第⼀章：准备篇（三分钟上手）
1.1 三分钟创建你的 AI 伙伴
1、访问官网：浏览器输⼊ www.deepseek.com；
2、注册账号：点击开始对话，进入新用户注册页面；
3、注册并登录。
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
主体界面很简洁，有对话输入框和历史记录栏，左侧列表显示所有对话，也可以可鼠标右键“重命名对话”方便查找；
实时演练：
1、输入“你好，请做自我介绍”观察响应；
2、将当前对话重命名为“测试”。
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：控制⻓度
- ✖ 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，可以说：
- “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 新手必学魔法指令
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：
输⼊“/步骤 如何用手机拍摄美食照片”，观察分步指导；
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（可支持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”
4、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】⾃动下载⽹⻚图⽚
【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：
- 先让 AI 生成代码；
- 要求添加注释说明；
- 请求逐行解释关键代码段；
- 遇到报错直接粘贴错误信息。
演示如下：
import os
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from urllib.parse import urljoin
from tqdm import tqdm
import ssl
from urllib3.poolmanager import PoolManager
from requests.adapters import HTTPAdapter
# 处理SSL证书错误
class SSLAdapter(HTTPAdapter):
def init_poolmanager(self, *args, **kwargs):
context = ssl.create_default_context()
context.set_ciphers('DEFAULT@SECLEVEL=1')
kwargs['ssl_context'] = context
return super(SSLAdapter, self).init_poolmanager(*args, **kwargs)
# 下载图片函数
def download_image(url, folder):
response = requests.get(url, stream=True)
total_size = int(response.headers.get('content-length', 0))
block_size = 1024 # 1 KB
filename = os.path.join(folder, url.split('/')[-1])
progress_bar = tqdm(total=total_size, unit='iB', unit_scale=True)
with open(filename, 'wb') as file:
for data in response.iter_content(block_size):
progress_bar.update(len(data))
file.write(data)
progress_bar.close()
# 主函数
def download_images_from_webpage(url, folder):
if not os.path.exists(folder):
os.makedirs(folder)
session = requests.Session()
session.mount('https://', SSLAdapter())
response = session.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
for img in soup.find_all('img'):
img_url = img.get('src')
if img_url:
img_url = urljoin(url, img_url)
print(f"Downloading {img_url}")
download_image(img_url, folder)
# 使用示例
if __name__ == "__main__":
webpage_url = "https://example.com" # 替换为你要下载图片的网页URL
save_folder = "downloaded_images" # 替换为你要保存图片的文件夹路径
download_images_from_webpage(webpage_url, save_folder)
第四章：场景实战篇（解决实际问题）
4.1 学术论文全流程辅助
阶段⼀：开题攻坚
1、找研究⽅向。“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：① 具有创新性但不过于前沿；② 需要仿真实验而非实物制作；③ 附相关参考⽂献查找关键词。”
2、优化题目。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
1、 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』”；
2、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”；
3、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
示例指令如下：
请检查我的论⽂格式是否符合以下要求：
- 三级标题⽤ 1.1.1 格式
- 参考文献 [1] 需要补充 DOI 号
- 所有图片添加居中的「图1-」编号
- 行距调整为 1.5 倍
阶段四：文本辅助（查重降重⼀体化）
1、查重预检
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）
示例输出如下：
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）”
2、期刊匹配引擎
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）
3、实时监控（辅助必备）
“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”
4、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
1、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
2、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】
- ⽤“冰箱整理⻝物”做类⽐解释量⼦⽐特
- 每 30 秒设置⼀个悬念转折
- 结尾引导点赞话术
3、排版优化技巧
“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
4.3 智能学习规划
定制专属学习⽅案
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
1、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”
2、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”
3、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】
- 每周⽇晚 8 点提醒我提交学习总结
- 每次刷⼿机超过 30 分钟发送警⽰语
- 完成阶段⽬标后⽣成奖励⽅案
避坑指南
1、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”；
2、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；
3、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
适用场景有：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等。操作流程如下：
1、创建结构化⽂档模板示例：
【知识单元】糖尿病饮⻝管理
【核⼼要点】
- 每⽇碳⽔化合物摄⼊量 ≤ 130g
- 推荐⻝材：荞⻨、西蓝花、鳕⻥
【禁忌清单】
- ⾼ GI ⽔果：荔枝/⻰眼/⾹蕉
- 加⼯⻝品：蜜饯/罐头/⽕腿肠
【常⻅问题】
- 可以喝⽆糖可乐吗？
- 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：
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：调用方式与优化
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
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：
- 读取 CRM今日订单数据
- 对比昨日数据计算增⻓率
- ⽣成三段式日报（关键指标、异常预警、明日建议）
- 发送邮件⾄manager@company.com
3、异常处理机制
设置关键词监控：当日报中出现“下降”、“异常”」，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⻔
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：
- 7 天内⽆理由退货（标签未撕）
- 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」
5.3 跨语言自由切换实战（商务谈判/文献翻译）
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
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 论⽂的⽤词⻛格翻译我的摘要”
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”
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”
- 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
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 Figure3 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”。
小贴士：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"。
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）”
2、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⻆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。
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”
小贴士：输入“开启时间戳模式”可⾃动标注每个议题讨论时⻓。
场景2：零基础代码入门
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
【错误诊断模式】 我遇到[编程语⾔]报错：“粘贴错误信息” 请：
- 用小白能懂的话解释问题本质
- 标注可能引发该错误的 3 个常⻅场景
- 给出最可能的修复⽅案（标★）和其他备选⽅案
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：
- 用箭头图画出变量值变化轨迹
- 在可疑行号旁标注🛑并说明原因
- 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：
- 设计 3 个单元测试用例（含边界条件）
- 生成代码片段：⾃动检测同类错误的防护性代码
- 推荐 2 个相关调试⼯具（VS Code 插件 /Python 库）
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：
- 文件操作模块（增量备份/版本控制）
- 网盘 API 对接
- 定时任务配置
- 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：
- 遍历指定文件夹，生成 MD5 校验⽂件
- 调⽤百度网盘 API 上传（需处理 OAuth2. 认证）
- 添加日志记录（时间/操作/结果）
- 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：
- 模拟断网环境下的重试机制
- 测试不同版本保留策略
- 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：
- 安装依赖的 pip 命令清单
- 配置⽂件修改图⽰（红框标注必填项）
- 常见问题排障流程图
- 服务监控方案（Prometheus 指标设计）
场景3：网文小说辅助入门
三维角色建模法
步骤 1：角色档案⽣成
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：[悬疑⼩说配⻆]
步骤 2：关系可视化
基于以下人物列表：[粘贴角色信息]
- 用 Mermaid 语法⽣成关系图（区分实线/虚线/不同颜⾊箭头）
- 标注 3 个潜在冲突爆发点
- ⽣成时间轴：关键事件对关系的影响
步骤 3：剧情冲突检测
分析当前章节：[粘贴⽂本]
- 找出⼈物⾏为的⽭盾点（与其档案不符）
- 建议 3 个增强戏剧性的改写⽅向
- 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