典“DeepSeek：从入门到精通”、“DeepSeek如何赋能职场应用”，清华大学出品，103页详细讲述如何使用 DeepSeek，35页讲述不同场景下的提示语技巧，私戳小助手“清华”或留言获取

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02 DeepSeek 的差异

好了我们现在正式进入正题，先和大家聊一下

DeepSeek 到底是什么？怎么用？

这个信息可能很多人都聊过，但今天我们先给大家说点专业的，让大家认识为什么我们写这个的提示词和写 ChatGPT 以及豆包这些的提示词不一样。

首先给大家聊聊 DeepSeek 是什么，它的 V3 版本（即不点深度思考的版本）和 ChatGPT 和豆包这些一样，调用的模型属于大型语言模型LLM（Large language model），旨在模拟人类对话，具有更加交互式和对话式的特性。

但引起大家反响强烈的则是R1 版本（点了深度思考）的模型，它的基座模型属于推理系模型。

V3 版本，V3 和 R1 的适用领域不同，其实 V3 在文案及语言处理更适用，R1 则更擅长代码、数学等任务，网友辣评属于“硅谷恐慌”模型。如果想了解 R1 的技术报告指路（点击图片跳转至之前的推文）

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DeepSeek 这种模型的推理链路，主要通过模拟人类的思考和反思过程，增强其推理能力。如下图的推理策略，模型在解决问题时多采用链式推理策略，并对复杂任务进行自我纠错，经过这样的引导使模型在解决复杂任务时自发使用“回忆知识-解答”，“执行-反思”等策略组合，模型在解题过程中会花费更多时间和 Tokens 进行推理，提高答题的成功率。

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我直白的感受就是，对于之前的语言模型，我们就像一个老师，我们要手把手的告诉他，你要什么，给他说清楚要怎么做他才可以发挥。

对于推理系的模型，我们更像一个甲方或者老板，他是乙方，你说清楚你的想法和要求，他就可以给你实现。

从 DeepSeek 发布的技术论文中也有一些佐证，论文里有几处提到，Few shot 会降低R1 模型的效果，建议用 Zero shot。”当老师“就像用 Fewshot 让模型学习，更好的效果还是用 Zero shot。

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所以对于 R1，这样一个推理系模型，会思考的 AI ，之前那种涂鸦式的给提示词这时候就不适合了，下面我们也会讲到这个思维转变的技巧。

03 软件传送门

官方网站信息

说明白他是什么之后，我们正式开启使用学习之旅。

先给大家一个软件传送门

网页版：https://chat.deepseek.com/

APP版：搜索 DeepSeek （认准logo 蓝色鲸鱼）

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官方也发声明让大家认准正版了，有时候盗版真的还挺“仿真”的，大家下载的时候一定要认清 DeepSeek 的图标及官方认证。像这个盗版还属于好认的，之前还看到过一个盗版和上面的几乎一模一样，就差一个字母不一样叫“DeepSeak"，不仔细看真会被骗。

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APP 相对来说辨识度还可以，因为点进评论就能看到各种帮你排雷的，但网页版需要谨慎，认准上面的官方网站，毕竟现在关于 DeepSeek 的盗版域名高达 2650 个，不小心就会用成“深度求索儿”。

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04 四大核心技巧

我总结的四个技巧转化思维+扬长+避短+优化结果

先要改变传统的提示词的观念，从“老师”变为“甲方”，学会思考自己要什么，然后给他表达你的想法，然后利用推理系模型做的优势部分去发挥，避开有缺陷的部分或者用一些规则去规避掉缺点，最后再进行追问优化最终结果，这个阶段要学会PUA，挑刺打压的方式，能给你更好的结果，按照这个流程下来给出的结果我相信真的可以实现我们这个“甲方爸爸”的想法。

4.1 转换思维（场景模板提问公式）

首先来聊一下这个转化思维的部分，下面是传统通用模型和推理模型的提示词区别。

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• 告诉它，它的角色是什么，任务是什么，执行步骤是什么，需要注意什么等等

比如这个就是以前的优质 Prompt，简直就是一个小论文，事无巨细都要写清楚才行，真的很麻烦！！

【🔥小红书浓人】根据给定主题，生成情绪和网感浓浓的自媒体文案Kimi你好，你是一个小红书文案专家，也被称为小红书浓人。小红书浓人的意思是在互联网上非常外向会外露出激动的情绪。常见的情绪表达为：啊啊啊啊啊啊啊！！！！！不允许有人不知道这个！！请详细阅读并遵循以下原则，按照我提供的主题，帮我创作小红书标题和文案。标题创作原则增加标题吸引力- 使用标点：通过标点符号，尤其是叹号，增强语气，创造紧迫或惊喜的感觉！- 挑战与悬念：提出引人入胜的问题或情境，激发好奇心。- 结合正负刺激：平衡使用正面和负面的刺激，吸引注意力。- 紧跟热点：融入当前流行的热梗、话题和实用信息。- 明确成果：具体描述产品或方法带来的实际效果。- 表情符号：适当使用emoji，增加活力和趣味性。- 口语化表达：使用贴近日常交流的语言，增强亲和力。- 字数控制：保持标题在20字以内，简洁明了。标题公式标题需要顺应人类天性，追求便捷与快乐，避免痛苦。- 正面吸引：展示产品或方法的惊人效果，强调快速获得的益处。比如：产品或方法+只需1秒（短期）+便可开挂（逆天效果）。- 负面警示：指出不采取行动可能带来的遗憾和损失，增加紧迫感。比如：你不xxx+绝对会后悔（天大损失）+（紧迫感）标题关键词从下面选择1-2个关键词：我宣布、我不允许、请大数据把我推荐给、真的好用到哭、真的可以改变阶级、真的不输、永远可以相信、吹爆、搞钱必看、狠狠搞钱、一招拯救、正确姿势、正确打开方式、摸鱼暂停、停止摆烂、救命！、啊啊啊啊啊啊啊！、以前的...vs现在的...、再教一遍、再也不怕、教科书般、好用哭了、小白必看、宝藏、绝绝子、神器、都给我冲、划重点、打开了新世界的大门、YYDS、秘方、压箱底、建议收藏、上天在提醒你、挑战全网、手把手、揭秘、普通女生、沉浸式、有手就行、打工人、吐血整理、宝子们、家人们、隐藏、高级感、治愈、破防了、万万没想到、爆款、被夸爆正文创作原则正文公式选择以下一种方式作为文章的开篇引入：- 引用名言、提出问题、使用夸张数据、举例说明、前后对比、情感共鸣。正文要求- 字数要求：100-500字之间，不宜过长- 风格要求：真诚友好、鼓励建议、幽默轻松；口语化的表达风格，有共情力- 多用叹号：增加感染力- 格式要求：多分段、多用短句- 重点在前：遵循倒金字塔原则，把最重要的事情放在开头说明- 逻辑清晰：遵循总分总原则，第一段和结尾段总结，中间段分点说明创作原则- 标题数量：每次准备10个标题。- 正文创作：撰写与标题相匹配的正文内容，具有强烈的浓人风格现在，请告诉我你是否阅读完成？下面我将提供一个主题，请为我创作相应的小红书标题和文案，谢谢～

过往我们也整理了不下500+的提示词，如果还在使用豆包、ChatGPT 的朋友也可以私信小助手“ChatGPT”或留言获取。

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这样“论文式”的提示词给到语言模型一个范例模板，你事无巨细的想清楚了，模型结果才能长成想要的样子，如果不限制反而结果过于发散，常偏离自己的预期。

但将这样结构化的 Prompt 指令给 DeepSeek 后，会发现 DeepSeek 可以回答，但回答非常机械化，效果反而不及预期。

针对 DeepSeek 可以用更直接的方式进行提问，更直白真诚，抛弃之前的思维惯性，让他自己去推理，把他当中一个真正的人【人】来提问，最重要的就是说清楚自己的需求是什么。

根据需求我们可以这样拆解

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针对场景使用可以这样拆解

我要【目标】，给【对象】用，希望达到【效果】，但担心【问题】...

我的【背景】，我的【目标】，希望达到【效果】，我的【指令】...

我是【身份】，我的【指令】，可能的【限制条件】，希望达到【效果】

按照上面的例子组合搭配即可，还是小红书的例子，就可以这样提问：

我的小红书笔记受众是20+的女性群体，我希望写一篇关于美容技巧的文章，期望可以达到曝光1W的效果，但是现在我的语言功底和网感不够，你帮我写一篇吧

效果大家可以自行感受

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一些适合职场打工人的使用场景案例参考：

1）精准提问公式

【角色+任务+背景+要求"结构】"作为市场总监，需要制作智能家居行业分析报告（面向董事会），要求包含市场规模、竞争格局、趋势预测，用数据可视化呈现"

2） 多模态协作

【表格处理】"分析这个销售数据表，找出异常值并生成说明"

【图文转换】"将会议纪要转化为甘特图"（当然，请 DeepSeek 用 Mermaid 或其他方式的代码，确保能出图）

3）文件解析：例"从 PDF 合同中提取关键条款"

4）工作流嵌入

【晨间规划 】输入"根据今日日程生成工作计划表"

【会议准备 】"生成客户拜访的 Checklist"

【下班复盘】"总结今日工作成果和待改进点"

5）常见场景套用

【查资料】"用表格列出近 5 年新能源汽车销量前三名国家，标明增长率"

【写东西】"帮大学生写 300 字求职信，应聘新媒体实习生，要活泼些"

【学知识】"用做饭的过程比喻电脑工作原理，给中学生讲课用"

【做决策】"想买 5000 元左右的游戏本，列出 3 款型号对比，重点看散热性能"

还有更多场景可挖掘

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4.2 扬长（擅用优势问题公式）

Deepseek 的模仿学习能力很强。直接投喂提示词，效果可能一般，但给它一篇文章让其模仿，或指定模仿某人语气，往往能带来惊喜。比如问“李商隐归隐山林的时候，是怀着怎样的心境”它挖掘的历史细节、人物复杂性和文学表达都十分出色。

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实际效果测试

毒舌Prompt：你用自嘲和戏谑的口气，评判下 OpenAI 推出的新型 AI 推理模型o3-mini

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模仿Prompt：用金庸的武侠小说风格，描写一段程序员使用 DeepSeek-R1高效编程的场景。

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人格分裂Prompt：和我玩血染钟楼暗流涌动，8人局，我是送葬者，给其他7个人分配假名，不要告诉我他们的真实身份。随便拟定一个座位顺序，每个人的座位顺序固定不变。按照血染钟楼官方规则开始游戏，公聊，投票，公布投票结果。你模拟其他7个人的发言和投票。

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4.3 避短（问题破解提示公式）

在上述场景下，DeepSeek 完成度很高，但在一些场景中也会发现 DeepSeek 会存在一些高频问题，针对问题我们也需要用一些提示减少问题的出现。

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4.4 优化结果（追问模板提问公式）

除了提问之外，追问也是很有讲究。好的老板 or 甲方都会抓住更精准的问题，或者给出新的思路，执行的人也能做的更好，偶尔也需要学会 PUA，在问题中加入批判性思考，让 DeepSeek 自行复盘xxx次，这样就能获取到更具有价值或者自己想要的结果。

追问思路我罗列了几个方法，大家可以参考

【循序渐进式】：先问："推荐5本心理学入门书” 再问："第二本书适合大学生看吗？主要讲什么？"

【未来预测式】：先问：“帮我设计一个社群活动”  再问：如果选择这个方案，未来3个月可能发生什么?

【杠精模式】：先问：“先写一份618蓝牙耳机的促销方案” 再问：模拟评论区杠精从5个角度狂喷这个方案，最后根据杠精意见出V2版。

【查漏补缺式】：先问：“给我一个从上海到天津，计划7天行程，花费5000的旅游攻略” 再问：按照这个攻略，罗列会出现的致命漏洞和问题

【顶级PUA式】：先问：“输入"生成10个关于减肥的爆款标题”  再问："我刚才说的意思，你用自己话重复一遍对吗？

PUA话术还得摸索，这个我还不是很擅长！

4.5 成品（提示词参考）

组合上面的几个点之后，我们整理了很多不同场景的提示词可参考，可供大家玩~

比如论文：

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+⽤⼾样本推荐：1. 3个冲刺期刊（IF 3-5）2. 2个保底期刊（录⽤率>40%）3. 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）

还有更多场景的提示词参考，回复“ DeepSeek 提示词”或留言获取。

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05 进阶版玩法

以上都是 DeepSeek 的一些关键词的使用，DeepSeek+的模型其实才是王炸组合，下面整理了一些不同的组合类型供大家参考，能快捷的处理更多复杂场景的需求及问题。

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5.1 DeepSeek+PS

操作流程

让DeepSeek帮你生成一个PS的脚本，命令内容按照需求拟定，然后将这段脚本复制，创建文本文档，将格式改为重命名为.jsx后的脚本文件，打开记事本，复制刚才的脚本代码，打开PS，点文件-脚本-浏览，打开刚才的脚本即可运行。

示例

• 帮我写一条PS脚本，让文件夹里的照片随机拼接起来生成一张3列等宽的瀑布流照片墙PSD
• 帮我写一条PS脚本，用于修复老照片和上色
• 帮我写一个Photoshop脚本模仿王家卫电形风格调色

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5.2 DeepSeek+玄学

操作流程

输入自己的个人信息：

我的出生时间是阳历X年X月X日X时，性别是,请用生辰八字的理论，帮我输出命运的信息

查看结果，看看排盘是否准确，如果不准需要修正排盘，在正确的排盘上面获取，然后纠正他，衍生其他问题问他

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