DeepSeek使用技巧：R1给予灵感，V3踏实干活

R1是一个聪明、性格跳脱、天马行空的同事，总是有自己的想法，喜欢想到哪里说到哪里，常常跑题，但也经常给你提供新颖的观点，让你眼前一亮。V3是一个可靠、勤勤恳恳、认真倾听的秘书，总是忠实地按你的意图完成任务，从不逾矩。你对他做事非常放心，只是有时会嫌他死板，说什么他就只做什么。

coffeewoo

964人浏览 · 2025-03-12 16:32:23

coffeewoo · 2025-03-12 16:32:23 发布

今天讲讲DeepSeek的使用经验，怎样正确使用R1和V3的组合来解决复杂的问题，得到符合预期的结果。

在使用DS之前，我看了网上的很多解释DeepSeekR1和V3区别的文章，觉得都没解释清楚。又看到有些文章抱怨R1的幻觉比较严重，回答天马行空，不符合预期；V3又似乎不够聪明。

这类介绍文章我看了半天也没啥感觉。不过，经过这段时间对DS的深入使用，我逐渐摸清楚了R1和V3的脾气，驾驭它们解决复杂问题越来越得心应手。

R1和V3结合起来使用才能发挥出DS的真正能力。

一、R1和V3的区别到底是什么

用下面的例子来对比两者的区别。我让R1和V3阅读了一篇企业数字化发展现状的分析文章，问了它们同一个问题：

如果要让AI来驱动下一代的企业数字化，你觉得AI可以在哪些方面起重要的作用？

V3的回答片段如下：

AI在下一代企业数字化中的重要作用

从文章中可以看到，企业数字化转型已经从单一企业的内部集成走向了产业链的全球化分工和高度专业化生产，最终目标是实现产业互联（4.0阶段）。在这一过程中，AI可以发挥关键作用，尤其是在以下几个方面：

1.数据驱动的智能化决策

现状：企业数字化转型中，数据的积累和利用是核心，但目前许多企业的数据利用仍停留在基础的统计和分析阶段。

AI的作用：AI可以通过机器学习和深度学习技术，从海量数据中提取洞察，辅助企业进行智能化决策。例如：供应链优化：通过AI预测需求、优化库存、降低物流成本。智能客服：使用自然语言处理（NLP）技术，实现24/7的自动化客户服务。风险管理：通过AI算法实时监控业务风险，提供预警和应对建议。

2.业务流程的自动化与智能化

现状：当前企业的业务流程仍依赖大量人工操作，效率低、成本高、易出错。

AI的作用：AI可以实现业务流程的自动化与智能化，例如：智能财务：通过AI自动化处理发票、报销、对账等财务流程。智能制造：利用AI优化生产线，实现设备预测性维护和智能化调度。智能办公：通过AI助手优化日程管理、文档处理等工作。

………………

而R1的回答如下：

AI在驱动下一代企业数字化中的核心作用

从企业数字化4.0的特征（开放共享、数据驱动智能化）以及当前“乐高城”解决方案的需求出发，AI可以基于以下关键方向成为新一代企业数字化的核心驱动力：

1. 智能化模块定义与生产：构建“标准积木块”

解决的核心问题

        企业业务服务的碎片化、标准缺失，“积木块”定义困难。

AI的应用方向

        业务模块的自动化提炼通过AI分析企业历史流程数据，自动识别可复用、标准化的核心业务单元（如订单管理、库存调度等），转化为标准化服务模块。示例：电商企业的“促销规则引擎”可被抽象为一个可共享的模块。

        跨系统接口的智能生成利用自然语言处理（NLP）解析企业现有系统接口文档，自动生成标准化的API规范（如OpenAPI），解决技术异构性问题。

        模块合规性智能验证通过规则引擎与机器学习，确保新开发的模块符合行业标准和业务逻辑（如金融行业的合规性校验）。

2. 动态化智能编排：从“拼装图纸”到“自进化系统”

解决的核心问题

        传统业务流程僵化，无法适应动态变化的产业链需求。

AI的应用方向

        实时业务逻辑优化基于实时数据（如供应链中断、市场需求波动），动态调整积木块的组合逻辑。示例：AI根据突发事件（如疫情）即时重构供应链的物流服务链。

        智能适配器生成当新旧系统无法直接对接时，AI自动生成中间适配层代码，解决技术栈不兼容问题（如ERP与物联网设备的协议转换）。

        需求驱动的自动拼装利用强化学习模拟不同业务场景，生成最优服务组合方案，并自动部署（如按需拼装“快速响应型”与“低成本型”生产模块）。

…………

对比两者可以看出，V3的回答很“套话”，平平淡淡，概念为主；而R1试图分析和解决具体案例，比如在第2点扯出了“自进化系统”，一会儿说业务逻辑优化，一会儿说智能适配器，一会儿又说自动拼装……前后逻辑不连贯，不知所云，给用户的感觉就是R1磕药了。

然而这并不是真相，主要因为是用户不会驾驭R1，后面具体解释。R1的回答之所以会这样，是它在思考过程中自主地参考和引用了你不知道的或没预料到的，在对话上下文环境中、知识库中、甚至互联中的相关信息，试图通用推理把它们整合起来。但又缺乏整体的逻辑框架，变成一个点一个点的输出，所以显得混乱。

但这不正是AI最可贵的地方吗？它的回复会给予用户非常多的灵感。

问题的关键，是使用者必须清楚的了解你的AI伙伴。

二、你真的了解R1和V3吗？

如果把R1和V3比喻成你身边的两个同事的话：

R1是一个聪明、性格跳脱、天马行空的同事，总是有自己的想法，喜欢想到哪里说到哪里，常常跑题，但也经常给你提供新颖的观点，让你眼前一亮。
V3是一个可靠、勤勤恳恳、认真倾听的秘书，总是忠实地按你的意图完成任务，从不逾矩。你对他做事非常放心，只是有时会嫌他死板，说什么他就只做什么。

在生活中，你会怎么跟这两位同事合作呢？

当你已经有了明确的计划，需要找人去具体实施时，你会找谁？当然是V3。如果你只有个模模糊糊的想法或遇到问题没有思路，你想找人跟你开放性讨论，帮你分析找出解决办法时，你会找谁？当然是R1。所以，如果你找R1去做那些有明确要求的任务，而找V3去做那些需要开放分析的任务，问题当然出在你自己身上。

所以，最佳实践是先找R1帮你分析问题，给予灵感，扩展思路。当你已经有了明确的想法之后，再找V3帮你把结论做出来。

例如，在我训练DS做需求分析时，我会先找R1，跟R1讨论需求分析应该有哪些步骤，遵循哪些规则，要注意什么问题，还遗漏了哪些要点。当我想清楚了以后，我把跟R1讨论得出的结论交给V3，告诉它我希望的文档格式，再让V3帮我整理成文。

三、驾驭好R1的方法

事实上，R1很好驾驭。如果你既希望利用R1的开放思考，又希望R1能够按你的预期输出你期望的内容和文档格式，那么你得很仔细的“调教”它，网上流传的那些所谓的提示词对驾驭R1来说是远远不够的。就如同你跟身边一个想法天马行空的朋友讨论问题，如果不想浪费时间听他胡扯，那你必须把目标、任务、步骤、规则、结果检测非常细致和明确的告诉他。

例如，我希望DS帮我分析原始需求，从中提取出业务实体，并且按我想要的内容和表格输出，用V3当然会比较轻松，但V3缺乏“分析”原材料所需的思考和推理能力，它很少帮你发现原始需求中的问题和矛盾，更不会主动帮你补全需求。而用R1则效果要好很多。

为了驾驭R1，我细致地定义了以下三个文件，成功地让R1在我限定的范围内发挥它“自由的想象力”。

P001-AI智能需求分析过程模板.md
R001-需求分析与微服务设计指南.md
R002-需求规格说明书模板.md

其中P001将需求分析分解成若干个子任务；R001规定了每个子任务的详细步骤和步骤要求；R002规定了输出的内容、样式和模板。下面R1的思考过程清晰地表明了它是如何遵照上面三个文件的要求输出我预期的结果的。

已深度思考（用时 92.7 秒）：

用户现在希望我继续处理P001的指令6，也就是微服务接口设计。让我先回顾之前的进展，确保正确理解当前的任务要求。

首先，用户指出需要严格按照R001和R002的规范。在之前的回复中，用户反馈表格生成有误，并根据参考资料中的新要求调整了输出格式。例如，表三需要合并为一张表格，每个微服务占据一行，而不是分开多个表格。随后用户确认改进后的版本正确，并指示继续下一步。

现在，用户要求执行指令6，即设计微服务接口。根据参考资料，特别是R001任务3.2的步骤，我需要：

分析表一.2中的每个微服务，对其每个业务行为设计“Call in”和“Call out” REST接口。

检查接口是否覆盖全部业务行为，若有遗漏需补充。

根据R002模板生成表四，每个微服务一个表格，并确保符合命名规则（例如表四.1：商户管理服务接口设计）。检查输出结果，确保没有遗漏接口。

用户提供的参考资料中，R002模板规定了表四的字段包括接口名称、方法、路径、输入参数、输出参数、业务规则引用、接口说明、权限要求、响应时间要求和安全性要求。此外，示例显示每个接口应有详细的路径、输入输出参数说明，以及相关业务规则引用。

需要确认每个接口设计是否覆盖所有业务行为，例如支付处理微服务的“扫码支付认证”和“分账执行回调”对应的POST和PUT方法，以及库存管理微服务的“生成库存流”和“执行T+1清算”等。

另外，权限控制部分需要根据B230权限模型进行设置，例如商户只能发起支付，财务可以执行分账审核。同时，数据规则如加密存储、幂等控制应符合BC001和WR001中的相关条款。

最后进行完整性检查，确保所有微服务接口都生成且无误，参考步骤中的智能检查和验证流程，例如依据B215测试标准覆盖所有接口的单元测试用例。

整个过程中需要引用正确的脚注，链接到乐高城知识库中的相关文档（如B230、BC001、WR001等），并确保格式符合用户要求。如果有智能补充的字段（如分账回调接口的超时熔断机制），需明确标注来源为行业实践。