AI写作全链路：DeepSeek结构化Prompt+飞书多维表打造爆款内容体系！——山林科技社

现在社会，AI写作现已成为内容建树规模的新趋向，但良多鬼没有觉道若何零星地运用AI东西打造爆款内容零星，这此间的方法和本事值得我们深化评论辩论。

AI写作根基：工欲善其事必利其器

AI写作的第一步，就是要搞明晰有哪些好用的东西。就像我们烧饭得先有锅碗瓢盆相同，AI写作也离没有开种种辅助东西。比方DeepSeek这个模子，尚有飞书多维表之类的，这些都是根基中的根基。拿我邻人小李来说，上个月他刚开端学AI写作的时候，连东西若何若何奈何样办样样办样样掀开都没有知道，这之后跟着课程里的《东西介绍篇》视频学了两天，才算勉强摸透了道路。

明晰了东西，还要明晰大模子是若何若何奈何样办样样办样样一回事。指令型大模子的底层道理听起来挺严肃，但着实就像我们教小孩子言语相同，你得见告它纪律，它本事凭证你的要求去做。课程里的《指令型大模子底层道理》这节课，用了良多生涯中的例子来声名，像甚么“你问它一加一就是几，它回覆二”这样严肃的描摹，就很严酷让人明晰。

梦想化Prompt：让AI听懂你的话

写Prompt但是个大学识，梦想化和非梦想化的间隔可大了去了。梦想化Prompt就像是写分化书，一步一步列得阴晦白楚，AI一看就知道该若何若何奈何样办样样办样样做。而非梦想化的，就像谈天相同，想到哪儿说到哪儿，入神分AI概略就get没有到要害。我前次试着写了个非梦想化的Prompt让AI写一篇美食文章，功用它给我扯了一堆翱翔景点，气得我差点把电脑关了。

从0开端编写梦想化Prompt也有通用思绪。没有是拍脑壳就能想进去的，得先明晰自身的需求，然后把需求拆解成一个一个小任务，再用明晰的言语见告AI。课程里阿谁《从0编写梦想化Prompt通用思绪》的高下两节课，讲得特意具体，尚有教师自身做的事例，跟着学下来，我现在写Prompt比从前良多几多了。

商单事例与脑子链：实战出真知

4位数的Prompt商单事例拆解，听听就很吸引人。现实能赚到真金白银才是最真实的。课程里把一个具体的商单从头至尾拆解开来，收罗若何若何奈何样办样样办样样明晰客户需求，若何若何奈何样办样样办样样写Prompt，若何若何奈何样办样样办样样磨练和优化。我记住阿谁事例是给一个护肤品写推广案牍，客户要求突斲丧物的造作成份，教师经由没有断救命Prompt里的要害词和梦想，总算得到了让客户知足的案牍，现实拿到了4000多块钱，真是让人仰慕。

撤离AI输入质量的中心就是脑子链。别以为把Prompt丢给AI就完事了，还得导游它一步步考虑。就像教学生做数学题相同，没有能只见告谜底，还要见告解题历程。脑子链就是让AI把它的考虑历程提醒进去，这样我们就能知道它哪里想错了，然后针对性地去优化。我用了这个方法之后，AI写进去的东西逻辑性强多了，再也没有是东一鎯头西一棒子。

写作实操本事：让内容闪闪发光

建树爆款下场是导致读者的第一步。现在的人刷手机那末快，下场没有美没有雅根基没有会点进来。课程里教了好几种写爆款下场的本事，比方用数字、用疑难、用比力。我照着方法写了个“3个方法，让你一个月瘦10斤，亲测适用！”的下场，发在同伙圈，点赞比深化多了一倍。

AI改写、仿写、模仿文风这些本事也很适用。入神分看到一篇好文章，想学习一下但又没有想剽窃，就能用AI改写。仿写就更专神思了，概略模仿别人的写作气焰，写出不一样的内容。我最喜欢的是阿谁AI利便模仿任意文风的功用，前次试着让它模仿鲁迅学生的气焰写了一段吐槽气候的话，居然尚有点那味儿。

飞书多维表：让建树更高效

飞书多维表的根基玩法就能帮我们从试图应爆文。深化我们脑子里会有良多奇怪异怪的想法，没有记实下来很快就忘了。用飞书多维表把这些试图群集起来，分类整理，比及要写文章的时候，就能从中找到良多质料。我上个月在多维表里记了个“下班族周末放松方法”的试图，这之后就环抱这个写了篇文章，浏览量尚未错。

用它花费爆文、打造知识库也很利便。Deepseek R1花费的爆文概略直接导入到多维表里，然后拦阻分类归档，逐步就组成为了一个自身的知识库。之后想要找相似的文章参看，直接在知识库搜查就好了，没适用再四处翻去找。我现在每隔一段光阴就会深化识库添点新内容，感应自身就像个珍藏家相同。

DeepSeek进阶与模子运用：撤离中心本事

DeepSeek提醒词进阶部份，讲了良多低级本事。比方若何若何奈何样办样样办样样让AI更精准地明晰严肃的需求，若何若何奈何样办样样办样样操作AI输入的长度粗豪焰。这些本事尽管有点难，但学会了之后，AI就能更好地为我们功用。我近来在钻研若何若何奈何样办样样办样样用进阶提醒词让AI写小说，最后还在刺探探望阶段，没有外现已能写出一些像模像样的片断了。

模子运用也很急迫，间隔的任务要选择间隔的模子。DeepSeek有好几种模子，有的善于写案牍，有的善于做数据分化。课程里具体介绍了每个模子的特色和适用途景，让我们知道在甚么气候下该用哪一个模子。比方写爆款下场，用V3模子下场就很好，而做批量数据处置，R1模子就更给力。