DeepSeek是由中国团队开发的人工智能助手，具备：
多语言理解（中/英/日/韩等）
多领域知识库（截至2023年）
实时信息检索能力
代码生成与解析
复杂问题推理
1. 智能问答
基础用法：
直接提问（例："量子计算的核心原理是什么？"）
多轮对话（自动记忆上下文）
追问补充（"能否详细解释超导量子比特？"）
进阶用法：
指定格式："用表格对比Python和Javascript的语法差异""以大纲形式呈现项目管理五大流程"
角色扮演："作为资深架构师，设计一个高并发电商系统""扮演文学教授，分析《百年孤独》的魔幻现实主义手法"
2. 代码相关
支持场景：
代码生成（支持Python/Java/C++等20+语言）
代码解释（粘贴代码询问功能）
错误调试（提供错误信息+代码片段）
代码优化（"如何提升这段SQL查询效率？"）
最佳实践：
markdown
表格解析（支持CSV/Excel数据直接分析）
数据可视化建议（"用何种图表展示销售趋势？"）
统计计算（"计算这组数据的标准差"）
复制
请分析以下销售数据： | 月份 | 销售额(万元) | 客户数 | |-------|-------------|--------| | 1月 | 120 | 45 | | 2月 | 150 | 52 | | ... | ... | ... | 要求： 1. 计算月均增长率 2. 找出异常值 3. 给出下季度预测
4. 创意生成
应用场景：
文案创作（广告词/邮件/演讲稿）
头脑风暴（"策划校园科技节活动方案"）
艺术创作（诗歌/故事/角色设定）
高效提示："生成5个智能手表广告标语，要求：
中英双语
突出健康监测功能
包含科技感关键词"
1. 提问优化公式
[角色] + [任务] + [要求] + [格式]例："作为营养学家，设计一周减脂食谱（1200大卡/日），用表格呈现，包含早中晚餐和营养指标"
2. 复杂问题拆解
低效提问："如何开发一个成功的APP？"
高效提问：
"列出移动应用开发的关键阶段"
"设计用户需求调研问卷模板"
"比较React Native和Flutter的优缺点"
"制定APP上线前的测试 Checklist"
3. 输出控制技巧
长度限制："用200字解释区块链技术"
风格调整："以初中生能理解的方式说明相对论"
视角切换："从投资者角度分析新能源汽车行业前景"
1. 隐私安全
勿透露敏感信息（身份证/银行卡等）
避免上传机密文件
对话记录可能用于模型训练
2. 信息验证
核对时效性内容（如政策法规）
验证引用来源（可要求提供参考文献）
关键数据建议二次确认
3. 使用限制
单次响应约500-1000字
复杂计算可能近似处理
无法访问受限网络资源
Q1: 如何处理复杂专业问题？A: 采用分步策略：
先确认问题范围
请求建立分析框架
分模块深入探讨
Q2: 回答出现偏差怎么办？A: 使用纠正指令："第三点数据似乎有误，根据XX报告2023年数据显示应为...""这个法律条款已更新，请重新确认"
Q3: 文件处理限制？A: 当前支持：
单文件≤10MB
支持格式：txt/pdf/docx/xlsx/csv
图片需转为文字描述
1. 快捷键
清空对话：Ctrl+Shift+Delete
快速复制：点击回答右下角复制图标
对话导出：支持Markdown/PDF格式
2. 自定义设置
偏好设置：调整响应长度/专业程度
历史记录：支持关键词搜索对话
API接入：开发者可调用智能接口