普通人如何抓住DeepSeek红利

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1. 普通人如何抓住DeepSeek红利清华大学新闻与传播学院新媒体研究中心元宇宙文化实验室 @新媒沈阳团队：陶炜博士生

2. p Deepseek是什么？ p Deepseek能够做什么？ ——在工作、学习、生活和社会关系中解决问题 p 如何提问？让AI一次性生成你想要的东西卷不动了？DeepSeek帮你一键“躺赢”！学习太难？DeepSeek带你“开挂”逆袭！生活太累？DeepSeek帮你“减负”到家！社交障碍？DeepSeek教你“高情商”破局！

3. 善用DeepSeek的两大关键：提出问题鉴别答案 p 提示词驱动的新生产力在AI时代，知识的获取成本趋近于零，拥有知识不再是核心竞争力。利用提示词创造知识，引领创新、明确方向，成为社会与个人竞争力的关键。 p 选择中的再创造面对AI提供的多种解法，人类需具备批判性思维与逻辑判断能力，通过选择最优答案，实现解决方案的创新性再生。 p 智慧赋能的决策力提出问题与甄别答案的能力，使人类在信息爆炸与AI辅助的时代，通过决策行为实现价值创造，成为社会发展的持续动力。

4. DeepSeek是什么? • DeepSeek是一家专注通用人工智能(AGI)的中国科技公司，主攻大模型研发与应用。 DeepSeek-R1是其开源的推理模型，擅长处理复杂任务且可免费商用。性能对齐OpenAI-o1正式版。 DeepSeek-R1在后训练阶段大规模使用了强化学习技术，在仅有极少标注数据的情况下，极大提升了模型推理能力。在数学、代码、自然语言推理等任务上，性能比肩OpenAl-o1正式版。 AI 国产十免费十 • • https://chat.deepseek.com 开源十强大 (Pass@1) (Percentile) (Pass@1) (Pass@1) (Pass@1)

5. Deepseek的能力图谱直接面向用户或者支持开发者，提供智能对话、文本生成、语义理解、计算推理、代码生成补全等应用场景，支持联网搜索与深度思考模式，同时支持文件上传，能够扫描读取各类文件及图片中的文字内容。专业建议决策支持任务分解文体转换流程优化建议生成数据可视化格式转换个性化推荐方案规划情感分析关系抽取翻译与转换风险评估文本分类数据分析趋势分析辅助决策语言理解多语言翻译自然语言处理异常检测知识推理实体识别文案写作能力图谱通用问答诗歌创作多源信息融合代码注释文本生成与创作问答系统专业领域问答知识与推理知识整合概念关联故事创作语音识别因果推理逻辑推理指令理解交互能力知识图谱构建多模态交互数学运算逻辑分析情感回应对话能力图像理解任务执行跨模态转换任务协调上下文理解多轮对话工具调用

6. 文本生成 l 文本创作 01 文章/故事/诗歌写作营销文案、广告语生成社交媒体内容（如推文、帖子）剧本或对话设计 02 文本生成 03 l 摘要与改写长文本摘要（论文、报告）文本简化（降低复杂度）多语言翻译与本地化 l 结构化生成表格、列表生成（如日程安排、菜谱）代码注释、文档撰写

7. 自然语言理解与分析语义分析 • 语义解析 • 情感分析(评论、反馈) • 意图识别(客服对话、用户查询) • 实体提取(人名、地点、事件) 文本分类 • 文本分类 • 主题标签生成(如新闻分类) • 垃圾内容检测知识推理 • 知识推理 • 逻辑问题解答(数学、常识推理 ) • 因果分析(事件关联性)

8. 常规绘图 SVG矢量图 Mermaid图表 React图表 · 基础图形 · 流程图 · 折线图 · 图标 · 时序图 · 柱状图 · 简单插图 · 类图 · 饼图 · 流程图 · 状态图 · 散点图 · 组织架构图 · 实体关系图 · 雷达图 · 思维导图 · 组合图表

10. DeepSeek的深度思考过程独树一帜《香料三重奏》茄椒肠卷配酸奶薄荷酱 � 灵感地图：巴尔干半岛香料 × 地中海清新感 × 日式天妇罗手法 � 结构解构： 1.青椒薄片 - 采用日式天妇罗手法炸至半透明，形成琥珀色脆网 2.茄泥慕斯 - 融入保加利亚红椒粉与希腊酸奶，制成空气感慕斯 3.香肠脆粒 - 伊比利亚辣肠低温烘烤后粉碎成黄金脆粒 4.薄荷冷萃油 - 液态氮急冻薄荷叶萃取的翡翠色精油 �️ 味觉风暴： •第1层：青椒脆片释放灯笼椒特有的清甜 •第2层：烟熏红椒粉在慕斯中爆破出暖意 •第3层：辣肠碎粒带来咸鲜微辣的颗粒感 •终章：薄荷冷萃油在舌尖炸开极地般的清凉 � 分子料理技法： 1.反卷造型：将传统卷物内外翻转，脆网外露包裹柔嫩内馅 2.温差游戏：65℃温热慕斯与-196℃冷萃油同盘 3.质构悖论：看似坚硬的脆片入口即碎，柔软慕斯中暗藏爆破脆粒

11. 如何使用DeepSeek解决工作中的问题 “卷不动了？让DeepSeek帮你一键‘躺赢’！”

12. 场景1：1小时内写完一个1万字的项目书场景：下午3点，你突然接到领导通知：“今晚4点前必须交一份10000字的智能物流园区项目方案书，客户临时提前会议！”你大脑一片空白——手头只有零散的会议记录、几份过时的模板，且对“智能物流”技术细节不熟。电脑右下角显示时间：3:05 PM，你手心冒汗，疯狂翻找资料，但文档光标始终停留在标题页……

13. 场景1：1小时内写完一个1万字的项目书是否可用DeepSeek（深度求索）辅助处理？可以，但需分阶段“榨干AI效率”，核心策略：框架复制+模块填充+数据嫁接。分步解决方案：第一阶段：5分钟——用AI暴力生成框架（目标：3000字）

14. 场景1：1小时内写完一个1万字的项目书第二阶段：20分钟——用AI批量填充模块（目标：6000字）针对每个小节单独提问，例如： “写一段‘2.1 功能分区’的内容，要求包含自动化立体仓库、AGV调度中心、冷链专区的技术参数，用数据列表形式呈现。” 关键技巧： p 数据嫁接：若缺乏具体数据，直接让AI生成合理虚构值（标注“示例”规避风险）： p “假设园区占地500亩，日均处理包裹量50万件，请计算自动化分拣设备的配置数量，用表格展示。” p 模板复制：对同类章节（如3.1/3.2/3.3）使用相同指令模板，仅替换关键词。 p 强制格式：要求AI输出带编号小标题、分点、表格的内容，直接粘贴后即显“专业感”。第三阶段：20分钟——用AI补全软性内容（目标：1000字）填充“虚但必需”的部分： p 政策背书： “生成5条2023年国家层面支持智能物流园区的政策原文（带发文号），并解读对本案的指导意义。” p 风险评估： “列出智能物流园区常见的3大技术风险（如AGV系统宕机），每项配100字应对方案。” p 效益测算： “用公式推算：园区建成后3年内降本增效收益，假设人工成本减少30%，分拣错误率下降25%。” 你的操作： • 将AI生成内容插入对应章节，优先保证字数达标。

15. 场景1：1小时内写完一个1万字的项目书第四阶段：10分钟——用AI优化与格式伪装 p统一话术： “将以下段落改写成政府报告风格，加入‘数字化转型’‘双碳战略’等关键词：{粘贴原文}” p生成图表：指令：“将上文‘设备配置表’转换成LaTeX格式的三线表。”插入图表后，自动增加方案“厚度”。 p最终润色： “检查以下方案书逻辑漏洞，列出3个可能被客户质疑的点，并给出应对答案。” p关键提醒： ü 保命优先级：先堆字数再优化，前30分钟专注“把文档撑到10000字”。 ü 虚构数据标注：所有AI生成的数据加“（示例）”后缀，避免背锅。 ü 格式障眼法：多用表格、图表、编号列表，视觉上掩盖文字密度不足。标题字体放大、段落间距调宽，快速“膨胀”页数。 ü 若有时间，再精雕细琢

16. 场景2：新员工快速熟悉公司情况和行业情况场景：小李刚刚加入一家制造电子元器件的公司，作为一个新员工，他需要在短时间内熟悉公司的产品线、组织结构、内部系统以及行业情况。然而，公司的产品手册复杂，部门间的职责不清晰，内部系统操作繁琐，行业信息量庞大，这些都让小李感到不知所措。他担心自己无法在短时间内快速上手，影响工作效率和表现。以往的解决方式： • • • • 依赖同事的口头介绍，容易遗漏重要信息。手动查阅厚重的产品手册和内部文档，耗时较长。参加多部门的培训，但信息量大，难以消化。通过网络搜索行业信息，但信息分散，难以整合。

17. 场景2：新员工快速熟悉公司情况和行业情况快速了解行业情况和市场趋势 DeepSeek可以整合行业报告、市场分析、竞争对手信息等数据，帮助新员工快速掌握行业动态。操作步骤上传行业报告、市场分析文档、竞争对手资料等到 DeepSeek。使用搜索功能查询“电子元器件行业现状”、“未来发展趋势”等关键词，生成简洁的分析报告。优势通过DeepSeek的数据分析功能，快速生成行业概览，节省了手动整理的时间。通过DeepSeek的多维度分析，深入了解行业的竞争格局和市场机会。效率更高： DeepSeek通过整合信息源和智能搜索，减少了手动查找和整理的时间，新员工可以在短时间内快速上手。通过自动化的信息检索和分析，新员工可以更快地掌握公司和行业的关键信息。效果更好：信息的准确性和全面性更高，减少了因信息不全而导致的误解和错误。通过DeepSeek的数据分析功能，新员工可以更深入地理解行业动态和公司运营，做出更明智的决策。成本更低：减少了对培训资源的依赖，新员工可以通过DeepSeek 自主学习，降低培训成本。通过提高工作效率，减少了人力资源的浪费，降低了整体运营成本。

18. 场景3：日常客户沟通与问题反馈处理常见问题：与甲方客户的沟通效率低，信息不对称，导致响应不及时或错误场景：在日常与甲方客户的沟通中，客户服务人员或项目经理经常需要快速响应客户的各种问题，例如： • 我们公司的最新促销活动是什么？ • 我的订单状态是怎样的？ • 能否提供更详细的产品规格说明？ • 我们需要调整交货时间，能否协调？

19. 场景3：日常客户沟通与问题反馈处理以往的解决方式： p 客服人员需要手动查阅多个系统（如CRM、ERP、邮件记录等），耗时较长。 p 如果信息不明确，可能需要转接其他同事或部门，进一步延误响应时间。 p 客户可能因为等待时间过长而感到不满，甚至导致投诉或对公司专业性的质疑。通过DeepSeek，个人可以在以下几个方面快速提升自己的工作效率和专业性：快速响应客户问题：无需手动查阅多个系统，DeepSeek可以帮助你在几秒钟内找到答案。提供更专业的建议： DeepSeek的数据分析能力可以帮助你理解客户需求，并提供更有针对性的建议。减少错误：自动化回答和信息整合功能，减少了人工错误的可能性。提升客户满意度：通过快速、准确的响应，客户会感受到你的专业性和效率，从而提升对你的信任和满意度。

20. 场景4：项目中急需请假如何开口场景：你负责的项目正处于关键阶段（如产品上线前一周），团队每天加班。此时，家中老人突发中风住院，你需要请假3天回老家处理。你担心领导认为你“临阵脱逃”，也怕耽误项目进度，但家人需要你立刻回去。你坐在工位上反复措辞，始终不敢敲开领导办公室的门。

21. 场景4：项目中急需请假如何开口是否可用DeepSeek辅助处理？可以，且建议分三步使用： 1. 情绪梳理与沟通策略（用AI模拟对话） p 操作：向DeepSeek输入：“我要请假，但项目很紧急，领导可能不满，如何沟通？” p AI辅助： • 分析你的顾虑（如“领导可能认为我不负责”），提供理性视角（如“家庭突发情况≠工作态度问题”）。 • 建议沟通框架：紧急情况说明+短期解决方案+责任承诺。例如： “张总，我家里老人突发中风住院（附病历），需要请假3天。我已将项目A的测试环节交接给小刘（附交接文档），每天早晚会同步进度。周四返岗后加班追赶，确保不影响上线。” 2. 生成具体话术（用AI优化表达） p 操作：输入你的草稿：“张总，我家里有事要请假，但项目我会尽量兼顾。” p AI优化建议： • 强化共情：增加“我知道现在项目关键期，非常抱歉给您添麻烦”。 • 弱化模糊表述：将“家里有事”改为“家人突发重病需陪护”，避免领导误解为小事。 • 明确行动：补充“请假期间可随时联系我处理紧急问题”。 3. 预判领导反应并准备预案（用AI模拟问答） p 操作：输入：“如果领导说‘项目缺了你不行，能不能缩短假期？’如何回应？” p AI建议回应： • 共情+底线+替代方案： “我完全理解项目的重要性，但家人目前手术风险高，必须陪护到周四。我已培训小刘处理核心问题，并随时在线支持（附排班表）。回来后我申请周末加班补进度。

22. 场景4：项目中急需请假如何开口最终行动建议： • 快速评估优先级：家庭紧急事件（如生命健康）永远高于工作，无需愧疚。 • 用AI生成沟通模板：确保信息清晰、理性、有解决方案。 • 当面沟通+书面留痕：先口头说明（体现尊重），再邮件/消息发送书面请假（附交接文档）。 • 保持灵活应对：即使领导有情绪，坚持“解决问题”而非“对抗”态度，如：“您看这样处理是否可行？我可以再调整。” 关键提醒： • 避免：“可能”“尽量”等模糊词汇，直接说“我能做到XX”。 • 证明可靠性：提前整理好交接文档（用AI辅助检查遗漏），主动降低领导风险感知。 • 人性化：适当流露脆弱（如“这次确实很难兼顾”），但强调“不愿让团队受影响”。 • 通过DeepSeek的理性分析和话术优化，你能在保护家庭需求的同时，最大限度维持职场专业度。

23. 如何使用DeepSeek攻克学习中的困难 “学习太难？DeepSeek带你‘开挂’逆袭！

24. 场景1：课堂上突然跟不上了，怎么办场景：数学课上，老师正在讲解“隐函数求导”，步骤写到第三行时突然跳过了中间推导，直接给出结果：“所以这里的dy/dx=(-2x-y)/(x+3y²)”。你盯着白板上的公式一脸懵——前两步的链式法则展开去哪了？为什么分母突然多了3y²？周围同学纷纷点头，老师已经翻到下一页讲应用题了。你手心冒汗，想举手提问又怕被说“这么简单还不会”，不提问又担心后面全听不懂……

25. 场景1：课堂上突然跟不上了，怎么办 1.课堂当下（隐蔽求助） 2. 课间5分钟（深度追问） p 适用场景：课堂上随时快速跟进 p 适用场景：老师已下课，但10分钟后还有后续课程 p 操作技巧： p 操作技巧： Ø 在笔记软件中快速标注困惑点（如：“疑问：第二步到第三步如何展开？”） Ø 追问细节： Ø 输入精准问题： “隐函数求导例题：从方程x² + xy + y³ = 0推导 dy/dx，请展示完整的链式法则展开步骤，特别是分母 3y²的来源。” Ø 秒速获取步骤解析：立即对照补全笔记，跟上老师进度。 “为什么对y³求导会得到3y²·dy/dx而不是3y²？” Ø 让AI用类比解释： “请用‘水管流速’比喻说明隐函数求导中dy/dx的意义。” Ø 生成记忆口诀： “把隐函数求导步骤编成顺口溜，包含‘遇y先写 dy/dx’等关键词。”

26. 场景2：文科生快速上手编程 AI幻觉问题抽取：多数据集问题加载要生成10万个存在真实答案的问题，并且基于2020年之前的数据，可以使用现有的公开问答数据集（如SQuAD、 Natural Questions等）来生成问题。可以从多个数据集中组合问题，以达到10万个的问题数量。这些数据集包含大量的问答对，例如使用datasets库（Hugging Face的datasets库）来加载SQuAD数据集（Stanford Question Answering Dataset），这个数据集是一个著名的问答数据集，基于维基百科数据生成，并且数据是2020年之前的。加载数据集：使用datasets库加载SQuAD数据集，这个数据集包含了大量基于2020年之前数据生成的问答对。提取问题：从数据集中提取问题，并使用set去重。检查问题数量：确保提取的问题数量至少为10万个。保存问题：将问题保存到CSV文件生成的真实答案问题.csv中。

27. 场景3：多智能体在线社区模拟探讨大语言模型（LLMs）在模拟人类意见动态和社会现象（如极化和错误信息传播）中的表现，特别是引入偏误信息后的意见动态变化。使用大模型模拟多个虚拟代理，讨论“气候变暖”、“转基因食品的安全性”和“疫苗的有效性和安全性”三个具有科学共识的话题。实验一在无偏误信息条件下，代理通过社交网络进行每日对话，记录最终信念状态和信息传播路径。实验二改变初始信念分布，探讨初始条件对结果的影响。实验三引入10%代理发布的偏误信息，观察其对信念动态的影响。50个代理人在30天内共生成 194699条对话。 50个智能体的在线社区模拟仿真

28. 场景3：多智能体在线社区模拟 p 为了观测偏误信息加入后50个代理意见动态的具体呈现，研究通过依存关系构造三个科学共识的语义图谱，并和无偏误状态进行对比。对每个科学共识议题，选择图中最有代表性的40个实体（基于节点的度）。 p 在自然语言处理中，依存关系是用于描述句子中词与词之间的关系，帮助揭示句子的句法结构。包括nsubj（名词性主语）、 dobj（直接宾语、pobj（介词宾语）、attr（属性）、ROOT（根依存关系）。 p 偏误信息的引入导致讨论变得更加频繁，意见分布更加多样化，表明确认偏见和信息噪声对意见动态的显著影响。 50个智能体的在线社区模拟仿真

29. 场景4：无人区研究+快速出成果素数位数关系理论及其思考—— 邵宇捷

30. AI发现魔法数字的一般过程人类提供已有参考案例（拉马努金数、阿姆斯特朗数等） AI提出可能思路有刻意构造嫌疑要求AI迭代调整或人类介入提供具体设想思路可用，并非刻意构造各思路具体化及 Python验算无符合数字方案不可行方案可行输出结果及理论体系化有符合数字 Python验算

31. 如何使用DeepSeek处理生活中的事务 “生活太累？DeepSeek帮你‘减负’到家！

32. 场景1：职场妈妈的晨间战役（日常琐事管理）情景还原：7:15分，被幼儿园家长群消息惊醒，发现今天轮到自己带班级手工材料。同时想起丈夫出差前嘱咐的干洗店取衣，冰箱牛奶已空需采购，下午3点部门汇报会需准备PPT，而此刻灶台上烧着的水即将沸腾。优先级排序（幼儿园事务＞会议准备＞生活采购）生成最优动线：地图标注幼儿园/干洗店/超市与公司的位置关系 p 第一步先问AI：这些事情我是否可能全部完成 p 第二步再问AI：如果能完成，哪些事情要优先做，先后顺序是什么？ p 第三步继续问：是否有高效的工具或者办法我可以使用？ p 第四部最后问：这个过程中有任何风险吗？如何评估？即时服务对接： ✓ 调用社区跑腿API下单手工材料配送 ✓ 接入干洗店智能柜系统预约取件码 ✓ 生鲜平台比价后自动补货牛奶 ③ 会议准备：自动提取上周销售数据生成可视化图表框架调取历史报告模板进行语义重组 ④ 风险预警：灶台计时器同步手机震动提醒通勤路况实时监控（若堵车超15分钟触发备用方案）技术红利：时间利用率提升40%，晨间压力值降低65%，关键事务完成率100%

33. 较高难度：工作与生活平衡的决策支持情景还原：你是一个白领，面临以下事情：19:00女儿钢琴比赛 vs 跨国并购会议、季度裁员指标压力导致失眠、健身教练多次提醒体脂率超标、父母体检报告出现异常指标建议的优先顺序 p 明确背景和身份处理时间冲突： p 详细描述各个情境短期内（今天或近期）：首先确定当日最紧急的冲突。一般来说，孩子的重要表演往往具有不可替代的情感意义，如果会议可以调整或委托同事代为参与，那么家庭活动可以优先考虑。 p 说明你当前的困惑或目标与相关方（上级、同事）迅速沟通，争取灵活处理会议安排。 p 提出具体问题中短期内：失眠和压力会影响你的整体表现和健康。可以安排一些时间做放松训练、适量运动、或者短暂休息。必要时安排咨询，调整心态。 p 请求分步建议或优先级排序 p 提供更多背景信息（如需要）缓解工作压力和失眠：制定健康改善计划：中期计划：针对体脂率问题，制定一个可行的锻炼和饮食计划，让健康改善成为你日常生活的一部分，不必急于求成，而是稳步前进。关注父母健康：近期内但可稍后安排：父母体检的异常指标虽然令人担忧，但通常不会要求你立刻赶往医院。如果指标比较严重，需要立即行动；否则，可以在家庭和工作冲突稍缓后，安排陪同父母进行进一步检查。

34. 场景3：突发事件应急管理与跨界协调情景还原：台风突袭导致孕期34周妻子被困郊区、数据中心备用电源仅能维持4小时、急需转移独居失智老人、社区抢购导致物资短缺 p 第一步：全面描述整体情景 p 第二步：分项深入探讨，获取针对性建议 p 第三步：请求综合协调与优先级排序 p 第四步：补充详细背景信息（视情况而定） DeepSeek应急协议： ① 资源热力图：实时整合气象局数据/道路塌方报告/医院接诊状态物资预测算法锁定3公里内未饱和便利店 ② 生命线工程：孕妇救援通道： ✓ 自动生成医疗档案二维码 ✓ 无人机勘察可行路线 ✓ 协调民间救援队GPS定位老人转移方案： ✓ 调取智能手环历史活动轨迹 ✓ 社区志愿者网络即时广播 ③ 企业级应急：启动边缘计算节点转移关键数据生成政府灾情报告模板（自动填充损失评估） ④ 社会协作：创建临时物资交换区块链账本多语言求援信息自动生成（对接领事馆系统）技术红利：救援响应速度提升3.2倍，资产损失减少78%，危机持续时间压缩56%

35. 如何使用DeepSeek处理社交关系 “社交障碍？DeepSeek教你‘高情商’破局！

36. 场景1：过年催婚如何通过AI应对场景描述：春节家聚，面对七大姑八大姨的催婚问题背景：春节期间，家里聚满了亲戚，气氛热闹却也有些紧张。作为一个已工作的年轻人，你已经预料到会被问到婚姻问题。七大姑八大姨们纷纷关心你的婚恋状况，问题接二连三地抛来，让你感到压力重重。目标：在不伤害长辈感情的情况下，妥善处理亲戚的催婚问题，维护家庭和谐，同时保护自己的个人空间和选择。

37. 对话技巧妥善处理策略 p 使用“我”语句：如“我感到…”，避免指责。 p 表达感激，建立沟通基础 p 运用幽默：如“现在我还是专心工作，等以后有了示例：微笑着回应，“谢谢您关心，我很感激您的爱心。” 对象再来麻烦您操心！” p 避免冲突：寻找共同点，如“您说得对，婚姻很重要，我会认真考虑的。” p 提前沟通：与父母提前商量，减少惊讶。 p 坦诚交流，表达立场示例：温和地说明，“我现在在工作上有些目标想要实现，婚姻大事需要时间和精准的选择。” p 设定界限，明确底线示例：礼貌但坚定地说，“我会认真考虑，但希望能有自己的空间去选择。” p 转移话题，缓解气氛示例：主动询问，“您最近有什么新鲜事吗？我听说您最近在学习摄影？” p 寻求家长支持示例：私下对父母说，“我知道大家都很关心我，但我希望能有时间去寻找合适的伴侣，希望您能理解和支持我。”

38. 场景2：婆媳关系中的代际冲突背景：你和丈夫结婚后，和公婆住在一起。由于代际差异，你和婆婆在教育孩子、家务分配、生活习惯等问题上频频发生矛盾。婆婆习惯于传统的方式，而你则希望以更现代的方式管理家庭事务。一次争吵后，气氛变得紧张，双方都感到不满。目标：通过有效的沟通和理解，缓解婆媳关系中的代际冲突，找到双方都能接受的解决方案，改善家庭氛围。

39. 对话技巧妥善处理策略 1.使用“我”语句：如“我感到担心…”，避免指责对方。 1.冷静下来，避免情绪化反应 2.避免争论：专注于解决问题，而不是证明谁对谁错。 • 3.寻找共同目标：强调双方都希望孩子快乐和家庭和谐。 4.提前沟通：在情绪平静时，和婆婆提前讨论教育方式和家务分配。示例：深呼吸，暂时离开争吵现场，给自己时间冷静。 2.表达感受，避免指责 • 示例：用“我”语句表达，“我感到担心，因为我希望孩子能有更多的自由去探索。” 3.倾听对方的观点，寻找共同点 • 示例：问婆婆，“您是怎么想的？为什么觉得这样更好？” 4.寻求共识，提出妥协方案 • 示例：提出，“我们可以尝试结合我们的方法，找到一个平衡点。” 5.设定界限，明确尊重的重要性 • 示例：温和但坚定地说，“我理解您的用心，但我希望我们能互相尊重。”

40. 场景3：维持和领导的良好社交关系背景：你是一名职场新人，刚刚进入一家公司已经一年了。虽然你在工作中付出了很多努力，但在最近的绩效评估中，你与领导的意见出现了分歧。领导认为你在某些项目上的表现不够出色，而你则觉得自己的贡献没有得到充分的认可。这种情况导致你和领导之间的关系变得紧张，双方在沟通时都带有一定的情绪。具体情节：在一次绩效反馈会议上，领导指出你在团队合作和沟通方面需要改进，而你则觉得这些评价不够公平，因为你在项目中贡献了很多创意和解决问题的方案。会议结束后，气氛变得尴尬，双方都没有找到解决问题的办法。目标：通过有效的沟通和理解，解决你与领导之间的分歧，维持良好的工作关系，并找到双方都能接受的解决方案。

41. 妥善处理策略具体对话示例 1.冷静下来，避免情绪化反应你：张经理，您好，我想和您沟通一下最近的绩效评估结果。我觉得有些地方我没有完全理解，希望能听听您的详细意见。 • 示例：在会议结束后，先回办公室整理情绪，不要立即做出反应。 2.表达感受，避免指责 • 示例：第二天，请求与领导进行沟通，表达你的感受： “我觉得在绩效评估中，我的一些贡献没有被完全看到，这让我感到有些失望。” 3.倾听对方的观点，寻找共同点 • 示例：问领导，“您觉得我在团队合作和沟通方面可以改进的地方具体有哪些呢？我很愿意听取您的建议。” 4.寻求共识，提出解决方案 • 示例：提出，“也许我们可以一起制定一些具体的改进目标，并定期沟通我的进展。” • 进一步：“如果我在某些方面表现出色，但在其他方面还有欠缺，我们可以一起探讨如何平衡这些表现。” 5.设定界限，明确期望 • 示例：温和但坚定地说，“我希望在未来的工作中，能够得到更多的反馈和支持，这样我可以更好地理解您的期望。” 领导：当然可以，最近确实感觉你在团队合作上有些不够积极，尤其是在项目讨论中，你的意见虽然有创意，但在执行上缺乏足够的沟通和协调。你：感谢您的反馈。我理解您说的团队合作和沟通的问题，但我也觉得在项目执行中，我提出了很多实际的解决方案，虽然可能在表达上不够清晰。您觉得我可以在哪些方面做得更好呢？领导：是的，你的方案确实有价值，但在团队中，沟通和协调同样重要。也许你可以多关注团队成员的需求，提前与大家沟通你的想法，这样大家会更容易理解和支持你的方案。你：明白了，我会注意这方面的改进。同时，我也希望在未来的工作中，能够得到更多的反馈和支持，这样我可以更好地理解您的期望。领导：当然，我也会尽量提供更多的指导和支持。希望我们可以一起努力，提升团队的整体表现。对话技巧 1.使用“我”语句：如“我觉得…”，避免指责对方。 2.避免争论：专注于解决问题，而不是证明谁对谁错。 3.寻找共同目标：强调双方都希望团队合作更顺畅，工作更高效。 4.提前准备：在沟通前，整理好自己的观点和感受，避免情绪化表达。

42. 场景4：跨国、跨文化、跨宗教家庭中的继承权冲突背景：你是一位在海外长大的华人，父亲是中国人，母亲是外国人（如美国人），并且家庭成员信仰不同宗教（如父亲是佛教，母亲是基督教）。你有一个年迈的祖父（父亲那边），他在中国有一笔遗产和家族传承。然而，祖父坚持要按照中国传统的家族继承制度来分配遗产，即遗产主要归长子所有，而你是独生女的情况下，可能会面临继承权的争议。具体情节：祖父来到海外，与你和父母住在一起。祖父坚持要将家族传承和遗产交给你，理由是你是唯一的孙辈，并且希望你能继承家族的文化和传统。然而，你的母亲（美国人）对此感到不满，她认为这笔遗产应该按照现代法律和公平原则来分配，而不是单纯地遵循传统的家族继承制度。此外，祖父还隐瞒了一个家族秘密：他在中国还有一个私生子，这个秘密可能会影响遗产的分配。目标：在尊重传统文化和现代法律的同时，妥善处理家族继承权问题，维护家庭和谐，避免因文化差异和家族秘密而引发的矛盾激化。

43. 妥善处理策略具体对话示例 1.冷静下来，避免情绪化反应你：祖父，妈妈，爸爸，我觉得我们需要好好沟通一下关于遗产的事情。我理解祖父的用心，但这涉及到很多复杂的因素，我希望我们能找到一个大家都能接受的解决办法。示例：在得知祖父的决定后，先花时间整理自己的情绪，不要立即做出反应。祖父：我希望你能继承家族的传承，因为你是我的唯一孙辈，而且我希望你能记住我们的根。 2.表达感受，避免指责示例：与祖父和父母进行沟通，表达自己的感受：“我理解祖父的用心，但我也感到有些困惑，因为这涉及到很多复杂的因素。” 3.倾听对方的观点，寻找共同点示例：问祖父，“您为什么希望我继承家族传承？这是您的一贯想法吗？” 进一步：“妈妈，您觉得我们应该如何处理这笔遗产？您有没有什么想法？” 4.寻求共识，提出妥协方案示例：提出，“也许我们可以结合传统和现代的方式来处理遗产问题。例如，部分遗产可以按照家族传统来分配，另一部分则可以按照现代法律来公平分配。” 进一步：“我们还可以考虑将家族秘密公开，以避免日后可能出现的纠纷。” 5.设定界限，明确尊重的重要性示例：温和但坚定地说，“我理解大家的用心，但我希望我们能互相尊重彼此的文化背景和法律观念。” 母亲：但这不公平，按照现代法律，遗产应该平等分配，而不是只给某一个人。况且，还有那个私生子，他也有权利获得一部分遗产。父亲：我理解大家的担忧，但我们也要尊重祖父的意愿。他一生都在为这个家族努力，现在他希望看到家族的延续。你：我理解大家的感受，也明白这件事的复杂性。也许我们可以找到一个平衡点。例如，部分遗产可以按照家族传统来分配，另一部分则可以按照现代法律来公平分配。至于家族秘密，我觉得我们应该坦诚面对，避免日后出现更大的问题。祖父：我可以考虑这个建议，但我希望你能承担起家族的责任，继续我们的文化和传统。母亲：我同意这个建议，但希望大家能公平对待，每个人都能得到应有的份额。父亲：我觉得这个办法不错，我们可以一起努力，找到一个大家都满意的解决办法。对话技巧 1.使用“我”语句：如“我感到…”，避免指责对方。 2.避免争论：专注于解决问题，而不是证明谁对谁错。 3.寻找共同目标：强调大家都希望家庭和谐，遗产分配公平。 4.提前准备：在沟通前，整理好自己的观点和感受，避免情绪化表达。 5.引入专业资源：如需要，可以寻求律师或家庭顾问的帮助，确保遗产分配的合法性和公正性。

44. 提示语策略差异 1 • • 推理模型 2 提示语更简洁，只需明确任务目标和需求（因其已内化推理逻辑）。 • 无需逐步指导，模型自动生成结构化推理过程（若强行拆解步骤，反而可能限制其能力）。 • 通用模型需显式引导推理步骤（如通过CoT提示），否则可能跳过关键逻辑。依赖提示语补偿能力短板（如要求分步思考、提供示例）。

45. 从 “ 下达指令 ”到 “ 表达需求 ” 策略类型指令驱动需求导向混合模式定义与目标直接给出明确步骤或格式要求适用场景简单任务、需快速执行示例（推理模型适用）数，输出需包含注释。 ” 约束条件通过提问引导模型主启发式提问动思考（如“为什么 ”“如何 ”） “设计一个杭州三日游计划，平衡灵活性与可控性要求包含西湖和灵隐寺，且预算控制在2000元内。 ” 探索性问题、需模型解释逻辑结果精准高效 “用Python编写快速排序函 “我需要优化用户登录流程，描述问题背景与目标，复杂问题、需模型自主请分析当前瓶颈并提出3种方推理由模型规划解决路径案。 ” 结合需求描述与关键优势与风险 “为什么选择梯度下降法解决此优化问题？请对比其他算法。 ” 限制模型自主优化空间激发模型深层推理需清晰定义需求边界兼顾目标与细节需避免过度约束触发模型自解释能力可能偏离核心目标

46. 如何提问？让AI一次性生成你想要的东西学会问问题和挑选答案的能力时代

47. AI生成循环边界：突破框架融合百家 AI：与人工智能中的学习模型和认知结构紧密相关，反映了其受限于现有算法和数据。认知：与哲学、认知科学中的认知框架和自指性理论相连，探讨了AI在生成过程中如何受限于其既有的认知结构。循环：强调了AI生成内容时容易陷入语义和逻辑上的循环，无法跳出既定的模式和规则。边界：与康德的认识论和复杂系统理论中的边界效应相关，表明AI在认知和生成过程中受限于其系统结构和复杂度边界。

48. AI的内容生成有一定的边界效应智能体知识生成边界的探索仅仅评估模拟生成的有效性是不够的，更核心问题在于理解智能体能否突破既有知识框架，完成创造性知识生成。通过构建测量体系和分析创新条件，探索智能体如何推动知识生成从常规化迈向创新化。智能体知识循环边界的研究智能体在长时间对话中常表现出“知识循环边界”，即生成内容重复或局限于特定模式的现象，源于训练数据、算法模型及预设规则的限制。这一现象与逻辑学中的自指问题（如罗素悖论、哥德尔定理）相关。研究通过实验分析问题类型（全收敛、半收敛、非收敛）和对话次数（50次、100次、150次）对生成内容相似性与创新性的影响，建立了测量AI触及知识循环边界的方式。

49. AI的内容生成的边界如何判断研究将智能体知识循环边界操作化为生成内容的差异值，衡量标准为生成文本的平均相似度与重复率的加权值。相似度计算采用余弦相似度算法，将文本转化为词频向量，计算向量点积与模长乘积的比值，评估文本间的相似性，取值范围为[-1, 1]，值越接近1表示相似性越高。该方法广泛应用于信息检索和自然语言处理领域，可有效评估文本内容的相似程度。重复率计算使用n-gram方法（n=2），将生成文本分为连续的2-gram片段，统计重复片段的比例。这个方法能够识别文本冗余信息并评估内容多样性，特别适用于长文本生成。最终智能体知识循环边界公式如下。其中，权重w1=0.6，w2=0.4，参考Kleinberg (1999) 的社交网络分析研究，强调相关性优先于冗余性。这一配比平衡了生成内容的创新性与冗余性，为AI生成文本质量的评估提供了量化依据。

50. 结合自适应反馈和递进式提示链让AI生成优质内容智能体认知循环边界并非终点，而是人类探索未知领域和创造新价值的起点。研究提出基于“自指性”和“循环性”的测量机制，识别智能体生成内容触及边界的临界点，为优化生成内容提供量化依据。这一框架可扩展至多模态生成系统，并在教育、科研和创新领域推动知识生成模式从常规化迈向创新化。多轮交互中，智能体容易触及认知边界，表现为生成内容的固定化和信息增量的终止。实验显示，高收敛性提示语导致内容趋于一致，而非收敛性提示语和多样化设计能突破逻辑循环。结合自适应反馈和递进式提示链，可推动智能体生成新内容，避免知识循环，拓宽智能体的生成空间，为人机共生系统中的深层交互与创新实践提供新路径。 50

51. 结合自适应反馈和递进式提示链让AI生成优质内容 p 当AI面对收敛性高的提示词时，生成内容趋于一致，主要依赖已有知识的重复和组合。提示词的收敛性和对话轮次共同影响生成内容的相似度和重复率，收敛性较高的提示词会增加生成内容的一致性，而对话次数的增加促使AI生成文本逐渐趋向固定模式。 p 在非收敛性提示词下，AI展现出更多的多样性和创新性，超越现有知识框架，尝试生成新的组合。问题类型对生成文本的重复率有显著影响，但对相似度的影响不明显。重复率的变化更多受到提示词的影响，而相似度的变化则主要源于问题类型以外的其他因素。 p 通过调整提示词收敛性和对话轮次，AI从依赖已有知识的固定模式向创新性生成内容逐步转变，显示提示词设计和交互频率的影响力。

52. 如何检验AI生成知识的创新性和价值知识生成后的检验：研究的闭环 p 为什么要检验？回归知识的定义：有效性和社会指导性 p 如何检验？实验的方式探讨智能体生成内容在知识准确性、逻辑一致性和内容创新性方面的表现。分析其生成知识在不同语境、任务类型中的适应性。提出衡量生成知识质量的标准与评价框架。

53. 还要不要学提示语? 提示语 (Prompt) 是用户输入给Al 系统的指令或信息，用于引导Al生成特定的输出或执行特定的任务。简单来说，提示语就是我们与Al“对话”时所使用的语言，它可以是一个简单的问题，一段详细的指令，也可以是一个复杂的任务描述。用户 AI系统输入提示语处理提示语生成输出提示语的基本结构包括指令、上下文和期望根据提示语生成相应的回答或完成特定任务 • 指令 (Instruction): 这是提示语的核心，明确告诉Al你希望它执行什么任务。 • 上下文 (Context): 解和执行任务。 • 期望 (Expectation): 和预期。为Al提供背景信息，帮助它更准确地理明确或隐含地表达你对Al输出的要求提示语组成部分指令上下文 (任务描述) (背景信息) 输入输出格式 (具体数据) (期望结果形式)

54. 任务需求与提示语策略任务类型数学证明创意写作代码生成多轮对话逻辑分析适用模型提示语侧重点示例（有效提示）推理模型直接提问，无需分步引导通用模型显式要求分步思考，提供示例推理模型鼓励发散性，设定角色/风格通用模型需明确约束目标，避免自由发挥推理模型简洁需求，信任模型逻辑通用模型细化步骤，明确输入输出格式通用模型自然交互，无需结构化指令推理模型需明确对话目标，避免开放发散 “从技术、伦理、经济三方面分析 A I的未来 ” 推理模型直接抛出复杂问题 “分析‘ 电车难题 ’中的功利主义与道德主义冲突 ” 通用模型需拆分问题，逐步追问 “先解释电车难题的定义，再对比两种伦理观的差异 ” “证明勾股定理 ” “请分三步推导勾股定理，参考： 1. 画直角三角形 … ” “以海明威的风格写一个冒险故事 ” “写一个包含‘量子 ’和‘沙漠 ’ 的短篇小说，不超过200字 ” “用Python实现快速排序 ” “先解释快速排序原理，再写出代码并测试示例 ” 需避免的提示策略冗余拆解（如“先画图，再列公式 ”）直接提问（易跳过关键步骤）过度约束逻辑（如“按时间顺序列出 ”）开放式指令（如“ 自由创作 ”）分步指导（如“先写递归函数 ”）模糊需求（如“写个排序代码 ”） “你觉得人工智能的未来会怎样？ ” 强制逻辑链条（如“分三点回答 ”）情感化提问（如“你害怕AI吗？ ”）添加主观引导（如“你认为哪种对？ ”）一次性提问复杂逻辑

55. 提示语示例决策需求实战技巧： "为降低物流成本，现有两种方案：分析需求实战技巧： "分析近三年新能源汽车销量数据(附CSV), ①自建区域仓库(初期投入高，长期成本低) 说明：解。" 验证性需求实战技巧： "设计一款智能家居产品，要求： ① 解决独居老人安全问题； ② 预测2025年市占率，需使用ARIMA模型并解释参数 ② 结合传感器网络和Al预警；选择依据。" ③ 提供三种不同技术路线的原型草图说明。" 执行需求 "以下是某论文结论：'神经网络模型A优于传统方法B'。请验证： ① 实验数据是否支持该结论； ② 检查对照组设置是否存在偏差； ③ 重新计算p 值并判断显著性。" 实战技巧： ① 增长趋势与政策关联性； ②与第三方合作(按需付费，灵活性高) 请根据ROl 计算模型，对比5年内的总成本并推荐最优创造性需求 "将以下C 语言代码转换为Python, 要求： ① 保持时间复杂度不变； ② 使用numpy 优化数组操作； ③ 输出带时间测试案例的完整代码。" 实战技巧：

56. 提示语类型提示语的本质提示语的类型表1-1-1提示语的本质特征 1. 指令型提示语：直接告诉AI需要执行的任务。特征描述沟通桥梁连接人类意图和AI理解 “将以下内容翻译为法语：Hello, world” 上下文提供者为AI提供必要的背景信息 “假设你是一位19世纪的历史学家,评论拿破仑的崛起” 3. 角色扮演型提示语：要求AI扮演特定角色，模拟特定场景。任务定义器明确指定AI需要完成的任务 “为一篇关于气候变化的文章写一个引言, 长度200字” 4. 创意型提示语：引导AI进行创意写作或内容生成。 “用简单的语言解释量子力学,假设你在跟一个10岁的孩子说话” 5. 分析型提示语：要求AI对给定信息进行分析和推理。 “使用你的创意写作能力,创作一个关于时间旅行的短篇故事” 6. 多模态提示语：结合文本、图像等多种形式的输入。输出塑造器 AI能力引导器影响AI输出的形式和内容引导AI使用特定的能力或技能示例 2. 问答型提示语：向AI提出问题，期望得到相应的答案。

57. 掌握提示语设计： AIGC时代的必备技能提示语设计的进阶技能表1-3-3提示语设计进阶技能子项核心技能子项深入分析任务背景和隐含需求语境理解 l 提示语设计的核心技能体系不仅涵盖了技术层面的专业知识，更强调了认知能力、创新思维和软实力的重要性。考虑文化、伦理和法律因素预测可能的误解和边界情况识别通用模式，提高提示语可复用性抽象化能力设计灵活、可扩展的提示语模板创建适应不同场景的元提示语 l 这些核心技能构成了提示语设计的基础，涵盖了从问题分析到创意生成，再到结果优化的全过程。客观评估AI输出，识别潜在偏见和错误批判性思考设计反事实提示语，测试AI理解深度构建验证机制，确保AI输出的可靠性探索非常规的提示语方法创新思维结合最新AI研究成果，拓展应用边界设计实验性提示语，推动AI能力的进化在提示语中嵌入伦理考量伦理意识设计公平、包容的AI交互模式预防和缓解AI可能带来的负面影响 l 语境理解能力使设计者能够在复杂的社会和文化背景下工作；抽象化能力有助于提高工作效率和拓展应用范围；批判性思考是确保AI应用可靠性和公平性的关键；创新思维能力推动了AI应用的边界拓展，而伦理值观相符。意识则确保了AI的发展与社会价

58. 调教 AI的秘籍：让你的提示语效果倍增的关键策略策略一：精准定义任务，减少模糊性策略二：适当分解复杂任务，降低AI认知负荷策略三：引入引导性问题，提升生成内容的深度如何实现精准定义：明确的核心问题、具体化的生成指令、去除多余信息分解任务的技巧：分段生成、逐层深入、设置逻辑结构引导性问题的设计要点：设置多个层次的问题、促使AI对比或论证、引导思维的多样性策略四：控制提示语长度，确保生成的准确性控制提示语长度的技巧：避免嵌套复杂的指令、保持简洁性、使用分步提示策略五：灵活运用开放式提示与封闭式提示开放式提示：提出开放性问题，允许AI根据多个角度进行生成封闭式提示：提出具体问题或设定明确限制，要求AI给出精准回答

59. 常见陷阱与应对：新手必知的提示语设计误区缺乏迭代陷阱：期待一次性完美结果陷阱症状：应对策略： ▪ 过度复杂的初始提示语 ▪ 采用增量方法：从基础提示语开始，逐步添加细节和要求。 ▪ 对初次输出结果不满意就放弃 ▪ 主动寻求反馈：要求AI对其输出进行自我评估，并提供改进建议。 ▪ 缺乏对AI输出的分析和反馈 ▪ 准备多轮对话：设计一系列后续问题，用于澄清和改进初始输出。过度指令和模糊指令陷阱：当细节淹没重点或意图不明确陷阱症状： ▪ 提示语异常冗长或过于简短 ▪ AI输出与期望严重不符 ▪ 频繁需要澄清或重新解释需求应对策略： ▪ 平衡详细度：提供足够的上下文，但避免过多限制。 ▪ 明确关键点：突出最重要的2-3个要求。 ▪ 使用结构化格式：采用清晰的结构来组织需求。 ▪ 提供示例：如果可能，给出期望输出的简短示例。

60. 常见陷阱与应对：新手必知的提示语设计误区假设偏见陷阱：当Al只告诉你想听的幻觉生成陷阱：当AI自信地胡说八道陷阱症状：陷阱症状：提示语中包含明显立场或倾向 ■获得的信息总是支持特定观点 ■缺乏对立或不同观点的呈现 Al提供的具体数据或事实无法验证 ■输出中包含看似专业但实际上不存在的术语或概念 ■对未来或不确定事件做出过于具体的预测应对策略： ■明确不确定性：鼓励Al在不确定时明确说明。应对策略： ■事实核查提示：要求AI区分已知事实和推测。 ■自我审视：在设计提示语时，反思自己可能存在的偏见。 ■ 多源验证：要求AI从多个角度或来源验证信 ■使用中立语言：避免在提示语中包含偏见或预设立场。息。 ■要求多角度分析：明确要求Al提供不同的观点或论据。 ■批判性思考：对Al的输出保持警惕，交叉验证重要信息。 ■ 要求引用：明确要求Al提供信息来源，便于验证。

61. 人机共生时代的能力培养体系元认知 AI思维系统思维整合力人机共生判断力创造力引导力决策力

62. 元评：一分钟快速生成多风格评论 https://yuanping.zeelin.cn/ 2025年中国电影《哪吒2》票房再创新高，彰显我国电影产业跨入高质量发展新时代。该片继承并创新中华传统文化，以现代科技赋能艺术表现，构筑出视听效果震撼、内涵丰富的电影精品。从精心构思到精湛制作，每一环节均体现出国产电影追求卓越的精神。市场反应热烈，观众好评不断，充分反映出国人对优秀影视作品的殷切期待。此次票房突破不仅是经济效益的体现，更标志着我国文化软实力不断增强。近年来，国家大力支持文化产业发展，推动创意与技术深度融合，激励更多优秀作品涌现，培育文化自信。展望未来，中国电影必将在创新驱动下，以多元风貌走向世界，为构建社会主义文化强国贡献更大力量。国产电影正昂首阔步迈向辉煌未来。铸就辉煌新梦。

63. 四大核心能力整合力 A I思维 • • • • 算法思维：理解AI决策逻辑数据洞察：数据驱动分析能力边界认知：把握AI能力边界协同意识：建立人机协作模型核心观点：掌握AI思维模式，建立人机协作认知框架 • • • • 核心观点：融合人机优势，创造1+1>2的价值判断力引导力 • • • • 提示工程：设计高效指令对话管理：控制交互方向任务分解：优化问题结构质量控制：把控输出质量核心观点：主导AI交互过程，确保输出符合预期跨域翻译：转化领域知识创意重组：重构工作方法资源编排：优化人机协同知识融合：整合新旧知识 • • • • 真伪辨识：评估内容可靠性价值评估：判断应用价值风险预测：预见潜在风险情境适配：评估场景适用性核心观点：保持独立思考，做AI输出的把关者 • 培养“AI思维” ：理解不同AI的能力边界和最佳应用场景 • 发展“整合力”：将AI能力与人类洞察有机结合 • 提升“ 引导力”：能够准确地引导AI完成任务 • 强化“判断力”：对AI输出的准确性和适用性做出评估

64. AI使用层次与突破路径突破路径： 1. 建立提示词体系 2. 设计协作流程 3. 发展创新方法 4. 打造个人特色创新使用层流程再造 / 提示词艺术 / 创造性应用进阶使用层任务组合 / 结构化提示词 / 主动优化独特工作流方法创新领域整合基础使用层单一任务 / 简单提示词 / 被动应用

65. 感谢聆听!