产品经理如何用DeepSeek实现效率翻倍？给你10个例子！

最新推荐文章于 2025-12-09 16:47:37 发布
原创 最新推荐文章于 2025-12-09 16:47:37 发布 · 置顶 · 1.1k 阅读 · 23 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#人工智能

你有没有过下面的经历？

凌晨12点，你还在为明天的需求评审会修改第7版原型，而竞争对手的新功能已悄然上线；

上午10点，你淹没在20个未读需求池条目和3份冲突的部门反馈中，却找不到决策依据；

下午3点，你发现刚上线的功能使用率不足2%，但没人能说清问题出在哪个环节；

……

据了解，产品经理日均工作时长9.2小时，但仅有31%的时间用于核心决策工作，高达69%的精力消耗在需求交接、文档修改、跨部门对齐等琐碎工作中。

但现在，DeepSeek让一切不同！

本文将通过10个实际工作的场景案例，带你见证如何用DeepSeek为工作流提速，实现2025年效率翻倍！

一、协助产品设计，让创意落地更高效

产品设计是从0到1的关键环节，涉及需求描述、需求分析、原型设计等多个方面。借助DeepSeek，产品经理可以快速梳理逻辑、优化流程，甚至生成初步设计方案，即使有时它的回复不能直接使用，也会给我们很多启发。

1、精准传递需求，减少沟通成本

当你想快速精准描述产品需求时，可以把需求甩给DeepSeek，让它帮你写清需求，并直接提供开发团队可执行的需求细节，让设计师、开发再也不会抱怨需求模糊，减少大量来回沟通的时间。

DeepSeek提示词：

我们正在优化XX产品的XXX策略，请帮我整理一个清晰的需求说明，包括XXX条件。

*仅截图部分回复（下同）

2、设计产品原型，打开你的思路

你需要为产品的新页面、新功能模块设计原型，但不知道如何下手，或者思路局限在已有的设计模式里，缺乏创新。这时，你就可以求助DeepSeek，让它帮你描述清楚原型框架，或者输出多个设计方案供

最低0.47元/天 解锁文章
摹客
关注
【大模型】DeepSeek 高级提示词技巧使用详解
congge
02-16 1万+
DeepSeek 高级提示词技巧使用详解
产品经理如何利用DeepSeek实现原型设计效率跃迁？附实战指令
Lemonliyi的博客
03-17 2053
本文分享了DeepSeek深度嵌入需求分析、设计验证、数据洞察等环节的实战指令，旨在帮助产品经理利用好AI，实现将日均3小时的低效工作时间转化为高价值决策时间。拥抱AI，让DeepSeek成为你的产品设计得力助手！
产品经理如何借助 DeepSeek 提升工作效能
05-06 1106
在数字化时代的浪潮中，产品经理肩负着推动产品从概念到成功落地的重任，面临着复杂多变的市场环境、层出不穷的用户需求以及紧锣密鼓的项目周期。而 DeepSeek 这一先进的人工智能工具，宛如一把 “瑞士军刀”，为产品经理在各个工作环节披荆斩棘，极大地提升工作效率与质量，成为不可或缺的得力助手。
DeepSeek在产品设计中的应用技巧有哪些？
借雨醉东风的博客
03-05 1124
关注我，持续分享逻辑思维&管理思维&面试题；可提供大厂面试辅导、及定制化求职/在职/管理/架构辅导；推荐专栏，目前已完成所有内容。一顿烧烤不到的费用，让人能紧跟时代的浪潮。从普通网站，到公众号、小程序，再到AI大模型网站。干货满满。学成后可接项目赚外快，绝对划算。不仅学会如何编程，还将学会如何将AI技术应用到实际问题中，为您的职业生涯增添一笔宝贵的财富。
使用实例：DeepSeek 在工作中的惊艳表现
霍格沃兹测试学院的博客
02-26 1195
通过以上实例，你会发现 DeepSeek 不仅是一个工具，更是职场中的“智能助手”。它能在项目管理、文档撰写、团队协作和时间管理等方面，为你提供实用建议和解决方案，让你的工作更加高效、轻松！
工作效率翻倍！普通人如何利用大模型（附DeepSeek使用攻略）？
2401_85375151的博客
06-17 1389
本文介绍了如何利用大模型提升工作效率的核心技巧，重点讲解CO-STAR结构化提示词框架（Context上下文、Objective目标、Style风格、Tone语气、Audience受众、Response回复格式）。通过对比普通提示词与结构化提示词的案例，展示了如何让AI生成更精准的内容。文章还推荐了ChatGPT、Claude、DeepSeek等主流工具，并提供了注册使用教程。最后分享了包含学习路线图、视频课程、技术文档等价值2万元的大模型学习资料包。
万字长文！全网最全的 DeepSeek 使用指南，看完 DeepSeek 效率翻倍（建议收藏，我不信看完你还不会用！）
qq_63911508的博客
02-18 7892
万字长文！全网最全的 DeepSeek 使用指南，看完 DeepSeek 效率翻倍（建议收藏，我不信看完你还不会用！）
Manus都刷屏了！产品经理，你真的会用AI吗？别再躺平了！
2401_85343303的博客
07-11 936
本文分享了产品经理如何有效学习AI的实践经验。作者建议先建立AI系统认知框架（如学习吴恩达和李宏毅的课程），再根据业务需求寻找具体实践场景。强调实践的重要性，通过真实业务融合AI应用加深理解。指出未来产品经理的核心竞争力在于用户洞察力，而非单纯技术工具使用。最后提供了一套90天的AI学习路径，涵盖基础应用、高阶开发到模型训练的全流程，帮助产品人系统掌握AI技能，在技术平权时代保持竞争优势。
如何运用 AI 提升产品经理工作效率？
kaka0722ww的博客
05-29 1560
随着AI的爆火，这个单词也被广泛引用，可以说是万物皆可Prompt，直接翻译过来是：提示词。在计算机技术领域，Prompt 起源于工程师们为了下游任务设计出来的一种输入形式，它的作用是能够帮助预训练模型“回忆”起自己在预训练时“学习”到的东西，因此又可以叫它提示词。对于。
DeepSeek使用技巧全攻略：11个超全技巧，提升效率和体验！
2401_84204207的博客
02-20 2176
把DeepSeek当作一个聪明但没常识的新同事：在提问时要明确具体的目标、背景和要求，避免让其猜测，同时提供足够的信息以帮助其更好地理解问题。高效提问公式：“身份+任务+要求+例子”，例如“作为健身教练（身份），帮我制定减肥食谱（任务），要一周不重样（要求），像这样（例子）……”。核心理念：明确告诉DeepSeek你想要什么、参考什么资料、做成什么样子以及避开哪些雷区，这样可以大大提高其回答的准确性和实用性。核心理念。
10个超级实用的deepseek prompt提示词
03-03
内容概要：本文汇总了十个DeepSeek平台的prompt范例，涵盖了学习计划定制、核心知识点提炼、工作报告整理、商业计划书写作、社交媒体与公众号文章创作，以及英语作文、论文大纲规划等实际应用场景。通过分析每个...
深度学习下载包时可能会遇到的问题及解决方案
最新发布
m0_50481455的博客
12-09 194
若确实下载安装了CUDA ，但是此时输出的CUDA是否可用为否，应该是torch的版本为cpu版本导致，刚刚的下载包的语句如果总是下载的是cpu版本，我们考虑直接去网站下指定包，再进行安装。CUDA Version表示的是驱动支持的最高 CUDA 版本，去官网下载 CUDA ，我这里是12.2，表示下载的版本最大只能是12.2。然后下载包时，比如本地环境是Python3.9，找包下载时候，3.9要下对应cp39的包。下载好后，执行语句安装。
【论文速递】2025年第34周(Aug-17-23)(Robotics/Embodied AI/LLM)
淋曦的进击手记
12-07 1216
自我监督的学习有望消除对手动数据注释的需求，从而使模型能够毫不费力地扩展到大规模的数据集和较大的体系结构。通过不针对特定的任务或领域量身定制，这种训练范式有可能使用单个算法从不同的来源学习视觉表示形式，从自然到航空图像。该技术报告介绍了Dinov3，这是通过利用简单而有效的策略来实现这一愿景的主要里程碑。首先，我们利用仔细的数据准备，设计和优化来扩展数据集和模型大小的好处。其次，我们介绍了一种称为GRAM锚定的新方法，该方法有效地解决了长期训练时间表中已知但未解决的密集特征映射降解的问题。
人工智能的基石之三：硬件
最简单的方法，解决最实际的问题。
12-05 679
高性能硬件是人工智能的基石，尤其是在机器学习和深度学习领域，海量数据是常态。从充当计算机大脑的中央处理器 (CPU) 到加速计算的图形处理器 (GPU)，硬件的作用是提供处理和运行复杂数据算法所需的原始能力。
AI泡沫什么时候破？
脑极体
12-04 780
而AI企业面对的短期形势，可能更为严峻。而AI公司和技术服务商，为了迎合决策者或拿下B端大项目，往往不计成本的低价竞标，无视人工成本的驻场开发，技术价值让位于领导偏好，企业自身也深陷人效黑洞，沦为挣辛苦钱的技术外包。To B/G不赚钱，To C也卖不上价，所以目前AI领域唯一清晰的商业模式，就是类似英伟达的“卖铲人”模式，卖加速卡和算力的企业成了这一轮AI浪潮的最大受益人。去伪存真之后，资本会冷却，叙事会修正，共识会重新凝聚，而那些持续追问“AI如何创造真实价值”的人，会与行业一同穿越周期，走向成熟。
宝马，如何建设一座AI汽车工厂？｜产业AI案例
chanyejiawang的博客
12-08 837
AI汽车时代来袭
LLM交互工具汇总：Open WebUI、ChatBot-UI、浏览器插件、Studio
lonelymanontheway的博客
12-05 783
Open WebUI、实战、mcpo、ChatBot-UI、实战、轻量级、浏览器插件、Page Assist、ollama-ui、Studio类工具、Cherry Studio、LM Studio、Msty Studio、参考、
建筑数字孪生与AI：工地数据化与智能决策解析
Azhiyuanshijie的博客
12-04 382
数字孪生整合BIM模型、无人机影像、传感器数据，构建工地虚拟模型。施工状态、材料使用、设备运行数据被实时采集，支撑预测与优化。服务，将算法嵌入实际施工管理系统，实现数据采集、分析、优化和决策闭环。系统可与BIM、ERP集成，形成完整数字孪生解决方案。通过虚拟映射和AI算法，施工过程从经验驱动转向数据驱动。数字孪生+AI，让工地变成“数据实验室”，提升效率、降低风险，并推动建筑企业迈向智能化时代。，企业可展示施工技术实力，实现品牌影响力和潜在客户转化。：AI提出最优施工方案，提升效率和安全。
AI大模型中的MCP协议核心设计原理
猫哥 的沉淀、积累、总结。天天学习，好好向上...c/c++,嵌入式 linux,Android,HarmonyOS，AIOT)
12-07 929
MCP协议是Anthropic提出的标准化AI模型与外部工具交互的通信协议。文章从核心设计、路由机制、安全控制三方面解析MCP：采用JSON-RPC 2.0增强实现，支持多种通信模式；通过动态注册表和智能路由策略实现分布式调度；设计安全沙箱保障执行安全。企业案例显示其延迟<120ms、可用性达99.995%。MCP显著提升工具接入效率，降低40%+资源消耗，推动AI工具生态发展。
产品经理部署deepseek
03-15
### 部署 DeepSeek 大语言模型的方法 为了在产品环境中部署 DeepSeek 大语言模型，可以利用 Ollama 这一工具来简化流程。Ollama 提供了一个类似于 Docker 的命令行接口，能够方便地管理、下载和运行各种大语言模型，其中包括 DeepSeek 系列模型[^3]。 #### 使用 Ollama 下载和运行 DeepSeek 模型 可以通过以下步骤完成 DeepSeek 模型的安装与启动： 1. **安装 Ollama** 如果尚未安装 Ollama，请先按照官方文档中的说明进行安装。完成后即可使用 `ollama` 命令。 2. **下载指定版本的 DeepSeek 模型** 利用 `ollama pull` 命令可以从远程仓库拉取所需的 DeepSeek 模型。例如： ```bash ollama pull deepseek-r1:7b ``` 上述命令会下载 DeepSeek-R1 7B 参数规模的模型。如果需要其他参数量级的模型，只需替换标签部分即可，比如 `deepseek-r1:14b` 或者更大的版本[^4]。 3. **运行模型服务** 成功下载之后，可通过如下方式启动该模型的服务端口以便于调用： ```bash ollama run deepseek-r1:7b ``` 此时，模型将以 REST API 形式对外提供推理能力，默认监听地址为 `http://localhost:11434`。 #### 调整配置适应生产环境需求 对于实际的产品化场景来说，可能还需要考虑一些额外因素以优化性能或者满足特定业务要求： - **调整 GPU/CPU 设置**: 根据服务器硬件条件合理分配计算资源给到模型实例。通常情况下，GPU 更适合处理大规模矩阵运算任务；而 CPU 可能更适合轻量化应用场合。 - **设置并发连接数限制**: 控制最大允许同时访问的数量有助于保护系统稳定性和响应速度。这一般通过修改相关环境变量实现，具体取决于所选框架的支持情况。 - **监控健康状态指标**: 实施有效的日志记录机制以及实时监测各项关键性能数据(如延迟时间、吞吐率等)，便于及时发现问题所在并采取相应措施加以改进。 --- ```python import requests def query_deepseek(prompt): url = 'http://localhost:11434/api/generate' payload = {"model": "deepseek-r1", "prompt": prompt} response = requests.post(url, json=payload) result = response.json() return result['response'] # 测试函数 if __name__ == "__main__": test_prompt = "Explain the concept of artificial intelligence." generated_text = query_deepseek(test_prompt) print(generated_text) ``` 上述 Python 示例展示了如何向已部署好的 DeepSeek 模型发送请求并获取返回的结果。 ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值