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隨著越來越多的人開始用DeepSeek，DeepSeek現在全網都殺瘋了。
前兩天在公眾號後臺看到一條留言：“阿貓，現在AI寫作這麼強，普通人還有機會嗎？”
今天來分享一下，普通打工人如何用DeepSeek，在內卷時代殺出重圍？
1/ 一個黃金指令公式
第一次接觸DeepSeek時，我犯過所有小白都會犯的錯——
輸入"幫我寫篇爆款文章"，得到的是教科書般的廢話；
要求"分析Z世代消費趨勢"，它給我羅列十年前的資料；
最崩潰的是讓它"用王家衛風格寫產品文案"，結果生成了一堆"鳳梨罐頭會過期，但我們的服務永不過期"的爛梗。
直到某天深夜，我調教出這個黃金指令公式：
“你正在扮演領域專家領域專家，需要解決具體場景具體場景難題，要規避行業禁忌，給出量化標準的解決方案”
比如：
"你正在扮演新媒體運營總監，需要策劃奶茶店春節營銷方案，要規避價格戰，給出3個讓顧客自願發朋友圈的創意，讓顧客於20:00前提交。"
有個場景讓我記憶猶新。
一個朋友問DeepSeek："怎麼做好短影片？"得到的答案足有2000字，卻讓他更迷茫了。
我跟他說，寫提示詞的關鍵在於：
要把模糊需求翻譯成精準指令，就像打靶，要先描出十環的位置。
試著這樣問：
「假設你是目睹男友出軌的閨蜜，用《小時代》的狗血文風+《十三邀》的深度視角，幫我寫三個扎心金句。
要求：第1句要讓讀者心顫，第2句要引發評論區對罵，第3句要讓人想轉發到姐妹群」
再比如：
"請用AARRR模型拆解美食類短影片的運營策略，分步驟說明每個環節的具體執行方法，並附上3個典型案例對比分析"
看到區別了嗎？好的提問需要：
-
明確領域邊界（美食類短影片）
-
指定分析框架（AARRR模型）
-
要求結構化輸出（分步驟+案例對比）
這就像給你的大腦裝上了八倍鏡，能瞬間鎖定知識靶心。
2/ 三大AI馴化心法
深耕新媒體行業7年，我總結出三大AI馴化心法：
1）痛點投餵術
不要問"怎麼漲粉"，而要輸入：
"我是95後美妝博主，粉絲卡在5萬三個月，最近三條影片資料（附詳細資料和資訊），請分析內容短板並給出10個符合'早八通勤妝'痛點的選題。"
2）思維鏈啟用
當它給出籠統建議時，立即追問：
“具體到杭州濱江區的00後上班族，通勤時長平均47分鐘，如何在第三條建議中融入地鐵化妝場景？”
3）人設熔鑄法
用這個模板調教專屬AI助手：
“記住我的創作風格：金句密度每300字1個，案例必須含一線城市打工人洞察，拒絕雞湯話術。現在請根據以上風格改寫以下文案…”
AI真的很好用，但是要警惕「知識幻覺」。
昨天有位朋友興奮地告訴我，用DeepSeek三天就學會了Python。
我讓他現場寫個爬蟲指令碼，結果卡在環境配置兩小時。
這暴露了所有學習者的致命誤區——把資訊接收當成知識掌握。
記住：工具不改變命運，改變認知方式才能。
3/ 疑問：使用AI工具不會讓我們的能力退化嗎？
昨天有個朋友問我：“用AI工具不會讓我們的能力退化嗎？”
這讓我想起一個關於漁船的故事：
老漁民從不用GPS定位魚群，但年輕船長們用聲吶探測儀找到魚汛後，反而有更多時間研究洋流規律和養殖技術。
工具從來不是答案本身，而是望遠鏡，讓我們看清哪些浪頭值得追趕，哪些暗礁必須繞行。
所以，回到最初的問題：AI時代普通人還有機會嗎？
在車水馬龍的城市的霓虹中，我看見無數年輕人像當年的自己，在資訊繭房中徒勞地揮拳。
但總有些人會在深夜裡開啟新的可能性——
有人用智慧體拆解行業白皮書精華，有人讓AI幫忙最佳化直播話術，有人訓練專屬模型預測市場波動。
目前，利用AI增效，是普通人逆襲最好的路徑。
最後也跟大家說一個成事心法，是捕魚人的秘訣：
潮水退去時，不是抱怨魚群消失，而是低頭加固漁網。
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作者簡介：鐵木君，一個血液會沸騰的寫作者。來源公眾號：鐵木君。