如何将DeepSeek用到工作中？（附提示词6大公式）

1、DeepSeek提示词

2、如何将DeepSeek转化为强大生产力？

DeepSeek在今年年初火爆出圈，霸榜各国的Apple Store下载排行榜，在世界范围内掀起了研究与应用热潮。全球开发者参与其中，催生了超过3000个垂直领域的应用方案，从教育到医疗，从气象预测到金融分析，展现了AI技术的无限可能。

DeepSeek火爆的最大意义就是向大众完成了一轮教育普及，如今谈论“AI会不会淘汰自己”的话题已经过时，各行各业的人们都在学习使用大模型工具为自己赋能。共识已经达成，AI已经具备规模化的基础。

但是，企业要如何将AI融入生产之中，实现商业成功？个人要如何使用AI提升效率、改变生活方式？站在一个更高的层面来看，这个社会要如何将DeepSeek这样的工具转化为强大的生产力？

3、未来就在AI+新质生产力

新质生产力，就是创新起主导作用，摆脱传统经济增长方式、生产力发展路径，具有高科技、高效能、高质量特征的先进生产力质态。它不再依赖于传统的资源投入，而是依托于科技创新，在新的技术体系、生产模式和组织方式下产生的更具活力与竞争力的生产力。

当AI与新质生产力深度结合，一场产业格局的重塑风暴便已悄然来临，试看以下产业将会面临的变革。

● 制造业： 利用AI算法进行数据分析，企业能优化供应链管理，实现精准库存控制，降低运营成本，这使得传统制造业从劳动密集型向技术密集型转变。

● 医疗行业： AI技术可以快速分析海量医疗影像数据，帮助医生更准确、快速地诊断疾病。在药物研发方面，通过AI模拟药物分子与靶点的相互作用，能缩短研发周期，降低研发成本。

● 农业： 智能传感器可以实时监测土壤湿度、肥力、气候等信息，通过数据分析为农作物精准灌溉、施肥提供决策支持。无人机搭载AI视觉识别系统，能够及时发现农作物的病虫害，精准施药，提高农产品质量。

在办公自动化、教育、金融等领域，AI与新质生产力的融合将引领技术变革。本书作者田丰将在书中告诉我们，如何率先把握AI与新质生产力结合的机遇，在未来的竞争中占据主动，赢得商业胜利。

4、制胜：新智与新质的融合之道

本书通过对新质生产力、AI本质、AI实践应用以及未来发展的深入探讨，为读者呈现了一幅AI与新质生产力融合发展的宏伟蓝图。我们从四个部分来探究“新智”如何与“新质”相融合。

新质生产力

这部分是本书的重要基石，介绍新质生产力的“新”体现在多个方面，四大革新浪潮为其注入活力，“新智”知识生产力的崛起是其显著特征，“新智”与“新质” 的融合生产更是让生产力发展迈向新高度。

说明AI+三种能力：知识能力、推理能力、执行能力。论述AI+千行百业将会带来社会整体效率的提升，我国在政策上给予了大力支持，从战略层面推动AI+新质生产力的发展。

AI之根本

从本质上说明，AI既是一台“数学机器”，通过复杂的算法和数据处理来模拟人类智能；又是与人脑计算等价的神经网络，具备强大的学习和分析能力。AI之所以重要，是因为它能够突破人类思维的局限，在多个领域发挥不可替代的作用。

说明人工智能发展遵循沉积岩定律、适人者生存定律、万物摩尔定律、人机共智定律，指出AI技术会趋向于使用成本降低，功能愈加强大，而人机共智则有顾问、助手、智能体三种模式。

AI顾问+AI助手+AI智能体

● AI顾问实践： 涵盖教育、广告设计、商业、演讲等领域。如“小鹿”老师助力中公教育实现产品升级，农夫山泉“秒画”广告、福布斯中国的数字人“晏格文”。

● AI助手实践： 涵盖营销、行研、法律等多个行业。如微博内容营销助手、沙利文头豹AI分析师、上海银行AI理财助手等。

● AI智能体实践： 从《我的世界》中的智能体到海通证券的“代码小浣熊”、商汤的“汤包”，它们深入各个领域，给人们的工作和生活带来了极大的便利。

未来与发展

本书借助尺度定律对AI发展进行推演。算力成为衡量国力的重要指标，数据如同货币般珍贵，而中国大模型凭借“后发优势”有望在全球竞争中脱颖而出。在发展过程中，新质生产力逐渐形成，人机共生模式成为趋势，同时，平衡发展的 AI 伦理观也越发重要。

此外，培养“新人类”的AI技能，从青少年的“AI世界观”塑造，到职业教育与普通教育的变革，再到职场人的自我提升，都将为未来的AI发展奠定坚实基础。

我的DeepSeek部署资料已打包好（自取↓）
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但如果你想知道这个工具为什么能“听懂人话”、写出代码 甚至预测市场趋势——答案就藏在大模型技术里！

❗️为什么你必须了解大模型？

1️⃣ 薪资爆炸：应届大模型工程师年薪40万起步，懂“Prompt调教”的带货主播收入翻3倍

2️⃣ 行业重构：金融、医疗、教育正在被AI重塑，不用大模型的公司3年内必淘汰

3️⃣ 零门槛上车：90%的进阶技巧不需写代码！会说话就能指挥AI

（附深度求索BOSS招聘信息）

⚠️警惕：当同事用DeepSeek 3小时干完你3天的工作时，淘汰倒计时就开始了。

那么，如何系统的去学习大模型LLM？

作为一名从业五年的资深大模型算法工程师，我经常会收到一些评论和私信，我是小白，学习大模型该从哪里入手呢？老师啊，我自学没有方向怎么办？老师，这个地方我不会啊。如果你也有类似的经历，一定要继续看下去！当然这些问题啊，也不是三言两语啊就能讲明白的。

所以我综合了大模型的所有知识点，给大家带来一套全网最全最细的大模型零基础教程。在做这套教程之前呢，我就曾放空大脑，以一个大模型小白的角度去重新解析它，采用基础知识和实战项目相结合的教学方式，历时3个月，终于完成了这样的课程，让你真正体会到什么是每一秒都在疯狂输出知识点。

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我们这套资料呢，会从基础篇、进阶篇和项目实战篇等三大方面来讲解。

👉①.基础篇👈

基础篇里面包括了Python快速入门、AI开发环境搭建及提示词工程，带你学习大模型核心原理、prompt使用技巧、Transformer架构和预训练、SFT、RLHF等一些基础概念，用最易懂的方式带你入门大模型。

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接下来是进阶篇，你将掌握RAG、Agent、Langchain、大模型微调和私有化部署，学习如何构建外挂知识库并和自己的企业相结合，学习如何使用langchain框架提高开发效率和代码质量、学习如何选择合适的基座模型并进行数据集的收集预处理以及具体的模型微调等等。

👉③.实战篇👈

实战篇会手把手带着大家练习企业级的落地项目（已脱敏），比如RAG医疗问答系统、Agent智能电商客服系统、数字人项目实战、教育行业智能助教等等，从而帮助大家更好的应对大模型时代的挑战。

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