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标题: DeepSeek-V3.1来了,不吹不黑,分享我本人用AI的真实阅历 [打印本页]

作者: 2TWRsXY3o 时间: 3 天前
标题: DeepSeek-V3.1来了,不吹不黑,分享我本人用AI的真实阅历

字数 1872，阅读大约需 10 分钟

你刷到了没？“‘DeepSeek-V3.1上线，更高的思索效率，更强的agent才能！’”

我划拉着手机屏幕，忽然愣住——这曾经是明天第5条AI更新推送了！！

你是不是也和我一样？刷到这类旧事时，第一反应要么是“哦，又更新了”，要么是“这功能好像和我有关”，偶然点出来看看评测，转头就忘了。

当AI像“开盲盒”似的天天更新时，我们到底该关注什么？是追着新功能跑，还是该把留意力放回本人身上？

不吹不黑，明天给大家分享一些，我本人真实的AI运用阅历，全程无广，请放心享用。

AI在提高，我们却在退步

先讲个小故事：

我发小从本科读到博士，再到大学教授，我爸每次见他都只问一个成绩：“如今一个月挣多少？” 发小的知识、视野、处理成绩的才能在飞涨，我爸的成绩却一直停在“钱”上。

他就没问问人家是怎样学习的？有什么阅历方法？能不能辅导一下本人的儿子？！

我们关注AI动态，感觉跟我爸也是差不多的形态，AI从能写文案、生成图片、生成视频能做数据看板，才能也越来越弱小，我们却只关注“更新了哪些新功能？算力提升了多少？”

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这些跟我们的工作，有什么关系了？

工具在退化，我们的认知却卡在“执行者”的圈层里。
用AI要学会向上看

看到有的同窗曾经末尾用DeepSeek学习怎样写正则表达式啦！

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但是。。。

“正则表达式”是一个和“车桥悬架”的专业词语，它很弱小很重要，假如你只是想学会开车，并不需求这些专业的知识。

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想让AI越用越简单，要学会向上看！AI其实曾经能从系统层面上协助我们思索成绩、处理成绩了。

顺着“正则表达式”的思绪往下看，会让人在牛角尖里越钻越深。

举个例子，你处理过考勤表吗？下面这个考勤记录表，谁见了都得头疼。

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新手和高手的发问，差的不是“会不会用AI”，是“会不会问对成绩”。
新手发问：往下看

新手盯着详细操作，问的成绩越来越详细：

纠正日期。怎样根据C2单元中的日期，纠正第4行里的日期，添加上年月？

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提取信息。怎样从第5行、第7行等数据里，提取工号？和姓名？

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计算工时。想算“工时”（下班工夫-下班工夫），但有的员工打了多次卡，得先提取“最早下班”和“最早晨班”，如何编写公式？

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越看细节越多，结果AI帮你写的公式，错误百出，成绩像地鼠，打了一个又冒一个。最后跟AI聊了一个小时，成绩也没能处理。
高手发问：往上看

表格外面最难的不是函数公式，是“数据不规范”，数据源没有设计好，后面的努力都白费。

关于“数据规范”在数据库管理范畴，早就有经典的处理方案了：“数据三范式”。

发问AI时不用解释太多的细节，只需出现了“三范式”这个关键词，你就成功了一半了。

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AI秒懂你的需求，从分析成绩、到成绩示例、规范化建议、转换结果、改进方案、SQL代码，全部一整处理方案直接就给出来了。

接上去，你只需求说一句话：

请帮我写一段vba代码，完成下面的数据整理。

残缺的可以落地执行的代码，就给到你了。

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代码粘贴到表格里，点击一下按钮，全程不需求写一条公式，数据就整理好了。

再根据整理后的数据，去计算工时就简单多了。

成绩像堤坝，建好了与日俱增。
从“我要什么”到“我需求什么”

高效发问不是“把成绩丢给AI”，是“先想清楚本人需求什么”。就像点外卖：

详细怎样做？记住三个“关键词”：
1️⃣ 用“行业规范”当钥匙

比如数据处理，提“三范式”；做设计，提“用户体验五要素”；写报告，提“金字塔原理”。

行业规范是AI的“翻译器”，能把你的模糊需求变成详细指令。
2️⃣ 从“执行者”变“管理者”

别总问“怎样操作”，多问“这么操作对不对？”“表格怎样设计更好？”。比如：

3️⃣ 让AI“补全思绪”，不是“直接给答案”

别只说“帮我写代码”，说“我需求整理考勤表，思绪是先用三范式检查，再用VBA整理，你能帮我细化这个思绪吗？”

AI擅长“补全”，不擅长“猜你想什么”。
四、AI越弱小，我们越要“长脑子”

有人说：“AI都能本人写代码了，我还学这些干啥？”

错！AI越弱小，你的认知越值钱。

总结

AI的更新像“潮水”，一波接一波；我们的认知像“船”，潮水涨得再高，船能不能远航，看的是“船底的龙骨”（认知）结不结实。

下次再刷到AI更新旧事时，不妨停一停：

毕竟，AI是“加速器”，不是“替代品”——你跑得有多快，最终取决于你本人的腿。

记住：工具的弱小是外因，认知的提升是内因；发问的高度，决议了成长的速度。

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