你有没有过这样的经历： *花了半天时间写稿子，却因为缺乏新意被读者无视？ 熬夜整理数据做分析，结果领导只瞥了一眼，说你不懂市场？ 明明很努力，却总赶不上别人的节奏，陷入“时间内卷”？*

这些困惑背后的原因很简单：

你一直靠自己单打独斗，忘记了这个时代最重要的策略
——AI借力、借智、借时间。

我是持续探索AI协作方式，觉醒强大自己的周知。
今天聊聊这“三借”.

借力：让DeepSeek成为你的能力倍增器

你有没有好奇过，为什么有些人能一个人干出一个团队的活儿？

其实，秘密就在于他们懂得"借力"。

01、技术杠杆：普通人也能撬动专业资源

想象一下这个场景：你以前需要花5000块请专业人士做份商业计划书，可能还要等上一周。现在，只需要花30分钟和DeepSeek对话，就能得到一份相当专业的方案。

这就是古人说的"善假于物"，现代版的。

看看小王的真实经历：

小王是个小店主，想在社区做个亲子活动增加店铺曝光。以前他可能要请策划公司，现在他用下面这段提示词：

请帮我策划一个面向3-6岁儿童和家长的社区活动：
1. 活动目标：增加我的童装店在社区的曝光度，吸引30个家庭参与
2. 场地条件：店铺前的小广场，约50平方米
3. 预算：800元以内
4. 时长：周六下午2-4点

请提供：
- 有创意的活动主题
- 详细的活动流程（分钟级安排）
- 所需材料清单及预算
- 宣传方案（包括宣传文案和渠道）
- 如何收集参与家庭联系方式的小技巧

结果呢？小王拿到了一份完整方案，自己稍作调整就执行了。

借力不是偷懒，而是把有限的精力用在更关键的地方。

02、流程再造：从繁忙到高效的转变

你是不是常常感到：忙，特别忙，但就是做不完的事情？

问题可能不在于你的努力程度，而在于工作方式。DeepSeek最厉害的地方，就是能帮你重构工作流程，把重复性工作自动化。

看看李老师怎么做的：

李老师是语文老师，批改作文是个大工程。以前每周批改150篇作文，要熬好几个通宵。现在她用DeepSeek建立了这样的工作流：

graph TD
    A[学生提交作文] --> B[DeepSeek初步分析]
    B --> C[生成评语初稿和修改建议]
    C --> D[李老师核心点评和个性化补充]
    D --> E[DeepSeek扩展为完整评语]
    E --> F[李老师最终审核]
    F --> G[反馈给学生]

现在，李老师只需专注于每篇作文的关键问题和个性化指导，其他常规评点由AI协助完成。这样一来，批改质量反而提高了，因为她有更多精力关注每个学生的特点。

同时，她还用这个流程：

请为以下学生作文提供评点和建议：

作文内容：
[学生作文全文]

请从以下方面分析：
1. 内容立意（主题是否明确，选材是否恰当）
2. 结构安排（结构是否清晰，过渡是否自然）
3. 语言表达（用词是否准确，句式是否多样）
4. 情感表达（情感是否真实，描写是否生动）

然后提供：
1. 三个具体的优点（请引用原文中的优秀句段）
2. 两个需要改进的地方（请提供具体修改建议）
3. 一个个性化的写作提升方向

语气要鼓励但不失严谨，评语字数控制在300字以内。

批改时间缩短了60%，而学生和家长的满意度反而上升了。这就是借力.

借智：把AI当做你的“智慧外脑”

01. 跨界思维：让Deep Seek为你拆解“未知领域”

AI最令人惊艳的，就是它仿佛可以“瞬间”进入一个从未涉足的全新领域，然后给你提炼最核心的信息。

例如，你想从自媒体转型到跨境电商，却完全不知道要怎么选品、布局和推广。
过去，你得疯狂搜资料、看论坛、加各种群去打听。

现在，你能怎么做？

• 你可以用Deep Seek输入大量关键信息，让它去做调研、做市场分析。
• 你也可以用它来快速总结国外电商的玩法和重点雷区。

❝

“孙子兵法有云：‘知彼知己，百战不殆。’ 借智者，先让AI为你知彼。”

思考一下：
如果你能用一个工具在几分钟内了解跨境电商的关税政策、当地消费者偏好、爆款选品规律， 这是不是就像拥有了一支“跨界智囊团”？
再结合你对国内自媒体的深刻理解，你就能用跨界融合的方式， 创造新的商业模式——例如“海外特色产品国内带货专栏”，或是“国内新奇特产品海外发售”。

02. 数据决策：让Deep Seek提供实时策略建议

谈到借智，除了跨界思维，更关键的是如何基于数据做出及时的决策。

假设你有一家小型的母婴用品店，想上线新产品，但不确定选品方向：

• 你可以输入过往3个月的销售数据、顾客人群画像到Deep Seek；
• 让它做一个细致的数据分析并形成可视化报告；
• 再根据它给出的“消费趋势”、“店铺转化率薄弱点”，快速调整下一步运营策略。

就像《吕氏春秋》里说的，“聚众成势”，一旦你有了数据“众智”的加持，你的策略自然而然地就“成势”了。

工作流示例

1. 收集店铺近3个月销售数据（Excel表格）
2. 将数据整合为CSV格式并输入Deep Seek
3. 提示Deep Seek：请根据该数据输出“最畅销产品Top5”“月度销量变化折线图”“高频购买人群特征”
4. Deep Seek自动生成分析结果、可视化图表及下阶段建议
5. 你根据建议结合自身判断，快速修改促销方案或产品摆放策略

通过这个“小步快跑，快速迭代”的模式，你的店铺更容易紧跟市场变化。

借时间：让Deep Seek帮你实现“效率护城河”

“很多人，不是输给对手，而是输给了时间。****”

01. 并行处理：用“时间折叠”打败你的竞争对手

Deep Seek给你的最大红利，往往是——把那些本来需要几天才能做完的事，浓缩到几小时内做完。

案例：自媒体博主的多平台扩张

• 普通模式：写完一篇公众号文章，再花半天时间把它改编成今日头条和小红书的文章，最后再录一个短视频导流。一天只能完成一篇多平台同步。
• 深度AI协同：用Deep Seek直接生成多个平台版本的文案，并自动提取可以拍摄短视频的脚本要点。你只需要花一点时间补充个性化内容。这样，一天可以完成3-5篇内容输出，还不耽误正常休息和其他业务。

这就是“时间折叠”：在同样的24小时内，你的工作成果远超他人。

02. 趋势预判：抢占未来风口

“借时间”的另一个维度，是在于提前布局。

你可能知道，越来越多创业者成功的秘诀在于：他们总能提前6-12个月卡位新风口。

Deep Seek可以帮你做什么？

• 基于海量行业报告，分析下一波可能火爆的细分市场；
• 结合政策文件和社会热点，预测行业增速；
• 甚至可以模拟不同市场环境下的销售数据。

让你在别人还没察觉到风向时，就先埋下种子。就像胡雪岩当年先一步投入军需，后期获得巨大回报。

提示词+公式参考

prompt = "请分析2025年中国母婴市场的政策、消费趋势和主要机会点，并给出三个可能的细分市场预测"

AI会输出一连串数据与趋势图。
你可基于其结果，套用简单的增长公式：
[ \text{潜在利润} = \text{人群规模} \times \text{客单价} \times \text{转化率} - \text{成本} ]
借助Deep Seek的一键计算，你能在10分钟内测算不同项目的投资回报率。

这，就是在时间赛道上的前置布局！

---

如何把“三借”融入你的日常工作流？

现在，你可能会想：
“我知道了‘借力、借智、借时间’很重要，也知道Deep Seek大概能做什么，可我怎么把它变成日常的一部分，不至于三天热度就放弃？”

这里给你一个非常接地气的三步工作流，你可以直接复制粘贴，用在你的自媒体创作、商业分析或者任何想要提效的场景里。

01. 定目标：让AI知道你想要做什么

• 用一两句话描述你的最终目标。比如“我想在下个月推出一系列帮助宝妈减压的短视频。”
• 明确关键输出需求：内容脚本？选题？数据分析？变现模式？

02. 给上下文：喂给Deep Seek足够的“背景信息”

• 如果你要做减压短视频，就告诉它目标受众、他们的烦恼、你现有的素材与思路。
• 在这里，你的描述越具体，AI给出的方案越切合。

03. 反复迭代：让Deep Seek成为你的“对话伙伴”

• 不要满足于Deep Seek第一次给出的方案。
• 不断追问、细化、再思考。就像一个资深顾问，你越与之交流，智慧越多。

流程图示例

[开始] 
 -> [确定目标: 下一月发布"宝妈减压"短视频系列] 
 -> [提供背景: 目标受众25-35岁, 育儿压力大, 常用社交平台: 抖音/小红书] 
 -> [Deep Seek输出初步选题和内容结构] 
 -> [基于实际情况再提问: 如何细化配乐/镜头语言/互动环节?] 
 -> [Deep Seek再次迭代输出] 
 -> [确认并执行, 收集反馈数据] 
 -> [循环迭代, 优化升级] 
 -> [结束]

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】