本文主要内容是DeepSeek AI工具的使用指南手册,内容涵盖了从入门到精通的详细教程,分为六个章节,每个章节都提供了具体的步骤、操作指南、实战演练以及避坑建议。
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第一章:准备篇(30分钟上手)
步骤详解:
- 访问官网:访问 DeepSeek 官方网站。
- 注册账号:点击右上角「笑脸图标」→选择「邮箱/手机注册」(建议使用常用邮箱)
- 验证身份:查看收件箱找到验证邮件→点击蓝色确认按钮(找不到?检查垃圾箱)
- 首次登录:输入密码时建议使用「大小写字母+数字」组合(例如:Deep2024@seek)
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
核心界面全解析:
- 对话输入框:像发微信一样打字,但记得按「Enter」发送
- 历史记录栏:左侧列表显示所有对话,可右键「重命名对话」方便查找
- 功能工具栏:
- 格式按钮:插入代码块、表格、公式的快捷键
- 记忆库:点击星标保存重要信息(相当于AI的记事本)
- 设置:调整响应速度/创意程度(新手建议保持默认)
演练:
- 输入「你好,请做自我介绍」观察响应
- 尝试点击「代码块」图标,输入「请用Python打印爱心图案」
- 将当前对话重命名为「测试练习」
第二章:基础对话篇(像交朋友一样学交流)
- 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:控制长度
- ❌ 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:
- 「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」
- 当回答不满意时,可以:
基础指令集:
/续写
:当回答中断时自动继续生成/简化
:将复杂内容转换成大白话/示例
:要求展示实际案例(特别是写代码时)/步骤
:让AI分步骤指导操作流程/检查
:帮你发现文档中的错误
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)
操作流程:
- 点击「回形针」图标上传文件(支持PDF/Word/TXT)
- 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」
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」
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
万能模板:
- 语言:Python
- 功能:自动下载网页图片
- 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
第四章:场景实战篇 —— 解决真实世界问题
阶段一:开题攻坚
- 找研究方向输入:「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:
- 具有创新性但不过于前沿
- 需要仿真实验而非实物制作
- 附相关参考文献查找关键词」
- 优化题目示例对话:
- 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」
- 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
- 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』」
- 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」
- 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
- 实战示例:
- 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
- 请检查我的论文格式是否符合以下要求:
阶段四:仅做文本辅助
- 查重降重一体化:
- 查重预检:
- 指令: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)
- 指令:分析以下段落:[粘贴文本]
- 示例输出:
- 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)”
- 查重预检:
- 期刊匹配引擎:
- 匹配指令: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)
- 匹配指令:基于我的研究:
- 辅助必备:
- 实时监控指令:
- “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”
- 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
爆款内容生产线
- 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
- 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「冰箱整理食物」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
- 排版优化技巧:
- 输入「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」
- 输入「将这段文字改造成适合微信公众号的排版:
数据分析实战:
- 上传后台数据截图后输入:「分析粉丝活跃时间段,建议下周最佳发稿时刻表,用24小时制展示高峰时段」
定制专属学习方案
- 步骤演示:
- 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」
- 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」
- 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:
- 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」
- 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」
- 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:
- 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」
- 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
- 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
Step 1:数据准备黄金法则
- 适用场景:
- 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
- 操作流程:
- 创建结构化文档模板示例:
- 【知识单元】糖尿病饮食管理
- 【核心要点】
- 每日碳水化合物摄入量 ≤ 130g
- 推荐食材:荞麦、西蓝花、鳕鱼
- 【禁忌清单】
- ✖ 高GI水果:荔枝/龙眼/香蕉
- ✖ 加工食品:蜜饯/罐头/火腿肠
- 【常见问题】
- Q:可以喝无糖可乐吗?
- A:建议每周不超过2罐,注意…
- 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
- 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」
- 创建结构化文档模板示例:
Step 2:知识库训练实战
- 网页端操作:
- 进入「知识库」面板 → 点击「新建知识库」
- 拖拽上传文件(支持PDF/Word/Markdown)
- 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」
- 配置步骤:
- 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
- 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: 1. 读取CRM今日订单数据 2. 对比昨日数据计算增长率 3. 生成三段式日报: - 关键指标 - 异常预警 - 明日建议 4. 发送邮件至manager@company.com
- 异常处理机制:
- 设置关键词监控:当日报中出现「下降」「异常」时,自动抄送技术总监
- 数据源接入:
- Zapier联动示例:
- 当官网表单收到新咨询 → 触发DeepSeek API
- AI分析客户需求 → 分类为「售后/报价/技术」
- 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门
- 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: 1. 7天内无理由退货(标签未撕) 2. 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」
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
- 输入:「关于FOB上海条款,我方建议分批装运以降低风险」
- 输出:「Regarding the FOB Shanghai terms, we propose partial shipments to mitigate risks as per Incoterms 2020 rules.」
模式二:学术润色模式
- 论文翻译技巧:
- 上传参考文献:「请模仿这篇Nature论文的用词风格翻译我的摘要」
- 术语一致性检查:「确保”纳米材料”统一译为”nanomaterials”」
- 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」
- AI建议:
- 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
1.1 论文精读秘籍
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三阶速读法:
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预判提问(5分钟):
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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」
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图表解析(关键突破):
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带图提问:「解释Figure 3的实验设计逻辑,用箭头图标示变量关系,并标注作者可能省略的控制变量」
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批判思考(防被带节奏):
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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」
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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」
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1.2 错题攻克流水线
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四步提分法:
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错因诊断:
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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」
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变式训练:
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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)」
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记忆强化:
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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」
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监控报告:
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进度查询:「统计我过去一周在三角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」
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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
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1.3 会议纪要革命
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30秒整理术:
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录音转重点(需上传录音文件):
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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」
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行动清单:
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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」
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可视化呈现:
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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」
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贴士:输入「开启时间戳模式」可自动标注每个议题讨论时长
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1.4 创建个人知识库
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三步构建法:
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信息抓取:
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指令:「实时监控AI对话,自动提取以下内容到知识库:
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我重复使用3次以上的指令
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被标记「重要」的解决方案
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修改超过2次的输出内容」
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智能标签:
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分类指令:「为知识库添加多维度标签:#常用指令 #合同模板 #技术难题 #已验证方案」
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主动推送:
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触发机制:「当我讨论「用户增长」时,自动显示知识库中相关案例和过往成功方案」
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效果:新员工1周内即可调用团队沉淀的300+优质指令
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模块1:输出校准三板斧
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问题:答案太官方不够接地气
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修正流程:
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输入「开启小白模式」 → 禁用专业术语
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追加「举个菜市场大妈能懂的例子」
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最后用「检查是否有超过20字的句子」精简
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案例修正:
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原句:「采用深度学习算法优化特征提取」
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修正后:「就像用智能筛子快速挑出黄豆里的黑豆」
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模块2:敏感内容过滤器
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防封号指南:
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医疗建议 「检查当前内容是否符合《互联网诊疗管理办法》」 添加「以上建议不能替代专业医生诊断」
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投资理财 「用红色标注涉及收益承诺的表述」 替换为历史数据展示
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政治相关 「开启中立模式重写以下内容」 添加多方观点平衡
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模块1:代码调试 —— 5分钟精准排错
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三步终结BUG法:
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步骤1:错误信息翻译:
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指令模板:
【错误诊断模式】 我遇到[编程语言]报错:"粘贴错误信息" 请: 1. 用小白能懂的话解释问题本质 2. 标注可能引发该错误的3个常见场景 3. 给出最可能的修复方案(标★)和其他备选方案
-
案例:
报错:Python的IndexError: list index out of range → 人话解释:「就像试图从只有5个座位的电影院票根上找第6排的座位」 → 高频场景:循环条件错误/动态删减列表/索引计算失误 → 修复方案:在访问前添加
if len(your_list) > index:
条件判断
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步骤2:上下文分析:
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进阶指令:
结合上下文代码片段: [粘贴相关代码] 请: 1. 用箭头图画出变量值变化轨迹 2. 在可疑行号旁标注🛑并说明原因 3. 输出修改后的代码差异对比(用绿色+/红色-标注)
-
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步骤3:防御性编程:
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防复发指令:
针对这个错误类型: 1. 设计3个单元测试用例(含边界条件) 2. 生成代码片段:自动检测同类错误的防护性代码 3. 推荐2个相关调试工具(VS Code插件/Python库)
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贴士:遇到复杂错误时,追加指令「用厨房做饭的比喻解释这个问题」快速理解本质
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模块2:自动化脚本 —— 从需求到代码
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无痛开发四阶法:
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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」
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阶段1:需求结构化:
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指令:
将需求拆解为技术要素: 1. 文件操作模块(增量备份/版本控制) 2. 网盘API对接 3. 定时任务配置 4. 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)
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-
阶段2:代码生成:
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分步指令:
用Python实现以下功能: 1. 遍历指定文件夹,生成MD5校验文件 2. 调用百度网盘API上传(需处理OAuth2.认证) 3. 添加日志记录(时间/操作/结果) 4. 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
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-
阶段3:测试优化:
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验证指令:
为上述代码设计测试方案: 1. 模拟断网环境下的重试机制 2. 测试不同版本保留策略 3. 内存泄漏检测方法 生成测试用例的伪代码
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阶段4:交付文档:
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指令模板:
生成用户手册: 1. 安装依赖的pip命令清单 2. 配置文件修改图示(红框标注必填项) 3. 常见问题排障流程图 4. 服务监控方案(Prometheus指标设计)
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- 避坑指南
- 遇到API调用问题,使用指令「生成带错误处理的API调用代码模板」
- 需要跨平台兼容时追加「确保代码在Windows/MacOS/Linux均可运行」
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模块3:技术面试 —— 精准打击考点
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备战体系构建:
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考点预测:
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指令:
根据[目标公司]近3年面经和我的技术栈:[Java/Python/Go...] 输出: 1. 高频考点TOP10(按出现频率排序) 2. 对应LeetCode题号(标注原题/变式题) 3. 系统设计重点领域(附学习路线图)
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输出示例:
阿里巴巴Java岗高频考点: 1. 并发编程(80%出现) - 必刷题:LeetCode 1114/1188 - 重点:线程池参数优化实战 2. JVM调优(65%) - 实战案例:GC日志分析图谱 ...
-
-
白板编程模拟:
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实战流程:
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生成题目:
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给我一道中等难度的二叉树题目,要求:
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包含递归和非递归两种解法
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设置2个易错测试用例
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附带时间复杂度分析要点
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-
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模拟面试:
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现在开始面试模拟:
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请用伪代码描述思路(计时10分钟)
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我会指出3个潜在bug,请现场修复
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最后给出优化建议(空间换时间策略)
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智能反馈:
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根据我的代码:[粘贴代码]
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请:
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按大厂评分标准给出ABC等级
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标注代码亮点(如优雅的边界处理)
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指出可能扣分的坏味道(如魔法数字)
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- 加分神器:
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生成10个高频追问问题:
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「如果数据量扩大1000倍,如何优化?」
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「这个算法在分布式环境怎么适配?」
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模块1:小说创作 —— 人物关系管理
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三维角色建模法:
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步骤1:角色档案生成:
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指令模板:
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:[悬疑小说配角]
-
输出示例:
药店老板王德发 核心欲望:掩盖儿子肇事逃逸真相 关键秘密:私藏受害者日记本 关系网络: - 表面盟友:办案警员(定期提供假线索) - 真实对手:记者女儿(暗中调查案件)
-
-
步骤2:关系可视化:
-
指令:
基于以下人物列表:[粘贴角色信息] 1. 用Mermaid语法生成关系图(区分实线/虚线/不同颜色箭头) 2. 标注3个潜在冲突爆发点 3. 生成时间轴:关键事件对关系的影响
-
导出工具:
-
复制代码到Markdown编辑器实时渲染
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使用Draw.io导入生成专业图表
-
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步骤3:剧情冲突检测:
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指令:
分析当前章节:[粘贴文本] 1. 找出人物行为的矛盾点(与其档案不符) 2. 建议3个增强戏剧性的改写方向 3. 生成2个让读者惊呼的伏笔埋设方案
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避坑指南:
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避免角色脸谱化:追加指令「给反派添加3个合理化动机」
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防止剧情漏洞:使用「时间线冲突检测」指令
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模块2:视频脚本 —— 情绪流量密码
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爆款公式拆解:
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黄金结构模板:
[0-15s] 反常识开头: "你知道吗?90%的人刷牙方式都是错的!" [16-30s] 权威背书: "北大口腔博士验证的3个标准动作" [31-45s] 视觉演示: 错误/正确对比(2倍速快剪+音效) [46-60s] 行动召唤: "点击左下角领取刷牙自查表"
-
情绪曲线优化:
-
指令流程:
-
原始脚本分析:
-
分析以下文案的情绪波动:
- 「粘贴文案」
-
输出:
-
情绪值曲线图(紧张/有趣/感动)
-
高潮点间隔时间统计
-
建议优化的3个节奏卡点
-
-
-
峰值设计:
-
在以下时间点插入情绪钩子:
-
00:18 加入「震惊」事件(数据反差)
-
00:42 添加「共情」故事(用户证言)
-
01:05 设置「悬念」问题(互动提问)
-
- 分镜强化:
-
将「产品优势」段落转化为分镜表:
| 时长 | 画面 | 台词 | 音效 | |------|------|------|------| | 3s | 手机摔落慢镜头 | "每天承受100次..." | 玻璃碎裂声 |
-
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原文链接:https://ai-bot.cn/ai-tutorials-deepseek-instruction-manual/
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