登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
✅ 从 API 接入到代码运行全流程拆解✅ 无需复杂配置，纯 Python 代码开箱即用✅ 适合新手快速搭建微信 AI 助手
当我哆嗦着把产品文档扔给DeepSeek时，它居然生成了完整的技术方案——从Dialogflow的接口对接，到Spring Boot的异步消息队列，甚至预判了高并发场景下的降级策略。这种既专业又沙雕的风格，让我在困成狗的深夜里笑出了猪叫。有次团队聚餐，后端组长喝高了说漏嘴："自从用了DeepSeek，我写的代码越来越像产品经理的PPT——看着花里胡哨，跑起来比谁都稳。在Vue组件里写了个"我要那种
但当我第一次在本地环境启动DeepSeek时，那个智能提示框跳出来的瞬间，我仿佛看到有个经验丰富的架构师坐在旁边指导。它不仅能自动识别出我接口文档里的字段类型冲突，甚至预判到了我可能会遇到的JWT令牌过期问题。或许不久的将来，我们评判开发者的标准不再是记住了多少命令参数，而是能否与智能工具达成完美协作——这大概就是中国团队给编程世界带来的新可能吧。更绝的是它的"场景记忆"功能——保存的调试配置会跟
DeepSeek（深度求索）是一家成立于2023年7月的中国人工智能公司，由量化资管巨头幻方量化创立，专注于开发高性能大语言模型（LLM）及相关技术。今年年初以其模型高性能能力而备受关注，目前国内企业正在广泛接入使用。调用比较慢，上面的读取时间需要设置长点目前不支持记忆问答，每次刷新之前的问答就会清空目前使用的是非流式响应，具体后面在研究流式响应，据说比较快，所以推荐测试使用调用api 30次左右
这时候你会发现，DeepSeek最反常识的地方在于——它就像个懂业务的代码老中医，不仅能治标还能治本。比如最近在研究WebAssembly，就问"用Java程序员能理解的方式解释WebAssembly"，结果它用JVM字节码做类比，还配上了与JavaScript交互的示意图，理解难度直接降了三个等级。比如我上次想实现一个电商优惠券系统，输入"需要支持满减、折扣、秒杀三种类型，要考虑库存冻结和释放机
上周三凌晨两点，我盯着屏幕上密密麻麻的代码行，突然发现自己在用键盘敲击重复了十五遍的相似逻辑。直到我把DeepSeek的调试模式打开，那个闪着蓝光的对话框里跳出的解决方案，彻底颠覆了我对"程序员核心竞争力"的认知。后端老王最近在重构微服务架构，他偷偷告诉我个秘诀：在DeepSeek中输入"帮我设计一个支持熔断降级的SpringCloud网关配置"，得到的yaml文件居然比团队资深架构师写的还要规范
上周我试着用它重构老旧的前端项目，原本需要三天才能理清楚的组件关系，DeepSeek用思维导图+代码示例的组合拳，两小时就让我看懂了五年前的祖传屎山。比如那次做高并发订单系统，我问的是"如何在高吞吐量和数据一致性之间找到最佳实践"，结果得到的方案居然考虑到了我们服务器所在机房的网络延迟特性。我在做微服务拆分时深有体会，当工具帮你搞定80%的重复劳动，你就有余力去琢磨怎么设计更优雅的限流策略，或者如
最让我惊喜的是调试场景中的应用。它不仅指出是事件循环被意外阻塞，还给出三个不同解决思路：最稳妥的队列重构方案，最快速的Promise调整方案，以及一个带风险提示的微调方案。更绝的是，当我输入"把这段加密算法转成Python，保留原注释风格"时，生成的代码里甚至还原了原作者2003年的TODO注释。更绝的是，它看透我想偷懒的心思，直接生成带缓动函数的配置代码，效果比原设计还丝滑。如今我的编码效率提升
记得第一次让AI生成用户权限模块时，它不但给出了标准的RBAC实现，还贴心地附带了防止越权访问的防护方案——这比我们团队去年花三个月搞的安全方案还要周全。前天看到团队新来的实习生用DeepSeek调试一个分布式锁问题，AI不仅给出了Redisson的正确用法，还附带了不同业务场景下的降级方案。更绝的是，它把算法实现拆成了可配置的插件式架构，这思路比我原计划的方案高明不止一个档次。这个平常总抱怨"需
这让我想起上周三的惊险时刻：距离版本发布只剩48小时，我却卡在分布式事务的死锁问题上，直到用DeepSeek生成了三段带注释的解决方案代码，就像突然握住老工程师布满茧子的手。更神奇的是它理解"我想要个像淘宝购物车但支持批量改价"这种模糊需求的能力，简直像会读心术——这背后是它独有的MoE架构，就像让100个专家小组同时拆解你的需求。实战中最惊艳的要数Debug场景。最让我感动的是它对文档的处理能力
就拿前天在Github上爆火的智能合约审核工具来说，开发者只是微调了DeepSeek-R1的蒸馏版本，就把Solidity代码的漏洞检出率从68%飙到92%，更夸张的是运行这个模型只需要单张4090显卡，推理速度就像开了氮气加速。上周五凌晨三点，当我第27次调试着永远跑不通的智能体接口时，咖啡杯里倒映着的黑眼圈突然被工作群消息点亮——某能源央企的朋友发来段视频，他们用DeepSeek大模型重构的油
大模型（），或者称为基础模型 （），指的是包含超大规模参数（通常在十亿个以上）的神经网络模型。这些参数使得大模型能够处理和理解复杂的任务，如自然语言处理、图像识别等。参数规模大架构规模大训练数据大算力需求大以上“大”衍生出模型能力的强大。我们常说到的大模型，指的是最常用的一类，大语言模型LLM，Large Language Model），如：ChatGPT、DeepSeek等都是大语言模型。注：本
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B智能模型分析
传统AI助手局限：仅提供建议（如ChatGPT）、需人工执行（如DeepSeek代码生成）Manus突破性创新▸ 全链路闭环：规划→执行→验证（三代理协同架构）▸ 云端异步处理：支持72小时长任务托管（实测股票分析案例）▸ 工具链集成：浏览器/Photoshop/代码编辑器深度适配。
DeepSeek 是国内顶尖 AI 团队「深度求索」开发的多模态大模型，具备数学推理、代码生成等深度能力，堪称"AI界的六边形战士"。然而，在我们使用 DeepSeek 时经常遇到这样的头疼的问题：这主要是由于 DeepSeek 大火之后访问量比较大，再加上被大规模、持续的恶意攻击，导致 DeepSeek 的服务器很不稳定，但这个使用我们如果使用本地部署或其他的调用方式并不能拥有一个满血版的 De
手把手教学！5分钟白嫖50万Token，搭建本地AI工作站
后端
——后端
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
DeepSeek技术社区
