直达「 通往AGI之路 」飞书知识库 →
首页/问答列表/问答详情

deepseek的安装与使用指南

回答

以下是关于 DeepSeek 的安装与使用指南：

安装： DeepSeek 网址为：https://www.deepseek.com/zh 。国内能访问，网页登录方便，目前完全免费。

使用：

  1. 搜索 www.deepseek.com ，点击“开始对话”。
  2. 点击开始对话后，左边选择代码助手。
  3. 将装有提示词的代码发给 DeepSeek 。
  4. 认真阅读开场白之后，正式开始对话。

此外，通过以下方式可以让 DeepSeek 的能力更上一层楼：

  1. 用 Coze 做效果对比测试。
  2. 设计思路包括将 Agent 封装成 Prompt 并储存在文件，通过提示词文件让 DeepSeek 实现同时使用联网功能和深度思考功能，在模型默认能力基础上优化输出质量等。
  3. 完整提示词可参考相关版本。

在 AI 编程与炼金术方面，DeepSeek 也有相关应用，例如在 Trae 中的使用，具体可参考以下知识图谱： |章节|知识点| |----|----| |三.使用 DeepSeek R1 给老外起中文名|Node.JS 安装| |申请 DeepSeek R1 API|网页接入 DeepSeek API| |一.Trae 的介绍/安装/疑难杂症|Python 安装| |二.图片字幕生成器|用多模态复刻产品| |四.DeepSeek R1 驱动的 Life Coach|使用 AI Rules| |使用 Git 进行版本管理|Github+Vercel 进行云端部署| |五.DeepSeek 驱动的网页金句卡片生成|使用 Chat 完善产品需求| |开发浏览器插件|Chrome 插件 logo 自动生成| |六.做一个你专属的好文推荐网站（DeepSeek R1+飞书多维表格）|创建带有 AI 能力的飞书多维表格| |用网页呈现多维表格里的内容| |七.做一个你专属的好文推荐网站（DeepSeek R1+飞书多维表格）（下）|浏览器插件将信息一键插入多维表格| |将复杂产品分拆成多个简单产品|

内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

一起来玩2048：读了元子的Cursor补充

使用cursor可以不用下载上一步中的Pycharm网址：https://www.cursor.com/这个教程很多，通过对话获得代码即可。因为这里面用的是大语言模型Claude3.5sonnet、GPT4o等语言模型，包括我用cursor small也试了，最好是指令更详细一些，比如：我想做个2048游戏，请用上pygame库。。等等[heading4]Deepseek（新手推荐这个，2→3.2→4这样路径）[content]网址：https://www.deepseek.com/zh我们只需要获得游戏代码即可，Deepseek很方便，国内能访问，网页登录很方面，目前完全免费！点击开始对话，左边选择代码助手：直接向神龙许愿吧：[heading4]通义灵码[content]在Pytharm中，“文件”-“设置”-“插件”-红色框位置搜索“通义灵码”（如图：），安装通义灵码插件：（目前免费）[heading4]JetBrains自身的助手插件[content]在Pytharm中，“文件”-“设置”-“插件”-红色框位置搜索“Jetbrains AI assistant”（如图：），安装Jetbrain AI assistant插件：（收费，目前有7天免费试用）[heading4]Marscode及Tencent cloud AI code Assistant等等...[content]见上图绿色部分[heading4]无影的晓颖AI助手[content]在云栖大会上有过使用。晓颖助手内置在云电脑里，无影也是阿里旗下的，晓颖助手的使用很流畅，只是需要在无影的云电脑中。高能力的通用语言大模型通过明确的指令也可以得到python代码，不过我这边使用下来还是Deepseek和晓颖AI助手在生成2048游戏上更为简便准确，这句话仅供参考，不知道大家实践下来有什么新发现可以交流。

一个提示词，让 DeepSeek 的能力更上一层楼？——HiDeepSeek

用Coze做了个小测试，大家可以对比看看[e8c1a8c3012fedad10dc0dfcc8b1e263_raw.mp4](https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/Jz9cbKxDbocGtIxXFFEcdiHjnRc?allow_redirect=1)[heading1]如何使用？[content]Step1：搜索www.deepseek.com，点击“开始对话”Step2：将装有提示词的代码发给DeepseekStep3：认真阅读开场白之后，正式开始对话[heading1]设计思路[content]1.将Agent封装成Prompt，将Prompt储存在文件，保证最低成本的人人可用的同时，减轻自己的调试负担2.通过提示词文件，让DeepSeek实现：同时使用联网功能和深度思考功能3.在模型默认能力的基础上优化输出质量，并通过思考减轻AI味，增加可读性4.照猫画虎参考大模型的temperature设计了阈值系统，但是可能形式大于实质，之后根据反馈可能会修改5.用XML来进行更为规范的设定，而不是用Lisp（对我来说有难度）和Markdown（运行下来似乎不是很稳定）[heading1]完整提示词[heading2]v 1.3[heading1]特别鸣谢[content]李继刚：【思考的七把武器】在前期为我提供了很多思考方向Thinking Claude：这个项目是我现在最喜欢使用的Claude提示词，也是我设计HiDeepSeek的灵感来源Claude 3.5 Sonnet：最得力的助手

AI编程与炼金术：Build on Trae

蓝色文字跳转到文档对应位置）（不断更新）|章节_[三.使用DeepSeek R1给老外起中文名](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/O5V5wLC5Jiilpjk9j9RcAuACnZc#share-DyEMdmCPOo98S6xbPfNcsuEOnuh)|知识点_[Node.JS安装](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/O5V5wLC5Jiilpjk9j9RcAuACnZc#share-PVnndBSV5oWOukx38tKcw2CPnub)|[申请DeepSeek R1 API](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/O5V5wLC5Jiilpjk9j9RcAuACnZc#share-TrXednqLAoH3VLxrUiYc1Pb9nhf)|[网页接入DeepSeek API](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/O5V5wLC5Jiilpjk9j9RcAuACnZc#share-UK5xdzhiaoo9RkxHR5bcs30pnV8)||-|-|-|-||[一.Trae的介绍/安装/疑难杂症](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/O5V5wLC5Jiilpjk9j9RcAuACnZc#share-R4GvdgOzeoC9mOxd1hScuql6nVY)|[Python安装](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/O5V5wLC5Jiilpjk9j9RcAuACnZc#share-Kcojdhid9oWJPjxAvEOczRt0nkg)||||[二.图片字幕生成器](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/O5V5wLC5Jiilpjk9j9RcAuACnZc#share-Yev6dqzNmolizDxG2PWcKj8Pn8y)|[用多模态复刻产品](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/O5V5wLC5Jiilpjk9j9RcAuACnZc#share-PHwVdl7gCoZEehxUmiUcDeO8nde)||||[四.DeepSeek R1驱动的Life Coach](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/O5V5wLC5Jiilpjk9j9RcAuACnZc#share-AyjYdKtFhobv6Zxrq71cYJubnug)|[使用AI Rules](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/O5V5wLC5Jiilpjk9j9RcAuACnZc#share-MBCsdTfLzoRnE9xQm3PcWgdFnEf)|[使用Git进行版本管理](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/O5V5wLC5Jiilpjk9j9RcAuACnZc#share-S86bdFV1XoE66LxBqVhcqdYFnze)|[Github+Vercel进行云端部署](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/O5V5wLC5Jiilpjk9j9RcAuACnZc#share-GgVmdqPMqoilxFxONuCcnbNpn2g)||[五.DeepSeek驱动的网页金句卡片生成](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/O5V5wLC5Jiilpjk9j9RcAuACnZc#share-ZDQHd6QnqoH7SEx3UXwchSOEndc)|[使用Chat完善产品需求](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/O5V5wLC5Jiilpjk9j9RcAuACnZc#share-Q21mdyyRIoKZfdxT7rZcwD5lnwd)|[开发浏览器插件](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/O5V5wLC5Jiilpjk9j9RcAuACnZc#share-Mgsvd3OnZousC0x3m3fcqRBanhd)|[Chrome插件logo自动生成](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/O5V5wLC5Jiilpjk9j9RcAuACnZc#share-J4dcdT2IAoJUXhx2UKKcElR0n6g)||[六.做一个你专属的好文推荐网站（DeepSeek R1+飞书多维表格）](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/O5V5wLC5Jiilpjk9j9RcAuACnZc#share-MbTBdqIKBowgXExFCLqcQ0KTn5c)|[创建带有AI能力的飞书多维表格](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/O5V5wLC5Jiilpjk9j9RcAuACnZc#share-R94pdLmyio0NCpxXUGzcJIMonTe)|[用网页呈现多维表格里的内容](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/O5V5wLC5Jiilpjk9j9RcAuACnZc#share-KMaCd5GQKopqChxO2KycXXG3n5c)|||[七.做一个你专属的好文推荐网站（DeepSeek R1+飞书多维表格）（下）](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/O5V5wLC5Jiilpjk9j9RcAuACnZc#share-UDIsdsmulox4LcxK2CdcwjGgny6)|[浏览器插件将信息一键插入多维表格](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/O5V5wLC5Jiilpjk9j9RcAuACnZc#share-O1B2djb7voeVsUxJxLHcyyo6n3c)|[将复杂产品分拆成多个简单产品](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/O5V5wLC5Jiilpjk9j9RcAuACnZc#share-UOx6dg3aVoeaYpx7M6hcurwUnGc)||

其他人在问
deepseek官方教程
以下是关于 DeepSeek 的官方教程相关信息： 火山方舟 DeepSeek 申请免费额度教程，包含多种 API 使用方式，如飞书多维表格调用、Coze 智能体调用、浏览器插件调用。可以使用邀请码 D3H5G9QA，通过邀请链接 https://www.volcengine.com/activity/deepseek?utm_term=202502dsinvite&ac=DSASUQY5&rc=D3H5G9QA 邀请可拿 3000 万 tokens，畅享 671B DeepSeek R1，活动截止至北京时间 20250218 23:59:59。同时，火山方舟大模型服务平台的模型服务计费文档有更新，DeepSeekR1、V3 模型分别提供了 50 万免费额度和 API 半价活动。 有关于一线教师的 AI 需求与高效工具推荐，如让模型创作诗歌、生成宣传标语、提示库（https://apidocs.deepseek.com/zhcn/promptlibrary）、代码解释、内容分类、角色扮演（自定义人设）、散文写作、文案大纲生成、模型提示词生成等。 2 月 14 日的社区动态中，有《突破 DeepSeek R1 能力天花板，火山引擎扣子+飞书一站式企业解决方案》《羊毛快薅|字节火山上线了 DeepSeek 系列模型并悄悄更改了模型服务价格...》等内容，还附上了飞书多维表格、Coze 的接入使用方法等。此外，还有关于 DeepSeek 关键 9 篇论文及创新点的讲解，以及 DeepSeek 官方发布的 R1 模型推荐设置。
2025-04-15
我想让DEEPSEEK帮我写一篇论文，题目已经定好了，怎么给他输入指令
以下是给 DeepSeek 输入指令以帮助您写论文的一些建议： 1. 采用结构化提示词： 优先保留专业领域术语和技术词汇，这些术语通常具有高信息价值。 对不同类型的信息设置权重，按优先级排序：任务定义>关键约束>专业术语>定量信息>方法论>背景。 以完整语义单元为基本保留单位，而非单个词语，确保压缩后的内容仍保持语义完整性。 避免详细指导思考过程，让模型自主生成思维链。 2. 高阶能力调用： 文风转换矩阵：例如“用鲁迅杂文风格写职场 PUA 现象”“将产品说明书改写成《史记》列传格式”“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：如行业黑话破解“解释 Web3 领域的'胖协议瘦应用'理论”。 3. 场景化实战策略： 创意内容生成。 技术方案论证。 4. 效能增强技巧： 对话记忆管理：包括上下文锚定（如“记住当前讨论的芯片型号是麒麟 9010”）、信息回溯（如“请复述之前确认的三个设计原则”）、焦点重置（如“回到最初讨论的供应链问题”）。 输出质量控制：针对过度抽象、信息过载、风格偏移等问题，使用相应的修正指令。 5. 特殊场景解决方案： 长文本创作：可采用分段接力法，如“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：使用概念脱敏法（如“用经济学原理类比说明网络审查机制”）或场景移植法（如“假设在火星殖民地讨论该议题”）。 在输入指令时，您需要清晰明确地描述论文的题目、研究目的、主要论点、关键论据、期望的结构和风格等重要信息，以便 DeepSeek 能够为您生成符合要求的内容。
2025-04-14
coze搭建工作流调用deepseek如何把模型的输出存入到多维表中
以下是将模型的输出存入到多维表中的步骤： 1. 逐步搭建 AI 智能体： 搭建整理入库工作流。 设置大模型节点提取稍后读元数据，使用 MiniMax 6.5s 245k，设置最大回复长度至 50000，以确保能完整解析长内容网页。 进行日期转时间戳，后续的飞书多维表格插件节点在入库日期字段时只支持 13 位时间戳，需要使用「日期转时间戳time_stamp_13」插件进行格式转化。 把稍后读元数据转换为飞书多维表格插件可用的格式，飞书多维表格插件目前（2024 年 08 月）只支持带有转义符的 string，以 Array<Object>格式输入，所以必须将之前得到的元数据数组进行格式转换。 添加「飞书多维表格add_records」插件，只需要设置{{app_token}}与{{records}}参数，将元数据写入飞书表格。 2. 搭建 Coze 工作流： 打开 Coze 的主页，登录后，在【工作空间】创建一个智能体。 在编排页面，给智能体编辑好人设，可先写一个简单的，然后点右上角自动优化，系统会自动补全更精细的描述。点击工作流的+，创建一个工作流。 大模型节点把 input 给到 DeepSeek，让 DeepSeek 按照提前规定的输出框架生成对应文案。 生图节点将输出给到图像生成组件画图。 结束输出时，两个输出给到最终的 end 作为最终的输出。注意在编写系统提示词时，如果需要 input 可被 DeepSeek 调用，需要用{{input}}作为参数引入，不然大模型不知道自己需要生成和这个 input 相关的结果。编排完，点击【试运行】，调试至满意后点击发布。
2025-04-14
Deepseek自动生成网站前端页面
以下是关于 DeepSeek 自动生成网站前端页面的相关内容： DeepSeek v3 能力更新后虽能生成炫目的前端页面，但多为静态且实用性有限。可结合飞书多维表格将生成的漂亮前端变为真实的系统，如【智能作业分发系统】。 该系统整体包括用户登陆（可加飞书调查表二维码实现注册）、作业类型、作业详情（含连连看游戏、AI 智能问答、考试系统）。其实现逻辑为用户登陆系统后进入页面看到老师分配的作业分类，选择分类进入作业详情页面，详情页有学习单词发音及三个模块。 对于小白，可用飞书作数据源，通过飞书 API 接口获取内容，用 DeepSeek v3 制作前端+后端（用 Trae 更方便）。获取请求参数时，测试成功后的示例代码中有完整的请求参数和请求体可直接复制使用。创建前后端时，若用 DeepSeek 官网搭建需按代码目录结构创建对应文件（用 Trae 可省略），首次运行可能遇到飞书 API 未正确配置 CORS 导致浏览器拦截请求的问题，V3 会给出修改意见。 此外，Same dev 能像素级复制任意 UI 界面并生成前端代码，支持多种文件格式和技术栈代码，但免费额度消耗快，网站被谷歌标记。360 智脑复现了 DeepSeek 强化学习效果并发布开源模型 LightR114BDS。 AI 时代生存法则：会提需求比会写代码更重要，会开脑洞比会复制粘贴更值钱，真正的大佬都是让 AI 当乙方！
2025-04-13
deepseek写论文
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。
2025-04-13
使用Deepseek写论文有哪些固定指令模板
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”
2025-04-13
trae的使用指南
以下是 Trae 的使用指南： 一、Trae 简介 Trae 是字节跳动推出的智能编程助手，提供基于 Agent 的 AI 自动编程能力，使用自然语言对话就能实现代码编写。 二、Trae 的功能 1. 提供传统的 IDE 功能，包括代码编写、项目管理、插件管理、源代码管理等。 2. 智能问答：在编写代码时，可随时与 AI 助手对话，获得代码解释、注释和错误修复等帮助。 3. 实时代码建议：AI 助手能理解当前代码并在编辑器中实时提供建议，提升编程效率。 4. 代码片段生成：通过自然语言描述需求，生成相应代码片段，甚至能编写项目级或跨文件的代码。 5. 从 0 到 1 开发项目：告诉 AI 助手想开发的程序，它将提供相关代码或自动创建所需文件。 三、下载 Trae 官网下载地址：https://www.trae.ai/download ，支持 Mac 系统、Windows 系统，未来支持 Linux 系统。 四、使用方法 1. 安装：下载完成后按照界面提示一步步安装。 2. 登录：安装完成后点击右侧登录按钮，程序会自动打开网页提示登录，无账号需先注册。登录完可能会出现“App Unavailable”，此时需要开启科学上网。 3. 网页登录成功后可关闭科学上网，再点击中间大按钮，自动进入 Trae 客户端。 五、模式选择 1. Chat 模式：根据描述进行代码生成、解释、分析问题或解决问题。 2. Builder 模式：可让 Trae 帮助从 0 开发一个完整的项目，对代码文件的任何更改都会自动保存。 六、使用案例 1. 生成一个贪吃蛇游戏 打开 Builder 模式，输入“使用 web 技术栈生成一个贪吃蛇游戏”，排队完成后，Trae 开始思考和代码编写，期间需手动接入进行文件审查，点击“全部接受”。 代码生成完成后，Trae 自动运行命令启动页面，点击运行，在 Webview 中可看到实现的游戏效果，试玩基本无 Bug。 Trae 会进行工作总结，说明已实现的功能，如游戏包含的特性、主要功能和游戏界面等。 2. 生成一个任务清单应用 在输入框中输入：使用 Web 技术开发一个任务清单应用。 3. 根据 UI 设计图自动生成项目代码 从站酷上找一张设计图，输入提示：使用 html 技术实现如图大屏页面。 七、总结 从实际体验来看，Trae 表现可圈可点。 1. 高效代码生成能力：能在几分钟内生成完整框架，代码结构清晰且功能齐全，甚至能自动处理依赖项和运行命令。 2. 多技术栈支持：对 Web 技术掌握远超预期，生成的代码可直接运行且无明显语法错误。 3. 动态调整潜力：能根据用户反馈快速调整样式，自适应布局的实现展现了 AI 的迭代能力。
2025-04-09
清华104页AI使用指南
以下是清华 104 页 AI 使用指南的相关内容： 智能纪要部分： 共学课程涵盖 config UI 从入门到精通，还有个人专栏研究报告、产品数据、全球投融资情况等内容，做项目时可查看细分赛道融资情况，也可学习 AI 功能创业，介绍了企业专栏内容如 Kimi 的技巧等。 提到了 AI 的案例和投稿，包含开发相关、微信机器人、人物角色等内容，还有日报动态、法律法规、历史更新和社区介绍等，布置了关于 AI 兴趣方向的小作业。 介绍了 CONFIUI 生态大会东京站 11 月 16 17 日的活动内容及报名，包括社区共创项目、大奖、首届活动情况、海外创作者共学等。 总结了关于 AI 知识库使用及 AIPO 活动的介绍，包括使用情况、发起背景、内容安排及相关资源等；AIPO 线下活动及 AI 相关探讨，包括规则、玩法、重要地位和研究方向等；way to AGI 社区活动与知识库介绍，包括活动安排、材料准备、使用和内容更新等；还包括时代杂志评选的领军人物、AI 相关名词解释、知识库的信息来源、社区共创项目、学习路径、经典必读文章、初学者入门推荐、历史脉络类资料等。 介绍了 AI 相关技术与活动，如 AI 音乐创作、数字人语音合成、config UI 的应用，以及社区共创项目如东京的 confii 生态大会、AI 文旅视频、娃卡奖、李普村共创故事、AI 春晚等，还有作业与报名、线下寄送物料组织活动、AI 春晚即将开始、AIPO 活动及相关挑战、共学活动与技能提升、硬件机器人材料购买、自媒体发布与流量扶持、活动奖项与历史玩法、工具使用与新大赛预告等。
2025-02-17
deepseek 使用指南
以下是 DeepSeek 的使用指南： 1. 效果对比：用 Coze 做了小测试，可对比查看相关视频。 2. 如何使用： 步骤 1：搜索 www.deepseek.com，点击“开始对话”。 步骤 2：将装有提示词的代码发给 DeepSeek。 步骤 3：认真阅读开场白之后，正式开始对话。 3. 设计思路： 将 Agent 封装成 Prompt，将 Prompt 储存在文件，保证最低成本的人人可用，减轻调试负担。 通过提示词文件，让 DeepSeek 实现同时使用联网功能和深度思考功能。 在模型默认能力基础上优化输出质量，减轻 AI 味，增加可读性。 设计了阈值系统，可能形式大于实质，之后根据反馈可能会修改。 用 XML 进行更为规范的设定，而非 Lisp 和 Markdown。 4. 完整提示词：v 1.3 5. 特别鸣谢：李继刚的【思考的七把武器】在前期提供了很多思考方向；Thinking Claude 是最喜欢使用的 Claude 提示词，也是设计 HiDeepSeek 的灵感来源；Claude 3.5 Sonnet 是最得力的助手。 此外，还有以下相关内容： 1. 2 月 7 日的社区新闻速递中，《》是清华大学新闻与传播学院新媒体研究中心出品的指南，详细阐述了 DeepSeek 的功能及使用方法。 2. DeepSeekR1 提示词系统完全指南： 核心原理认知：包括 AI 特性定位（多模态理解、动态上下文、任务适应性）和系统响应机制（采用意图识别+内容生成双通道理，自动检测 prompt 中的任务类型/输出格式/知识范围，对位置权重、符号强调敏感）。 基础指令框架：如果不知道如何表达，可套用框架指令，包括四要素模板、格式控制语法（强制结构、占位符标记、优先级符号）。 进阶控制技巧：包括思维链引导（分步标记法、苏格拉底式追问）、知识库调用（领域限定指令、文献引用模式）、多模态输出。
2025-02-12
deepseek使用指南
以下是 DeepSeek 的使用指南： 1. 效果对比：用 Coze 做了小测试，可对比查看 2. 如何使用： 步骤 1：搜索 www.deepseek.com，点击“开始对话” 步骤 2：将装有提示词的代码发给 Deepseek 步骤 3：认真阅读开场白之后，正式开始对话 3. 设计思路： 将 Agent 封装成 Prompt，将 Prompt 储存在文件，保证最低成本的人人可用，同时减轻调试负担。 通过提示词文件，让 DeepSeek 实现同时使用联网功能和深度思考功能。 在模型默认能力的基础上优化输出质量，并通过思考减轻 AI 味，增加可读性。 照猫画虎参考大模型的 temperature 设计了阈值系统，可能形式大于实质，之后根据反馈可能会修改。 用 XML 来进行更为规范的设定，而不是用 Lisp（有难度）和 Markdown（运行不太稳定）。 4. 完整提示词：v 1.3 5. 特别鸣谢：李继刚的【思考的七把武器】在前期提供了很多思考方向；Thinking Claude 是现在最喜欢使用的 Claude 提示词，也是设计 HiDeepSeek 的灵感来源；Claude 3.5 Sonnet 是最得力的助手。 此外，还有以下相关内容： 1. 2 月 7 日的社区新闻速递中，《》是清华大学新闻与传播学院新媒体研究中心出品的指南，详细阐述了 DeepSeek 的功能，包括智能对话、文本生成、代码生成、自然语言理解等，并探讨了如何使用 DeepSeek，包括推理模型与通用模型的区别、提示语设计策略以及如何从入门到精通。文章还介绍了提示语设计的核心技能、常见陷阱及应对方法，旨在帮助用户更好地掌握 AI 工具的使用，提升工作效率和创新能力。 2. DeepSeekR1 提示词系统完全指南： 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 4K tokens 上下文窗口）；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+内容生成双通道理，自动检测 prompt 中的任务类型/输出格式/知识范围，对位置权重（开头/结尾）、符号强调敏感。 基础指令框架：如果不知道如何表达，可套用框架指令。包括四要素模板、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）。 进阶控制技巧： 思维链引导：分步标记法，如请逐步思考：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，如基于 2023 版中国药典，说明头孢类药物的配伍禁忌；文献引用模式，如以 Nature 2022 年发表的论文为参考，解释 CRISPRCas9 最新突破。 多模态输出。
2025-02-11
使用指南
以下是为您提供的几种使用指南： Midjourney 的使用指南： Midjourney v6 版本提供“风格一致性”功能，用户输入一幅图像，MJ 可根据其风格创作，如素描风、油画风等。参考。 使用指令：垫图链接（可选择）+关键词+“sref”+图片链接+风格化参数+“v 6.0”。指令为：url+关键词+“sref”+url+“sw”+“v 6.0”。“sw”风格化参数用于控制整体风格强度，默认为 100，数值范围为。参考多张图像风格时，url 间使用空格隔开，权重代表不同参考风格的权重。 sref 模仿图片风格，垫图模仿图片结构、元素。 生成 url：准备一张照片和想要的写真风格参考图片。Prompt：垫图 url+Chinese female model,upper body,clothes with collars,bright space natural pose,big earrings,Chinese traditional minimalism,flat illustration,geometric shapes,minimalismniji 6ar 3:4sw 200sref url 。适用模型为 V6 和 Niji V6 。 Discord 的使用指南： 注册和下载：在 Discord 官网（discord.com）注册账号，可使用谷歌、Facebook 等账号直接登录。根据设备（Windows、Mac、Linux、iOS、Android 等）下载并安装应用程序或使用网页版。 创建或加入服务器：可创建新服务器并邀请朋友加入，或通过邀请链接或搜索加入现有公开服务器。每个服务器可创建多个不同频道。 频道介绍：服务器通常包含多种类型频道，如文字频道用于文字聊天，语音频道用于语音通话，私聊频道用于与个人好友私聊。 权限管理：服务器所有者可设置频道权限，如允许/禁止发送图片/文件，设置只读权限等。还能创建不同身份组管理成员权限。 消息和信息交互：在频道中可发送文字、表情包、图片、视频、文件等丰富消息内容，系统支持 Markdown 语法格式化文本，成员间可回复、引用、添加表情等交互。 语音和屏幕共享：进入语音频道可进行语音聊天、视频通话，还可共享屏幕画面。 机器人和扩展：有大量机器人供选择添加，实现娱乐、提示、搜索等功能。还可浏览商店添加扩展定制界面和体验。 移动设备使用：在手机和平板电脑上安装应用，随时随地聊天保持在线互动。 Fooocus 的使用指南： Fooocus 使用的是最新推出的 SDXL 1.0 模型，对 stable diffusion 和 Midjourney 做了结合升级。保留了 SD 的开源属性，可部署到本地免费使用；操作界面吸取了 midjourney 简洁的特点，省去了 WebUI 中复杂的参数调节，让用户专注于提示和图像。只有图像展示窗口、正向提示词和生成按钮 3 项。勾选“Advanced”会弹出高级设置窗口，可调整画面宽高比、风格、图像数量、种子值、反向提示词、模型、lora 权重比值、图像锐利程度等。风格选项整合了 100 多种常见画面风格，涉及写实、胶片、电影质感、动漫、水彩、黏土、3D、等距、像素、霓虹、赛博朋克、波普、纸艺等方面。高级选项用于设置模型、lora、清晰度等。 配置要求：本地部署，需要不低于 8GB 的内存和 4GB 的英伟达显卡。 Fooocus 介绍/安装包下载：https://github.com/lllyasviel/Fooocus （文末领取软件+模型整合包：16G） 使用指南：https://github.com/lllyasviel/Fooocus/discussions/117 大模型（base 和 Refiner）默认放在这里：\\Fooocus_win64_1110\\Fooocus\\models\\checkpoints
2025-02-11
deepseek使用指南
以下是 DeepSeek 的使用指南： 1. 效果对比：用 Coze 做了小测试，可对比查看相关视频。 2. 如何使用： 步骤 1：搜索 www.deepseek.com，点击“开始对话”。 步骤 2：将装有提示词的代码发给 Deepseek。 步骤 3：认真阅读开场白之后，正式开始对话。 3. 设计思路： 将 Agent 封装成 Prompt，将 Prompt 储存在文件，保证最低成本的人人可用，同时减轻调试负担。 通过提示词文件，让 DeepSeek 实现同时使用联网功能和深度思考功能。 在模型默认能力基础上优化输出质量，通过思考减轻 AI 味，增加可读性。 照猫画虎参考大模型的 temperature 设计了阈值系统，可能形式大于实质，之后根据反馈可能会修改。 用 XML 进行更为规范的设定，而非 Lisp（有难度）和 Markdown（运行不太稳定）。 4. 完整提示词：v 1.3 5. 特别鸣谢：李继刚的【思考的七把武器】在前期提供了很多思考方向；Thinking Claude 是现在最喜欢使用的 Claude 提示词，也是设计 HiDeepSeek 的灵感来源；Claude 3.5 Sonnet 是最得力的助手。 此外，还有以下相关内容： 1. 2 月 7 日的社区新闻速递中，《》是清华大学新闻与传播学院新媒体研究中心出品的指南，详细阐述了 DeepSeek 的功能及使用方法等。 2. DeepSeekR1 提示词系统完全指南： 核心原理认知：包括 AI 特性定位（多模态理解、动态上下文、任务适应性）和系统响应机制（采用意图识别+内容生成双通道理，自动检测 prompt 中的任务类型、输出格式、知识范围，对位置权重、符号强调敏感）。 基础指令框架：如果不知道如何表达，可套用框架指令，包括四要素模板、格式控制语法（强制结构、占位符标记、优先级符号）。 进阶控制技巧：包括思维链引导（分步标记法、苏格拉底式追问）、知识库调用（领域限定指令、文献引用模式）、多模态输出。
2025-02-09
trae 推荐安装那个版本的 vscode插件
在 Trae 中安装 VS Code 插件可以通过以下方式： 1. 从 Trae 的插件市场安装： 在左侧导航栏中，点击插件市场图标，界面左侧显示插件市场面板。 搜索您想要的插件并在未安装列表中将其选中，界面上显示该插件的详情窗口，展示该插件的详细说明、变更日志等信息。 点击安装，Trae 开始安装该插件。安装完成后，该插件会出现在已安装列表中。 2. 从 VS Code 的插件市场安装： 前往。 搜索您想要的插件，例如：Pylance。 在搜索结果中，点击您所需的插件，您会前往该插件的详情页。 在详情页中，点击 Version History。 结合插件页的 URL 和 Version History 中的信息，提取出以下信息（以 Pylance 为例）： itemName：URL Query 中的 itemName 字段，如截图中的 mspython.vscodepylance，并将小数点（.）前后的内容分成以下两个字段： fieldA：mspython fieldB：vscodepylance version：如截图中的 2025.1.102 使用提取出来的 3 个字段的值替换下方 URL 中的同名字段。 在浏览器中输入修改后的 URL，然后按下回车键，浏览器开始下载该插件。 下载完成后，返回 Trae 并打开插件市场。 将下载的.vsix 文件拖拽至插件市场面板中，Trae 开始自动安装该插件。安装完成后，该插件会出现在已安装列表中。 此外，如果 VS Code 插件市场中某个版本的插件依赖了新版 VS Code 中的某些接口，则可能会导致该插件与 Trae 不兼容。您可以查看该插件的 Version History，然后下载该插件的历史版本。 管理插件还包括禁用插件和卸载插件： 1. 禁用插件： 在 Trae 中，打开插件市场。 在已安装列表中，找到需禁用的插件。 鼠标悬浮至列表中的插件，然后点击设置>禁用。或点击该插件以打开其详情窗口，然后点击禁用。 2. 卸载插件： 在 Trae 中，打开插件市场。 在已安装列表中，找到需卸载的插件。 鼠标悬浮至该插件，然后点击卸载。或点击该插件以打开其详情窗口，然后点击卸载。
2025-04-19
comfyui如何本地安装
以下是在本地安装 ComfyUI 的详细步骤： 安装方式有两种，分别是安装到本地和安装到云端。本部分主要介绍本地安装方法。 本地安装方法： 1. 命令行安装： 这是普适性最强的方法，安装后二次遇到问题的概率相对较低，但对于不熟悉命令行以及代码的用户来说，可能会有一定的门槛。 ComfyUI 的源码地址在：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI ，安装方法写在了 Readme 中。您也可以按照 Readme 文档进行操作。 如果会 Git 请在 Terminal 运行以下代码： 如果不会用 Git，推荐使用 Github 的客户端（https://desktop.github.com/）拉代码。 下载并安装好 Github Desktop 后，打开该应用。 然后打开 ComfyUI 的 Github 页面（https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI），点击右上角的绿色按钮，并点击菜单里的「Open with GitHub Desktop」，此时浏览器会弹出是否要打开 GitHub Desktop，点击「是」。 GitHub Desktop 会让您选择一个保存位置，按需调整，然后点击确定。看到下方特定界面，意味着完成了代码同步。 2. 安装包安装： 这种方法安装比较简单，下载就能用。 ComfyUI 的官方安装包：目前仅支持 Windows 系统，且显卡必须是 Nivida。下载地址是：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI/releases ，只需下载最新的版本，解压就能使用。 安装完成后： 1. 节点存放目录：comfyUI 的节点包括后面安装的拓展节点都存放在本目录下：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\custom_nodes 2. 模型存放目录： 大模型：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\checkpoints Lora：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\loras Vae：D:\\COMFYUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\models\\vae 3. 模型共用：已经安装了 SDWebUI 的同学可以通过修改文件路径和 WebUI 共用一套模型即可，这样就不用重复下载模型了。找到您已经安装好的 ComfyUI 目录文件下的 extra_model_paths.yaml.example 文件，将后缀.example 删除，然后右键用记事本打开。 希望以上内容对您有所帮助。
2025-04-10
python环境安装
以下是 Python 环境安装的步骤： 1. 点击电脑“系统”，直接输入“cmd”，点击回车，打开命令窗口。 2. 在命令窗口中，粘贴入以下代码，确认是否有 Python 和 pip。 3. 两步命令输入完，核对一下： 如果有的话，会分别显示出版本号。那么可以跳过“安装环境这一步，直接到“二、部署项目”。 如果没有的话，需要进行安装。 4. 安装 Python： 对于 Windows 系统，可以点击以下链接下载安装包： （有小伙伴说下载不了，可去公众号【Equity AI】回复“HOOK”获取下载地址：https://www.wenshushu.cn/f/ec5s5x1xo3c） 对于 Mac 系统，可以点击以下链接下载安装包： 5. 安装注意： 安装时务必勾选"Add Python to PATH"选项。 建议使用默认安装路径。 6. 安装完成后，关闭窗口，再次运行之前的两行命令确认是否安装成功。
2025-04-08
学习python为什么要安装pandas，juptyer
学习 Python 安装 pandas 和 Jupyter 的原因如下： 数据处理基础：pandas 是 Python 的核心数据分析支持库，提供了快速、灵活、明确的数据结构，旨在简单、直观地处理关系型、标记型数据。在数据处理中，如读取数据（pd.read_csv）等操作都依赖于 pandas 库。 开发环境：Jupyter Notebook 是一种交互式的编程环境，非常适合进行数据分析和探索性编程。它可以让您逐段运行代码，方便查看中间结果，并且能够将代码、文本和图像等内容整合在一个文档中，有助于更好地理解和展示数据分析的过程和结果。代码也适合在其他 IDE（如 PyCharm、VS Code）中运行。 在一些实践项目中，如基于泰坦尼克号数据集绘制堆叠柱状图及搭建预测模型、用 Kaggle 的天气数据集绘制气温趋势折线图与月降雨天数柱状组合图、鸢尾花数据多维分布探索与交互可视化实践等，都需要 Python 基础与环境配置，包括通过 pip 安装 pandas 库，以及在 Jupyter Notebook 或其他 IDE 中运行代码。
2025-04-08
trae如何安装
以下是 Trae 的安装步骤： 1. 由于 Trae AI 官网部署在海外，且其本身需要使用海外的大模型，所以需要通过 VPN 等方式科学上网。 2. 在官网（https://www.trae.ai/download）直接点击下载，Trae 会自动识别您的电脑芯片。 3. 下载完成后，如果是 Mac 系统，将左侧的 Trae 应用拖动到右侧的文件夹内；如果是 Windows 系统，双击 Trae 图标，即可完成安装。 4. 安装完成后，点击图标启动，进行以下简单设置： 选择主题背景和默认语言，可选择中文。 对于提供的 Cursor、VS Code 等其他 AI 编程工具的配置和插件迁移，如果是第一次使用类似工具，可直接点“Skip”选项。 对于不理解意思的设置，直接点“Skip”选项。 5. 选择合适的登录方式，登录方式包括 Google 账号登录、Github 账号登录、邮箱登录。如果没有账号，可新注册一个账号。推荐有余力的用户访问 Github 官网（https://github.com/）注册。 注意：Trae 仅在部分地区可用，可能需要开启科学上网。登录完之后，若出现“App Unavailable”提示，可能是所在地区不可用，此时需要开启科学上网。网页登录成功之后可以把科学上网关掉。
2025-04-08
linux下安装 anythingLLM
以下是在 Linux 下安装 AnythingLLM 的相关指导： 1. 安装地址：https://useanything.com/download 。 2. 安装完成后会进入配置页面，主要分为三步： 第一步：选择大模型。 第二步：选择文本嵌入模型。 第三步：选择向量数据库。 3. AnythingLLM 中有 Workspace 的概念，可以创建自己独有的 Workspace 与其他项目数据进行隔离。 首先创建一个工作空间。 上传文档并且在工作空间中进行文本嵌入。 选择对话模式，提供了 Chat 模式（大模型会根据自己的训练数据和上传的文档数据综合给出答案）和 Query 模式（大模型仅仅会依靠文档中的数据给出答案）。 4. 完成上述配置后，即可与大模型进行对话。 此外，在 GitHubDaily 开源项目列表 2023 年复盘的 AIGC 部分中，也有关于 AnythingLLM 的介绍： 是一个可打造成企业内部知识库的私人专属 GPT！可以将任何文档、资源或内容转换为大语言模型（LLM）知识库，使得在对话过程中可引用到里面的内容。 本文的思路来源于视频号博主黄益贺，作者按照他的视频进行了实操，并附加了一些关于 RAG 的额外知识。
2025-03-27