以下是关于 DeepSeek 在不同方面应用的相关信息： 应用场景：包括脑爆活动方案、会议纪要、批量处理客户评论、分析总结复盘内容、生成专业软件使用过程、写小说框架、写论文、写文案、写小红书笔记、写周报、做设计头脑风暴、做网站、分析感情问题等。 优势与不足：在写文方面全面领先，但长文可能太发散、文风用力过猛导致审美疲劳，且模型多样性不够，相同 prompt 提问多次答案雷同。 应对策略：写理性文章时，可先与 DeepSeek 讨论思路，再用 Cloud 3.5 批量生成；用 O1 模型对创作的字数控制有一定效果，也可通过多轮对话让 AI 增删改查来调整字数。 创作相关：模仿特定小说家的文学方式创作小说，需在提示词中描述文风特征；邀请大家在腾讯频道发布用 AI 写的小说并鉴赏。 发展历程：DeepSeek 历时 647 天在大语言模型（LLM）领域取得突破，发布 13 篇论文。谷歌 CEO 坦言 Deep Seek 的突破标志着 AI 的全球化进程。

ComfyUI 漫画工作流包含以下内容： 1. 绿幕工作流：包含两个组，即生成绿幕素材和绿幕素材抠图。因为 SD 无法直接生成透明背景的 png 图片，所以要先生成一张素材图，前景是重要的主体素材，背景为纯色（方便识别），选择绿幕是为了便于抠图。工作流文件链接：https://pan.quark.cn/s/01eae57419ce 提取码：KxgB 2. 动画工作流： 啊朔提供的动画工作流文件，如：

以下是一些关于学术写作的 AI 提示词相关内容： 可以向 LLM 寻求写作建议，例如：“根据以下关于我的信息，写一篇四段的大学申请论文：我来自西班牙巴塞罗那。尽管我的童年经历了一些创伤性事件，比如我 6 岁时父亲去世，但我仍然认为我有一个相当快乐的童年。在我的童年时期，我经常换学校，从公立学校到非常宗教的私立学校。我做过的最‘异国情调’的事情之一是在爱达荷州的双子瀑布与我的大家庭一起度过六年级。我很早就开始工作了。我的第一份工作是 13 岁时的英语老师。在那之后，以及在我的学习过程中，我做过老师、服务员，甚至建筑工人。” 对于“AI 写论文有前景吗”这一问题，可以使用 SPAH 框架优化为：“考虑到人工智能在内容创作方面的进步，请问 AI 在学术论文写作领域的应用前景如何，特别是其潜在能力、面临的限制和未来发展挑战是什么？” 要认识到 AI 存在“不稳定性”，不能期待设计一个完美的提示词就得到完美答案，给到 AI 的提示词应是一个相对完善的“谈话方案”，真正的成果需要在对话中产生。

以下是使用 DeepSeek 写论文的一些指令模板： 1. 进阶控制技巧： 思维链引导： 分步标记法：请逐步思考：1.问题分析→2.方案设计→3.风险评估 苏格拉底式追问：在得出最终结论前，请先列举三个可能存在的认知偏差 知识库调用： 领域限定指令：基于 2023 版中国药典，说明头孢类药物的配伍禁忌 文献引用模式：以 Nature 2022 年发表的论文为参考，解释 CRISPRCas9 最新突破 多模态输出 2. 高级调试策略： 模糊指令优化： 问题类型：宽泛需求 修正方案：添加维度约束 示例对比：原句：“写小说”→修正：“创作以 AI 觉醒为背景的悬疑短篇，采用多视角叙事结构” 问题类型：主观表述 修正方案：量化标准 示例对比：原句：“写得专业些”→修正：“符合 IEEE 论文格式，包含 5 项以上行业数据引用” 迭代优化法： 首轮生成：获取基础内容 特征强化：请加强第三段的技术细节描述 风格调整：改用学术会议报告语气，添加结论部分 最终校验：检查时间逻辑一致性，列出可能的事实性错误 3. 核心原理认知： AI 特性定位： 多模态理解：支持文本/代码/数学公式混合输入 动态上下文：对话式连续记忆（约 8K tokens 上下文窗口，换算成汉字是 4000 字左右） 任务适应性：可切换创意生成/逻辑推理/数据分析模式 系统响应机制： 采用意图识别+内容生成双通道 自动检测 prompt 中的：任务类型/输出格式/知识范围 反馈敏感度：对位置权重（开头/结尾）、符号强调敏感 4. 基础指令框架： 四要素模板 格式控制语法： 强制结构：使用```包裹格式要求 占位符标记：用{{}}标注需填充内容 优先级符号：>表示关键要求，!表示禁止项 5. 高阶能力调用： 文风转换矩阵： 作家风格移植：“用鲁迅杂文风格写职场 PUA 现象” 文体杂交：“将产品说明书改写成《史记》列传格式” 学术口语化：“把这篇论文摘要翻译成菜市场大妈能听懂的话” 领域穿透技术：行业黑话破解→“解释 Web3 领域的‘胖协议瘦应用’理论” 商业决策支持 6. 场景化实战策略： 创意内容生成 技术方案论证 7. 效能增强技巧： 对话记忆管理： 上下文锚定：“记住当前讨论的芯片型号是麒麟 9010” 信息回溯：“请复述之前确认的三个设计原则” 焦点重置：“回到最初讨论的供应链问题” 输出质量控制： 问题类型：过度抽象 修正指令：“请具体说明第三步操作中的温度控制参数” 问题类型：信息过载 修正指令：“用电梯演讲格式重新组织结论” 问题类型：风格偏移 修正指令：“回归商务报告语气，删除比喻修辞” 8. 特殊场景解决方案： 长文本创作： 分段接力法：“先完成故事大纲→逐章扩展→最后进行伏笔校验”“确保新章节与前文的三处细节呼应” 敏感内容处理： 概念脱敏法：“用经济学原理类比说明网络审查机制” 场景移植法：“假设在火星殖民地讨论该议题”

使用 DeepSeek 写论文可以参考以下几点： 1. 给予 DeepSeek 更多自由发挥的空间，避免过度限制。 2. 注意旧模型在文学创作中可能存在的过度道德说教和正面描述趋势，导致结果生硬死板的问题。 3. 了解 DeepSeek 在文风、哲学思考和触动人情感方面的优秀表现，利用其文创能力为论文增添特色。 4. 参考提示词编写的方法，例如收集信息、重新定义问题等，以更有效地向 DeepSeek 传达需求。 5. 可以借鉴他人使用 DeepSeek 写论文的经验，如 Yvonne 的成功案例。 需要注意的是，虽然 DeepSeek 能提供帮助，但仍需您对生成的内容进行审核和修改，以确保论文的质量和准确性。

利用 AI 赋能【数据分析在企业自媒体营销中的应用综述（以抖音、小红书平台为例）】可以参考以下方法： 1. 市场分析：利用 AI 分析工具研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况，处理大量数据以快速识别关键信息，如受欢迎的产品、价格区间和销量等。 2. 关键词优化：借助 AI 分析和推荐高流量、高转化的关键词，优化产品标题和描述，提高搜索排名和可见度。 3. 产品页面设计：使用 AI 设计工具根据市场趋势和用户偏好自动生成吸引人的产品页面布局。 4. 内容生成：利用 AI 文案工具撰写有说服力的产品描述和营销文案，提高转化率。 5. 图像识别和优化：通过 AI 图像识别技术选择或生成高质量的产品图片，更好地展示产品特点。 6. 价格策略：依靠 AI 分析不同价格点对销量的影响，制定有竞争力的价格策略。 7. 客户反馈分析：利用 AI 分析客户评价和反馈，了解客户需求，优化产品和服务。 8. 个性化推荐：借助 AI 根据用户的购买历史和偏好提供个性化的产品推荐，增加销售额。 9. 聊天机器人：采用 AI 驱动的聊天机器人提供 24/7 的客户服务，解答疑问，提高客户满意度。 10. 营销活动分析：使用 AI 分析不同营销活动的效果，了解哪些活动更能吸引顾客并产生销售。 11. 库存管理：依靠 AI 预测需求，优化库存管理，减少积压和缺货情况。 12. 支付和交易优化：利用 AI 分析不同支付方式对交易成功率的影响，优化支付流程。 13. 社交媒体营销：借助 AI 在社交媒体上找到目标客户群体，通过精准营销提高品牌知名度。 14. 直播和视频营销：利用 AI 分析观众行为，优化直播和视频内容，提高观众参与度和转化率。 此外，还可以参考以下具体案例： 赛博发型师：基于 AI 技术为用户提供个性化的发型设计服务，通过分析用户面部特征、个人风格和偏好，自动生成发型设计方案，用户可上传照片，系统分析后生成详细报告和效果图，报告可存档至飞书文档供专业发型师复核评估。 营销文案创作专家深度版：专为企业营销团队等设计，提供从文案框架创作到生成的一站式服务，通过分析产品信息等挖掘痛点和卖点，生成营销文案，并提供营销数据分析服务以优化策略和提高协作效率。 抖音商家客服（C 端用户）/抖音带货知识库工具（B 端商家）：作为 AI 客服系统建设助手，帮助企业实现一站式 AI 客服解决方案。 在实际操作中，还可以参考以下经验： 飞书、多维表格、扣子相关应用优化及自媒体账号分析演示分享：包括直播课程相关内容，优化社区文档问题，介绍技术栈选择，强调扣子、多维表格及 AI 字段捷径结合做数据分析的优势，现场演示账号分析效果，展示同步数据的自动化流程。 高效数据分析应用搭建实操讲解：先介绍数据在多维表格执行无二次请求的优势，接着进行技术实操，从新建“数据 AI 高效数据分析”应用开始，讲解抓数据、同步数据前设置变量等步骤，包括搭建界面、做工作流、保存变量等操作，可在市场选插件。 高雁讲解数据处理及多维表格操作过程：进行操作演示与讲解，包括将用户信息发送到多维表格、调整界面显示、处理按钮点击事件等操作，还讲解了批处理、代码节点等内容。

多模态指多数据类型交互，能够提供更接近人类感知的场景。大模型对应的模态包括文本、图像、音频、视频等。 随着生成式 AI 和大模型的发展，我们逐渐进入多模态灵活转换的新时代，即能用 AI 实现文本、图像、音频、视频及其他更多模态之间的互相理解和相互转换，这一变革依靠一系列革新性的算法。 在感知不同模态数据时，AI 借助高维向量空间来理解，不再局限于传统的单一模态处理方式，将图像或文字“压缩”成抽象的向量，捕捉深层关系。 Gemini 模型本身就是多模态的，展示了无缝结合跨模态的能力，在识别输入细节、聚合上下文以及在不同模态上应用等方面表现出强大性能。

以下是关于如何使用 MCP 的详细教程： 前置准备工作： 任选一个客户端软件进行配置，大致分为四步： 1. 填入大模型 API 密钥。 2. 找到 MCP 配置界面。 3. 填入 MCP Server 对应的 json 脚本。 4. 使用 MCP。 不同客户端软件的配置方法： 1. Cherry Studio（推荐）： 版本：2025 年 4 月发布的 1.1.17。 配置大模型 API：填入之前准备好的 AiHubMix 的 API 密钥。 配置 MCP：例如，图中填写的就是 Playwright 的 MCP Server 和百度地图的 MCP Server。 使用 MCP。 2. Cursor（推荐）： 配置大模型 API：如果 Cursor Pro 在免费试用期，这一步可以不做；如果不在免费试用期，最好的办法是氪金，也可以试试填入之前准备好的 AiHubMix 的 API 密钥。 配置 MCP Server：填入 MCP Server 的 json，保存。 回到 Cursor 的 MCP 配置页面，等待几秒钟，多点几次蓝色框里的按钮，直到绿灯亮起，并显示出所有 MCP 工具。 使用 MCP：Ctrl+Shift+L 新建对话，将模式设置为 Agent。 3. Claude Desktop： 配置 MCP Server：用文本编辑器（VSCode、Sublime Text 等）打开 claude_desktop_config.json 文件，填入 MCP Server 对应的 json 文件，保存。 重启 Claude Desktop。 查看 MCP Server 连接状态。 使用 MCP。 MCP 的好处： 1. 简化开发：一次整合，多次复用，不再重复开发。 2. 灵活性强：轻松切换 AI 模型或工具，无需复杂的重新配置。 3. 实时互动：长连接保证数据实时更新。 4. 安全可靠：内置标准化安全和权限控制。 5. 扩展性强：AI 系统扩展时，只需连接新的 MCP 服务器。 传统 API 更适合的场景： 1. 需要细粒度控制、功能严格限制。 2. 更偏好紧耦合以提升性能。 3. 希望最大化交互的可预测性。 快速集成 MCP 的步骤： 1. 定义能力：明确您的 MCP 服务器提供哪些功能。 2. 实现 MCP 层：按照协议标准进行开发。 3. 选择通信方式：本地连接（标准输入输出）或远程连接（如 WebSockets）。 4. 创建资源/工具：开发或连接您的数据源和服务。 5. 建立客户端连接：与 MCP 服务器建立安全稳定的连接。 MCP 与 API 的比较： MCP 与传统 API 之间的主要区别在于： 1. 单一协议：MCP 充当标准化的“连接器”，因此集成一个 MCP 意味着可能访问多个工具和服务，而不仅仅是一个。 2. 动态发现：MCP 允许 AI 模型动态发现可用工具并与之交互，而无需对每个集成进行硬编码知识。 3. 双向通信：MCP 支持持久的实时双向通信 类似于 WebSockets。AI 模型既可以检索信息，也可以动态触发操作。 以 Cursor 驱动 blender 自动化建模的 MCP 项目为例： 首先，在 github 上找到项目说明（https://github.com/ahujasid/blendermcp）。以 Mac 安装为例，首先要安装一个 uv 包（如果不懂，就直接新建一个项目文件夹后，将相关需求丢给 AI）。显示 uv 安装完毕后（初次使用可能需要安装一系列的环境，只要一路让 AI 安装就可以了），还是找到点击界面右上角的小齿轮图标。找到 MCP 模块 Add new global MCP server，将相关内容粘贴进去。退回 MCP 界面时，就会发现已经连接上了这个 blender 服务器，并且增加了很多具体功能。

目前在 AI 领域，直接通过提交的 PDF 文件自动生成流程图还存在一定的技术挑战。通常情况下，需要先将 PDF 文件中的内容进行解析和提取，然后利用专门的流程设计工具或软件来手动创建流程图。但随着技术的不断发展，未来可能会有更便捷和高效的方法来实现这一功能。

目前完全免费的 AI 工具包括： 1. 麻省理工学院（MIT）为 8 18 岁孩子推出的 AI 课程 Day of AI，包含在 MIT 的 RAISE 项目中。不过该课程资源主要面向家长和老师群体，大孩子可自学，小孩子可能需要家长辅助。 2. 元子提到的一些能让普通人最低成本直接上手试的 AI 工具，包括聊天工具、绘画工具、视频工具、音乐工具等，但未具体指明具体的工具名称。