一、Deepseek产品深度复盘与趋势分析

1. Deepseek 是什么？

2. Deepseek可以做什么？

3. Deepseek R1的三大特点

4. 使用Deepseek的五种方式对比

5. R1与OpenAI o1的三大区别

6. R1的四大进化方向

7. 附录：DeepSeek产品家族全梳理

8. Deepseek在国内外产生的连锁效应

(1) 算力价格战

(2) 开源 vs 闭源

(3) 认知误区

(4) 创新&人才&Vision

Deepseek行业未来展望

二、Deepseek及其它典型AI工具使用操作技巧

1. AIGC工具概述与发展趋势

2. 什么是AI工具？AI工具的核心组成

3. 国内大模型概述及使用技巧

4. 包括Deepseek在内的国内主流大模型的介绍

(1) Deepseek(免费) +（本地部署）

(2) 豆包

(3) 文心一言

(4) 讯飞星火

(5) 智谱清言

(6) 通义千问

(7) kimi

(8) Deepseek

(9) 海螺AI(搜索平台)

(10) 纳米(搜索平台)

(11) Felo(搜索平台)

(12) 天工(搜索平台)

(13) 秘塔(搜索平台)

5. 国内大模型的使用特点分析

6. 国外大模型概述及使用技巧 (**老师个人提供工具)

7. 国外主流大模型的介绍

(1) Chat GPT 3.5&4.0

(2) Claude

(3) Gemini

(4) L Lama

(5) Grok

8. 国外大模型的使用案例分享

(1) 软件注册及准备

(2) Q&A

三、如何正确使用Deepseek赋能工作

1. DeepSeek 三种模式对比

(1) 基础模型（V3）

(2) 深度思考（R1）

(3) 联网搜索：RAG

2. DeepSeek V3&R1 两种模型对比

(1) 开放性的文本生成任务

(2) 规范性的文本生成任务

3. 如何正确地向Deepseek提问？两种模型的提示语差异

(1) 基础模型（V3）：“过程-结果”清晰（指令）

(2) 深度思考（R1）：目标清晰，结果可以模糊（推理）

4. 关键结论：从“ 下达指令 ”到 “ 表达需求“

5. RTGO提示语结构

6. CO-STAR提示语框架

7. DeepSeek R1提示语技巧（开放性）

8. DeepSeek可以随便提问吗？常见错误提问方式

9. 掌握进阶提问万能公式，获得满意答案

10. 如何设计出独具匠心的提示语？

11. 文案写作的提示语设计

12. 营销策划的提示语设计

13. 话题与标签应用

14. 种草文案的提示语设计

15. 文案创作的提示语示例

16. 掌握抖音：短视频内容的提示语设计

17. 提示语策略：提升AI生成抖音文案与脚本的技巧

18. 职场工作场景案例及实践环节

(1) 使用DeepSeek制作可视化图表

(2) 使用DeepSeek制作PPT

(3) 使用DeepSeek设计海报

(4) 使用DeepSeek生成视频

(5) 使用DeepSeek批量生成新媒体文案

(6) 使用DeepSeek做代码改写、代码解释、代码生成

(7) 使用DeepSeek进行市场调查

19. 互动与演练环节

20. 总结与复盘

Q&A

四、运用Deepseek+各类AI工具提升效能

典型场景实践

1. 场景1【AI产品规划策略分析】

(1) 使用AI工具快速梳理公司业务的规划要素

(2) 用AI构建产品规划流程SOP

① 如何用AI为C/B/G端产品树立清晰的定位

② AI辅助产品定位与差异化策略制定

③ 演练：使用AI工具进行市场机会识别

④ 案例：某CRM产品定位分析与拆解

⑤ 如何设定产品指标与目标

⑥ 案例：利用数据驱动的方法来制定产品策略

⑦ 演练：以小组为单位，现场基于自身业务分享AI规划策略心得，总结发言。

2. 场景2【行业与市场分析】使用AI工具快速建立行业认知

(1) 洞察行业的能力为何如此重要？

(2) 洞察行业的核心价值

(3) 经验分享：用1周时间快速洞察行业的核心秘籍

① 秘籍1：快速掌握核心分析框架

② 秘籍2：高效搜集行业情报

③ 秘籍3：敏捷思考及输出总结

(4) 通常分析一个行业，主要分析什么？

(5) 如何用AI驱动的行业信息获取与分析

(6) AI辅助产业链分析

(7) 利用AI萃取和分析公开数据库

(8) AI在行业分析报告生成中的应用

(9) AI 驱动的市场调研与竞争分析

(10) 互动讨论：分组探讨 AI 对目标行业的影响，并思考产品发展方向

3. 场景3【用户研究与画像构建策略】

(1) AI用研新应用：自动化用户画像生成、情感分析、竞品分析

(2) 利用机器学习进行用户行为分析

(3) AI辅助产品经理制定访谈计划

(4) 用AI批量生成问卷

(5) AI分析用户反馈并梳理成关键结论

(6) 案例：AI驱动的B端/C端用户画像构建

(7) 演练：基于 AI 工具，完成目标用户用户画像构建

4. 场景4【AI需求分析实践】

(1) AI技术在需求获取和排序中的应用

(2) 案例研究：AI如何帮助确定产品需求的优先级

(3) 互联网产品需求分析与AI辅助

(4) AI工具在需求优先级评估中的应用

(5) 需求验证与AI辅助的最小化可行性产品

(6) 案例分析:使用AI工具进行需求分析全流程

(7) 演练--各组议题产品梳出产品需求优先级

5. 场景5【AI产品设计与用户体验优化】

(1) 利用AI工具进行交互设计和用户体验测试

(2) AI在高保真原型设计中的应用

(3) 案例学习：使用AI工具进行用户体验的迭代改进

(4) AI 辅助的产品原型设计

(5) 推荐工具：AI 原型设计工具 (e.g., Uizard, Figma AI)

(6) 实战演练：利用 AI 工具快速生成产品原型，提高设计效率

(7) AI 辅助的产品需求文档 (PRD) 编写

(8) 推荐工具：AI 写作助手 (e.g., Copy.ai, 彩云小译)

(9) 实战演练：利用 AI 工具快速生成 PRD 文档，提高撰写效率

(10) 互动：分组利用 AI 工具完成产品原型设计，并进行产品 PRD 编写

6. 场景6【AI助力行业数据分析过程经验分享】

(1) 如何做数据分析

(2) 数据采集和数据处理，交给AI来干

(3) 如何让 AI 基于字段给出分析方向

① 信息陈述类分析

② 字段关系类分析

(4) 业务数据的几个常见分析方法

① 趋势图

② RFM 分析

③ 漏斗转化分析

④ 波士顿矩阵分类

⑤ 三维数据交叉分类

(5) 案例：使用行业研报数据做出分析与提炼

(6) 案例：使用Excel表做数据分析并总结关键步骤

(7) 演练：数据问题输入AIGC，获取数据分析结果

7. 课程内容复盘

(1) 学员分享：如何计划在自己的工作中使用AI

(2) 问答环节：Q&A

(3) 课程总结与寄语