DeepSeek如何赋能职场应用——从提示语技巧到多场景应用（0212）

DeepSeek如何赋能职场应用？ 从提示语技巧到多场景应用 中央民族大学新闻与传播学院 清华大学新闻与传播学院、人工智能学院双聘教授沈阳老师团队向安玲博士 Reasoner 基本的推理和问题解决能力 Agent Chatbot 自然语言对话 代表用户执行任务，具备自主行动能力 Innovator 参与发明和创造，增强人类的创造力和创新能力 Organization 承担整个组织的功能，独立管理并执行复杂的操作 人机协同 基座大模型 InnovatorForCultureArt 文、图、乐、剧 InnovatorForSocial 智能角色交互体 InnovatorForScienceIndustry 行业大模型 文档与演示制作 营销与内容创作 数据分析与决策支持 PPT设计与制作快速生成演示框架、设计版式、优化配色方案 办公文档撰写会议纪要、工作报告、项目方案、商业计划书 图表制作数据可视化、流程图、组织架构图、思维导图 文档智能校对语法检查、格式规范、内容优化建议 新媒体文案公众号文章、社交媒体内容、产品文案 营销方案策划活动策划、营销创意、传播策略 品牌设计品牌标识、视觉元素、宣传物料 营销素材生成广告文案、产品描述、EDM邮件 数据处理数据清洗、转换、整理、标准化 数据分析趋势分析、关联分析、预测分析 商业智能销售预测、市场分析、客户洞察 报表生成自动化报表、数据仪表盘、分析报告 研发与技术支持 客户服务与沟通 项目与流程管理 代码开发程序编写、代码优化、bug修复 应用开发小程序开发、网站建设、系统开发 技术文档API文档、使用手册、技术规范 测试与调试自动化测试、性能优化、问题诊断 智能客服自动回复、问题解答、服务支持 会议支持会议记录、语音转写、翻译服务 邮件处理邮件分类、自动回复、重要信息提取 培训辅助培训材料生成、知识库建设、在线答疑 项目规划进度安排、资源分配、风险评估 任务管理任务分解、进度跟踪、提醒督办 流程优化流程分析、效率提升、自动化改造 绩效管理数据收集、分析评估、报告生成 创意激发与概念突破 跨领域知识融合AI帮助连接不 同领域的知识点激发新的创新思路 问题重构与定义从多维度重新审视和定义问题发现创新切入点 创意发散与收敛通过结构化思维工具扩展和优化创意 创新场景模拟快速构建和验证创新概念的应用场景 灵感数据库构建建立个性化的创 研发设计与方案优化 快速原型设计利用AI辅助设计 和生成产品原型 创新方案评估多维度分析创新方案的可行性和潜在影响 技术路径规划智能推荐最优技术路线和实现方案 协同创新平台打造团队创新协作的数字化工作空间 设计迭代优化基于数据和反馈持 续改进创新方案 创新管理与成果转化 创新项目管理智能化管理创新项 目全生命周期 知识产权保护创新成果的专利检索与保护建议 市场潜力评估分析创新成果的商业价值和市场机会 落地方案规划制定创新成果转化为实际应用的路径 创新生态构建链接创新资源打 造持续创新的支持体系 意素材库和参考案例库 工具组合 应用场景 使用步骤 DeepSeekKimi讯飞智文WPSAI等 制作PPT 在DeepSeek中生成PPT大纲与细节，复制到PPT助手中选择模板生成PPT DeepSeek剪映 制作短视频 在DeepSeek中生成爆款短视频文案，使用剪映的图文成片功能生成视频 DeepSeekCursor 编写代码 使用Cursor中的chat和composer界面编写和生成工程代码 DeepSeek即梦Midjourney 制作海报 在DeepSeek中生成海报描述，复制到即梦中生成海报图片 DeepSeekXMind 创建思维导图 在DeepSeek中生成xmind格式的Markdown文本，导入XMind生成思维导图 DeepSeekboardmixAI 创建图表和设计架构图 在DeepSeek中生成需求描述，复制到boardmixAI中生成交互式图表或架构图 官方入口：httpschatdeepseekcom 平台地址版本备注 硅基流动（SiliconFlow）httpssiliconflowcnzh DeepSeekR1和 值。 DeepSeekV3，均为671B满新用户注册赠送2000万Tokens（约14元额度），普通版可用额度抵扣，Pro版需充 cn 血版，普通版和Pro版（均为671B，Pro版响应更稳定但需付费） 纳米AI APP 671B满血版（官方同款） 目前提供免费使用（满血版暂时开放）。br推荐用于编程等场景，性能与官方一致。 秘塔搜索httpsmetasocnR1增强版（基于671B参数优免费使用，侧重搜索功能，编程性能略有牺牲。br支持“长思考”模式，适合复 化）杂问题处理。 英伟达NIM微服务 httpsbuildnvidiacomdeepsee671B（全量模型） kaideepseekr1 网页版直接使用，支持API调用，注册送1000点数，免费体验。 亚马逊AWS httpsawsamazoncomcnblo gsawsdeepseekr1models671B（全量模型）nowavailableonaws 需注册AWS账户，填写付款方式，免费部署。 微软Azurehttpsaiazurecom671B（全量模型）需注册微软账户并创建订阅，免费部署，支持参数调节。 Cerebrashttpscerebrasai70B邮箱注册，速度快，宣称比GPU方案快57倍。 Groq httpsgroqcomgroqcloudmakesdeepseekr1distillllama70bavailable 70B 邮箱注册，速度快，但感觉比Cerebras弱一些。 特性模式DeepSeekV3基础模型DeepSeekR1深度思考联网搜索 定位通用自然语言处理模型，适合快速响应和高效处复杂逻辑推理模型，专注于解决复杂问题和提供可 基于RAG（检索增强生成），能 理多模态任务 解释性输出 够结合网络信息回答问题16 处理速度 快速响应，优化了高速性能 稍慢，但提供了更准确的结果，特别是在复杂任务取决于网络状况和数据源的加载 中 时间 语言理解能强大，注重清晰、简洁的输出更加深入地了解上下文和细微差别，支持动态调整结合实时网络信息进行理解和回 架构特点 混合专家（MoE）架构，支持FP8和BF16推理模式 强化学习（RL）训练，采用思维链展示推理过程 需要外部API端点访问互联网资源 力音色和风格答 应用场景适合快速问答、百科知识查询、内容创作等日常适用于科研、算法交易、复杂决策支持等需要深度用于获取最新资讯、市场动态、 任务分析的任务学术研究成果等时效性强的信息 定制灵活性有限的自定义选项 更灵活，允许对特定任务进行更深入的自定义 依赖于所使用的搜索引擎API的功能 有所不同 如新闻事件 延迟低延迟、高速性能因为需要更多的处理能力，延迟略高可能因网络条件和API响应时间而最佳用例需要速度和效率的任务，如编码、数据分析需要深入了解和推理的任务，如金融策略生成当需要最新或未预见到的数据时， 计算资源需较低，适合小规模部署较高，专为大规模企业工作负载设计需要稳定的网络连接和可能较高 开源情况是的，开放模型权重 是的，采用MIT开源协议 开源情况取决于所集成的搜索引擎API 求的计算资源来处理大量数据 基础模型（V3）：通用模型（202412），高效便捷，适用于绝大多数任务，“”任务 深度思考（R1）：推理模型，复杂推理和深度分析任务，如数理逻辑推理和编程代码，“”任务 联网搜索：RAG（检索增强生成），知识库更新至 操作规范清晰 且对结果有明确要求 操作路径多元、开放，且对结果没有明确要求 维度 V3模型 R1模型 Regulation 强规范约束 弱规范约束 （规范性） （操作路径明确） （操作路径开放） Result 目标确定性高 目标开放性高 （结果导向） （结果可预期） （结果多样性） Route 线性路径 网状路径 （路径灵活性） （流程标准化） （多路径探索） Responsiveness 被动适配 主动创新 （响应模式） （按规则执行） （自主决策） Risk 低风险 高风险 （风险特征） （稳定可控） （不确定性高） （限定于文本生成任务） 任务类型具体场景特点 骤 复杂推理数学问题解答、逻辑分析、因果关系推断强化学习驱动，支持长链推理（CoT），提供详细的推理步 代码生成与调试 根据需求生成代码片段、自动补全、错误分析与修复高精度的专业领域处理能力，尤其适合需要严格逻辑链的任 建议 务 场景 创意生成创意类文案写作、脑洞型思考、开放性创作创意能力强、开放性思考能力强 文本摘要与改写长文本摘要、文本简化、多语言翻译与本地化擅长处理高密度逻辑的任务，如复杂的文档理解和再创作 企业级应用多模态任务预处理、专业领域的深度分析支持大规模企业工作负载，适用于金融策略生成等高级应用 科研用途超大规模AI研究或通用人工智能探索适用于科研机构或大型企业的复杂任务 任务类型 具体场景 特点 快速响应 即时问答、百科知识查询、内容创作 快速反馈，优化了高速性能，适合即时性要求高的任务 文本生成 文章写作、故事创作、诗歌写作、营销文案 清晰、简洁的输出，适合规范性、有示例的任务 对话系统 客服对话、用户意向收集、智能外呼 灵活的自然语言理解能力，能够处理多样化的对话场景 多轮对话 开放性问答、角色扮演模拟 能够理解上下文，维持连续对话的一致性和流畅度 编程辅助 代码注释生成、API文档生成 提供技术文档处理功能，有助于开发者提高工作效率 V3 R1 V3R1 基础模型（V3）：“过程结果”清晰（指令） 深度思考（R1）：目标清晰，结果可以模糊（推理） 特性方面DeepSeekR1DeepSeekV3 提供详细的推理过程 推理能力强调深度推理，模型会自动执行链式思考（ChainofThoughtCoT）更适合通用任务，依赖于下一个单词预测机制，通常不展示内部推理步骤 提示结构 不需要复杂的角色扮演或分步指令，简单直接的提示即可获得良好可能需要明确的角色设定、任务描述和步骤指导来引导模型生成更符合预 效果，但上下文信息依旧重要 期的回答 背景信息需求对于超出常识范围的任务，必须提供足够的背景信息或上下文，以同样需要提供背景信息，但在某些情况下，由于其广泛的训练数据，可能 确保模型能够理解用户的意图不需要过多的背景解释 输出长度与形式 倾向于生成细致且结构化的答案，尤其是对于复杂问题，可能会产通常输出更为简练，除非特别要求，否则不会主动提供详细的中间步骤 生较长的响应 纠正错误 自我检查机制具备一定的自我事实核查机制，在生成响应的过程中更善于发现并自我检查机制相对较少，更多依赖于外部反馈进行修正 交互速度因为需要进行深入的思考过程，响应时间相对较长响应速度快，适用于实时交互场景 提示词技巧提供简单的提示即可，强调准确表达目标而非具体步骤；避免过度需要清晰定义你是谁、你的目标是什么，并可能需要给出具体的执行步骤 细化的指令，让AI自行决定最佳行动路径18来引导模型 Role（角色） 定义AI的角色：经验丰富的数据分析师 具备十年销售经验的SaaS系统商务 Task（任务） 具体任务描述：写一份关于XXX活动的小红书宣推文案写一份关于XX事件的舆论分析报告 （XX活动事件相关背景信息如下） Goal（目标） 期望达成什么目标效果： 通过该文案吸引潜在客户，促成消费通过该报告为相关企业管理者提供策略支撑 Objective（操作要求） 字数要求、段落结构、用词风格、内容要点、输出格式 让AI辅助生成优化提示语 COSTAR提示语框架 新加坡GPT4提示工程竞赛冠军提示词框架 C代表 O代表 S代表“Style T代表“Tone A代表 R，代表 “Context（上 “Objective