DeepSeek
工具说明
DeepSeek 是支持中文与代码场景的大模型系列，在个体开发者与小团队中以"低单价、长上下文"著称。本页面按来源分场景整理它在三个案例中已观察到的用法与限制，保留各自边界，不做合并归纳。
在教育备课案例中的用法（SRC-LEARN-004）
在《不简单的杠杆》备课案例中作为通用对话/文本生成工具出现，用于学情预判、生活实例分类、教学过渡语起草等环节。
- 观察日期：2026-07-13 采集自 SRC-LEARN-004，作者未注明具体模型版本。
在聊天报告产品案例中的用法（SRC-BIZ-007）
案例中的具体用法
loneranger1024 在比较 Claude Sonnet 3.5 与 DeepSeek 后，最终选用 DeepSeek 作为聊天报告产品的主模型。原因不是质量更好，而是"模型调用成本极低"——他在复盘时披露 DeepSeek 充值 10 元到 10 个月后仍未用完。
这条经验可推广的范围（按 SRC-BIZ-007 原文边界）
- 仅适用于 loneranger1024 的聊天报告场景：短输入、按调用计费、低峰谷的 API 流量。
- 不代表 DeepSeek 在所有 AI 产品中都优于闭源模型；该案例中 Claude Sonnet 3.5 输出更符合期待，但成本更高。
- 模型费用低不等于生意总成本低：服务器、域名、获客、客服、信任建设仍需另外核算。
在个人体检报告整理中的用法（SRC-LIFE-005）
案例中的具体用法
qlxsbridge 上传 2023—2025 年体检报告 PDF，使用"假如你是一名医生"等角色提示，要求按年份比较相同指标、解释异常项并给出生活与行动建议。模型整理出指标变化趋势、通俗解释与建议。
已观察到的限制
- 扫描版 PDF 识别能力有限：2022 年扫描版体检报告在该案例中未被识别，实际有效范围比标题声称的少一年。
- 不赋予角色资质：使用"假如你是一名医生"等角色提示时，模型不获得任何医疗资质，所有医学判断必须由合格医务人员复核。
- 跨医院单位差异需要人工核对：不同医院同一项目的单位、参考区间可能不同，模型不会自动校正。
- 数据保存与训练用途政策需要使用者自行查看：来源未公开政策细节，建议上传前自行核对。
适用任务
- 把多年的体检报告整理成指标变化表与就医问题清单 — 把多年的体检报告整理成指标变化表与就医问题清单。
- 聊天记录整理与年度报告（参考既有聊天报告案例）。
- 教育备课中的学情预判、生活实例分类、教学过渡语起草（参考 SRC-LEARN-004 案例）。
相关方法与风险
注意事项
- 模型输出仍可能含幻觉和上下文错位，不能因为单价低就放弃人工复核。
- 在处理用户隐私数据时，调用第三方 API 仍涉及 用户上传内容含第三方信息的隐私与授权风险 中描述的授权与删除风险。
- 三个案例分别把 DeepSeek 用于"内容生成（备课）""低单价商用 API（聊天报告）""个人文档整理（体检报告）"，结论不能相互替换。
限制
- 仅记录案例中实际用法，不补写未提供的功能、价格或评价。
- 工具功能、价格、数据处理政策可能在采集日期后变化，使用前需重新核对。
- SRC-LEARN-004 未注明具体模型版本；SRC-BIZ-007 仅基于 loneranger1024 个案，未做横向基准评测；SRC-LIFE-005 仅基于 qlxsbridge 一个用户的体检报告处理经验。
来源
- SRC-LEARN-004：《不简单的杠杆》备课案例。
- SRC-BIZ-007：loneranger1024 微信聊天报告产品复盘。
- SRC-LIFE-005：qlxsbridge 在百度百家号的文章《我用 DeepSeek 帮我分析了前四年的体检报告》。