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简介：这份由清华大学新闻与传播学院新媒体研究中心团队编写的《普通人如何抓住DeepSeek红利》PDF，面向零基础用户、职场人与学生，聚焦如何用AI提升工作效率与学习能力。资源包仅含1个PDF文件，约4.39MB，轻量易读，已有202人学习。内容沿“DeepSeek是什么、能做什么、如何提问”三条主线展开：介绍开源推理模型DeepSeek-R1的性能与免费商用优势，梳理文本生成、语义理解、代码补全、数据分析等能力图谱，并以分子料理《香料三重奏》为例展示其深度思考过程。同时强调AI时代“提出问题、鉴别答案”的关键能力，给出提示词驱动的新生产力思路，附“1小时写完1万字项目书”的分阶段示例，演示框架生成、模块填充、软性内容补全与格式优化的协作方法，适合希望把DeepSeek落到实际场景中的读者参考。

1. 先弄明白一件事：DeepSeek 到底是个什么

不少人第一次听说 DeepSeek，是瞄到同事的聊天窗口里弹出一句「我让它先写了个初稿」，心里立刻犯嘀咕：这又是个要装环境、要注册一堆账号、还得会写代码的东西吧？还真不是。你可以把它想成一个随叫随到、什么都懂一点的实习生——你把要求说清楚，它半小时给你一版草稿；你说哪里不对，它立刻改。它不替你拍板，但负责把「从零到一稿」这段最费劲的路先走完。所以零基础的人学 DeepSeek，学的根本不是模型原理，而是把话说明白的本事。这份《普通人如何抓住DeepSeek红利》的讲义讲的正是这件事：它会做什么、怎么问、问到什么程度算够用。

2. 为什么零基础也要学：红利不在技术，在提问

2.1 会背知识不值钱了，会问问题才值钱

先说一个让人有点不舒服的事实：过去我们花十几年读书，核心动作是「把知识装进脑子」。谁记得多、背得准，谁就有优势。现在这个优势正在快速贬值——任何一个人掏出手机，几十秒内就能查到一份比大多数人记忆更准确的资料。知识的获取成本趋近于零，这件事对新手其实是好消息：你不需要先用三年补齐专业背景，才配得上动手。

坏消息是，门槛换地方了。以前的门槛是「知不知道」，现在的门槛是「说不说得清」。同一件事，两种问法，结果能差出十条街。比如你想了解一个陌生行业，第一种问法是「介绍一下电子元器件行业」，它给你一段放之四海皆准的场面话，看完等于没看；第二种问法是「我是刚入职的销售新人，下周要拜访做电容电阻的客户，请用 300 字告诉我这个行业今年最常被提到的三个变化，每个变化配一句客户可能会说的话」，出来的东西立刻能塞进包里带着走。

差别不在 AI，在提问的人。这就是这份讲义反复强调的一句话：在 AI 时代，拥有知识不再是核心竞争力，利用提示词把知识组织起来、把方向定清楚，才是。零基础的人反而有优势——你没有一堆旧习惯要改，从第一天起就按「说清楚要求」的方式练，练三个月比很多老手还顺。

我第一次用的时候也翻过车：一句「帮我写个方案」，它洋洋洒洒给了两千字，我复制进文档，越看越心虚，因为每一句都对，每一句都没用。后来才明白，不是它不行，是我给的信息太少，它只能拿通用模板填空。这个坎，几乎每个新手都会遇到一次。

2.2 它能替你干的四类活，比你想的更贴地气

讲义把场景分成工作、学习、生活和社会关系四块，这不是为了排版好看，是因为这四块的「卡点」完全不同，用的提问方式也不一样。

工作场景的卡点是「来不及」。比如下午三点突然接到通知，晚上要交一份上万字的项目方案书，手头只有几页零散会议记录和几个过时模板，对里面的技术细节也不熟。这种情况下，AI 的价值不是替你写完全文，而是把「从空白页到有骨架」这段路压缩到五分钟：先生成目录和一级标题，再逐个模块填内容，最后统一话术、补图表、做润色。

学习场景的卡点是「看不懂又不好意思问」。一段教材里绕来绕去的定义，你盯着看二十分钟还是懵，但又不想在群里暴露自己不懂。这时候可以直接说「用初中生能听懂的话解释这段话，并举一个生活里的例子，如果我理解错了请纠正我」，来回两三轮，比硬啃快得多。

生活场景的卡点是「琐碎但费神」。比如一周菜谱怎么搭配不重样、家庭出游三天的行程怎么排、跟商家沟通退款的话该怎么说才不激化矛盾。这类事没难度，但消耗精力，交出去很划算。

社会关系场景的卡点最隐蔽——是「开不了口」。项目上线前一周，家里老人突然住院，你要请三天假回老家，坐在工位上反复措辞，就是不敢敲领导的门。这种时候，AI 不是替你做人情，而是帮你把话说得体面：把事实、影响、你已经安排好的补救措施三件事捋顺，写成一版不卑不亢的请假说明，你再按自己的语气改两句。

2.3 两件事必须同时练：提出问题，鉴别答案

讲义里把「善用 DeepSeek 的两大关键」归纳成两句话：提出问题、鉴别答案。前半句大家都在练，后半句最容易被跳过，但它才是决定你会不会栽跟头的地方。

模型有一个特点：它极少说「我不知道」，它更倾向于给你一个看起来很像答案的东西。数据、政策文号、文献出处这类细节，它有可能一本正经地编。这不是它故意骗你，是它的工作方式决定的——它擅长生成「像那么回事」的文本，不擅长保证每个数字都真实。理解这一点，你的用法就会变：让它出结构、出初稿、出思路，涉及具体数字和引用的地方，自己核一遍，或者干脆要求它标注「示例」。

「鉴别答案」还有一层意思，是「选择中的再创造」。它一次给你三个方案，你的活儿是从里面挑一个最合适的，再改造成能落地的版本。这个过程本身就是创造——你不是被动接收，你是在做判断。审稿的人、拍板的人，始终是你。

3. 第一步怎么迈：从打开页面到跑通第一个提问

3.1 第一个例子：把一坨会议记录整理成能用的待办

别一上来就让它写万字长文，第一个练习越小越好。我们拿一段真实的、乱糟糟的会议记录来试。

打开 DeepSeek 的对话页面，你会看到一个输入框。把下面这段粘进去（内容是我瞎编的，你换成自己手头的）：

周三项目碰头会记录： - 老张说硬件那边样机还得两周，但外壳模具已经开好了，等样机回来才能试装 - 客户那边催得紧，说月底必须看到演示，不然要重新评估 - 小李提了一句，测试环境还没申请，流程走下来大概要五天 - 讨论了一下要不要先做个简化版给客户看，没定 - 下周开始每周二、周四各同步一次进度

然后跟上一句指令：

把上面的会议记录整理成三部分： 1. 已达成的结论（只写真正定下来的） 2. 待办事项，用表格，列：事项、负责人、最晚完成时间、卡点 3. 还没定但必须尽快定的事，并说明不定下来会有什么后果

回车。第一次看到输出的时候，多数人的反应是「哦，原来这么简单」。但真正的功夫在下一步——追问。它给出的表格里，「外壳模具」那行的负责人很可能是空的，因为记录里没说。这时候不要自己脑补，直接说：

表格里负责人为空的行，标注"待确认"，不要猜。 另外把"卡点"一列拆细，说明每个卡点会影响哪一项交付时间。

这一步是在教它守规矩。新手最容易犯的错，是看到一份还算像样的输出就直接复制走，结果把它的猜测当成了事实。多追问一轮，成本三十秒，收益是这份表真的能发到群里。

整个过程三分钟。你不需要懂它的原理，也不需要任何环境配置——这是我建议所有零基础的人做的第一个练习，因为它同时练了三件事：给上下文、给格式要求、给纠错反馈。

3.2 三个开关：联网搜索、深度思考、文件上传

页面上有几个新手常忽略的按钮，用对了能省很多事。讲义里提到它支持联网搜索、深度思考模式，也支持上传文件并读取其中的文字。三者的适用场景差别很大，我整理成一张表：

表格里最后一行要单独强调：上传文件是最被低估的功能。很多人还在用「复制一大段粘进对话框」的老办法，实际上把 PDF 或表格直接传上去，然后说「基于这份文档的第 2 章，回答我三个问题」，效果和效率都高一截。

深度思考模式还有一个额外好处：它的推理过程是可见的，你能看到它怎么一步步走到结论。这对新手特别有价值——如果结论错了，你能顺着过程找出是哪一步理解偏了，而不是面对一个黑匣子干瞪眼。

3.3 追问的三个句式，比重新提问管用

新手最常见的动作是：一句不满意，删掉重问。其实改一个字比重问十次都有效。这三个句式我几乎天天用：

第一句，收窄范围：「太泛了，只针对第二点展开，其他不要」。模型有讨好倾向，你让它「展开说说」，它会把所有点都铺开，反而更散。

第二句，交代读者：「这份东西是给不了解技术的领导看的，去掉所有术语，专业名词第一次出现时用一句话解释」。同一份内容，给领导看和给同行看，写法完全两样，不说清楚它只能按平均值写。

第三句，让它自查：「检查上面的内容，列出三个最可能被对方质疑的点，并给出应对说法」。这一步经常能挖出我自己没想到的漏洞，比反复润色有用。

三个句式背后是同一个逻辑：把 AI 当实习生带，而不是当搜索引擎用。搜索引擎你只能换关键词，实习生你可以告诉他哪里不对、给谁看、要注意什么。

3.4 把常用指令存成模板，省下重复打字

用顺手之后，你会发现有些指令每周都要打一遍。与其每次重写，不如拼成模板。下面这段是示意，不用真的运行，看结构就行：

# 把一个常用的"材料整理"指令拼成模板，方括号里是每次替换的部分 TEMPLATE = """ 角色：你是一位有十年经验的{行业}项目经理。 任务：把下面的原始记录整理成一份可直接发给{读者}的简报。 要求： 1. 只使用记录里出现的信息，缺失的地方写"待确认"，禁止推测 2. 涉及数字的地方标注来源，没有来源的加"（示例）" 3. 结论先行，每条不超过两行 格式：分"结论 / 待办 / 风险"三节，待办用表格 原始记录： {raw_text} """ # 每次只改三个变量，其余原样保留 prompt = TEMPLATE.format( hangye="智能仓储", duzhe="客户方负责人", raw_text=meeting_notes, ) print(prompt) # 复制输出结果粘进对话框

这段代码没有任何依赖，跑不跑都行，重点是那个TEMPLATE的结构：角色、任务、要求、格式四块固定，变量留三个。真正省时间的不是代码，是你终于不用每次从零想「我该怎么问」。参数说明也简单——行业决定它用哪套词汇，读者决定详略和语气，原始记录是唯一必须你自己提供的真材实料。

我第一次建模板的时候贪多，塞了十几条要求进去，结果它顾此失彼。血泪经验是：一次不超过五条要求，超了就分两次问。

4. 提示词入门：让 AI 一次生成你想要的东西

4.1 四段式：角色、任务、要求、格式

提示词听着玄学，拆开就四块。角色决定它站在谁的角度说话，任务说清要产出什么，要求是边界和禁忌，格式决定你拿到手能不能直接用。四块缺一块，输出就会往「通用正确但没用」的方向滑。

举个对比。差的写法：「帮我写一份智能物流园区的项目方案」。好的写法：「角色：智慧园区项目顾问。任务：为一份上万字的园区建设方案生成完整目录，一级标题不超过八个。要求：覆盖自动化立体仓库、AGV 调度、冷链三个技术模块，每个模块下至少三个二级标题。格式：编号列表，每个标题后面用一句话说明这一节写什么」。

后者出来直接能当骨架用，前者出来你还得再想一遍。

格式这一块，新手往往忽略，但它对「能不能直接用」影响最大。明确要表格、要编号、要分点、要控制在多少字以内，它就会照着做；不说，它默认给你大段连续文字，粘进文档还得自己排版。讲义里提到的「强制格式」，说的就是这个：要求输出带编号小标题、分点、表格的内容，粘贴之后直接就有专业感。

4.2 场景拆解一：一小时内撑起一份万字方案

这是讲义里最实用的一个案例，我按自己的理解重排一下步骤。核心思路是「框架复制 + 模块填充 + 数据嫁接」，分四个阶段。

第一阶段，五分钟出框架。指令是「生成一份智能物流园区项目方案的完整目录，八个一级章节，每章下面三到五个二级标题，标出哪些章节是重点」。拿到目录先自己扫一遍，删掉不合适的，改掉顺序不对的，这一步别偷懒，骨架歪了后面全歪。

第二阶段，二十分钟填模块。关键在「一个一个问」，不要一次让它写全文。针对每一节单独发问：「写『功能分区』这一节，包含自动化立体仓库、AGV 调度中心、冷链专区，用数据列表形式呈现技术参数」。同类章节用同一个指令模板，只换关键词，比如 3.1、3.2、3.3 结构一样，改个名字重发即可。

第三阶段，二十分钟补软性内容。政策背景、风险评估、效益测算这三块最容易卡住。可以直接要求：「假设园区占地 500 亩，日均处理包裹 50 万件，请推算自动化分拣设备的大致配置数量，用表格展示，数字标注为示例」。注意括号里那句话，没有它，你后面要花时间解释这些数字哪来的。

第四阶段，十分钟收尾。统一话术让它改成正式书面语；把设备配置表转成三线表；最后让它自查：「列出这份方案最可能被客户质疑的三个点，每个点给一段应对说明」。

这套流程有个隐含前提：先保证篇幅和结构，再谈质量。新手常犯的错是第一节就死磕措辞，磕到下午五点还没出第二章。

4.3 场景拆解二：新人三天摸清一个陌生行业

换个场景。假设你刚入职一家做电子元器件的公司，产品手册厚得像砖头，部门职责没人说得清，行业信息满天飞。传统办法是缠着同事问、翻手册、参加培训，三样都低效。

用 AI 的路子是这样：先把能拿到的行业报告、市场分析、竞品资料传上去（涉密内容先处理，后面避坑章节会说），然后问「基于这些材料，用五百字概括这个行业现在的竞争格局，说清主要玩家在争什么」，接着问「未来三年的技术趋势有哪些，每条给一个判断依据」，最后问「作为新入职的销售，我最该先搞懂哪五个概念，按重要性排序并说明为什么」。

三轮下来，你手里就有了一份自己的行业速览。它的价值不在于多准确，而在于让你在跟老同事聊天时，能问出「是不是因为 XX 才导致 XX」这种有质量的问题，而不是「咱们公司主要卖啥」。这个差别，在试用期里非常明显。

同样的思路可以套到客户沟通上。客户问「你们最新活动是什么」，与其翻三个系统，不如把活动细则和常见问答整理成一份文档传上去，之后每次提问都基于它。前提是这份文档你得先整理好——AI 不会替你治理混乱的信息源，它只会把你的混乱放大。

5. 新手最容易踩的五个坑

5.1 把编出来的数字当成真的

现象：它给了你一条带发文号的政策原文，或者一个精确到小数点的行业数据，看着特别可信，你直接写进材料，结果被追问来源时哑口无言。

原因：模型的工作方式是生成「最像答案的文本」，不是检索「最准确的记录」。数字、文号、人名、文献出处这几类信息，是它最容易出问题的地方。

解决：凡是具体数字和引用，一律当作待核实项。要么要求它标注「示例」，要么自己查一遍再写进去。我在模板里固定加了一句「无来源的数字必须标注示例」，这一句话救过我好几次。

5.2 一次让它干太大的活

现象：一句「帮我写一万字方案」，出来的东西结构完整、通篇正确、毫无用处，全是「随着行业不断发展」这种谁都能写的话。

原因：单次任务的信息密度有限，要求越多，它越倾向于用通用套话填满篇幅。这不是它偷懒，是任务本身超出了单次对话能承载的复杂度。

解决：拆。先出框架，再逐节填，每节单独提问并且给出具体参数。上面第 4 章那四个阶段，本质上就是把一个大任务拆成四次小任务。

5.3 一句不满意就弃用，或者反复重开

现象：第一次输出不满意，删掉重问；重问还是不满意，得出结论「这东西不行」。

原因：把 AI 当成搜索框了。搜索框只能换关键词，而对话是可以给反馈的。多数时候，输出的问题出在没交代读者、没给范围、没定格式。

解决：用第 3 章那三个追问句式，先收窄范围，再交代读者，最后让它自查。改三个字的成本远低于重开一局。

5.4 直接把带隐私或内部信息的文件传上去

现象：为了省事，把带客户名单、合同条款、同事评价的表格原样上传。

原因：图快，也因为没有把「哪些内容不能外传」当成一个动作来做。

解决：养成上传前先过一遍的习惯。能删的删，能改的改，把公司名换成「某公司」、把人名换成「A」「B」、把金额改成比例。不影响提问效果，但能避免很多麻烦。这个习惯越早养成越好，等出了事再补就晚了。

5.5 多段拼接后前后矛盾

现象：方案写到第七章，说「本项目分两期建设」，可第三章明明写的是「一次性建成」。审稿的人一眼看出来，你尴尬得想找地缝。

原因：每段内容都是独立生成的，各自内部自洽，拼在一起就打架。你不通读，它也不会主动提醒。

解决：全部拼完之后，把整篇粘回去问一句「检查以下文档，列出前后不一致的地方和逻辑断层」。这一步花五分钟，能省掉一次返工。没有后悔药，但有后悔的检查清单。

6. 下一步学什么：给自己排一条四周的路

入门阶段最怕的是「什么都想学」，结果一周后再也没打开过。我给零基础的人的建议是：别管原理，先用四周把「提问的手感」练出来，每周只练一件事。

第一周别碰复杂任务，就拿「把这段话改得客气点」「把这个流程列成步骤」这种小事练手，目的是让「说清背景、说清读者、说清要什么」变成肌肉记忆。第二周练格式控制，同一件事让它出三个版本，你会发现格式要求给得越死，输出越能直接用。第三周逼自己追问，哪怕第一版已经不错，也再问一句「哪里还可以更好」。第四周专门练鉴别，把「这个数字哪来的」变成条件反射。

再往后，可以往两个方向延伸。一个是把常用指令整理成自己的模板库，按场景分类，用的时候改几个变量就行；另一个是练「拆任务」的能力，遇到大活儿先想清楚能拆成几步，每步的输入输出是什么。这两件事练熟了，你处理复杂任务的效率会有明显变化。

说个我自己的教训。刚开始用的时候，我总想着「一次问到位」，一句话里塞七八个要求，然后对着不满意的结果反复重开，一个下午就这么耗掉了。后来我给自己定了个死规矩：任何一份要发出去的材料，定稿前必须走一遍「让它自查三个可能被质疑的点」这一步，哪怕再赶也走。这半年下来，被追问到答不上来的次数，从每周一两次降到几乎没有。

工具会一直变，今年流行这个，明年可能换那个，但「把问题说清楚」和「判断答案靠不靠谱」这两件事不会过时。这份讲义把这两件事拆成了具体场景和具体句式，比我当初自己瞎摸索省太多时间。完整的内容我整理好了，需要的话按文末说明获取，照着第 3 章那个小例子先跑一遍，比看十篇介绍都管用。希望帮到你。

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