多数人用 AI 时总在纠结 “怎么问”，但本书一针见血：DeepSeek R1 是推理型模型，不是指令执行机器。它不需要你拆解步骤，而是需要你清晰表达目标。例如，书中对比两种提问方式：错误示范：“第一步分析用户画像，第二步列出产品卖点，第三步生成小红书文案……” 正确操作：“为 25-35 岁职场妈妈设计一款护眼台灯的小红书文案，突出夜间带娃场景，口语化带 emoji。” 这种思路源于 DeepSeek 的底层逻辑 —— 树状推理（Tree-of-Thought）。它能并行探索多条解决路径，而非线性推导。用户只需当好 “提需求的人”，而非 “微管理的领导”。本书核心方法论是 “背景 - 任务 - 要求 - 补充” 的四步提问框架，覆盖了从灵感到成品的全流程：背景（Who）：“我是独立游戏开发者，想设计一款国风解谜手游”；任务（What）：“需要 10 个结合敦煌壁画元素的关卡创意”；要求（How）：“每个关卡需包含机关设计、文化符号解读、难度分级”；补充（Constraint）：“预算有限，优先低成本可实现方案”。这种结构化表达，能激发 DeepSeek 的场景化推理能力。例如，用户补充 “软黏土地基”“雨季施工” 等参数，模型会自动关联材料承重、排水方案等专业维度，输出可直接执行的方案。本书没有停留在 “能做什么” 的浅层介绍，而是聚焦 “如何做到”：它用工程师思维拆解创意落地的路径，把 AI 变成可复用的生产力杠杆。书中案例涵盖设计、写作、电商、编程等领域，适配多元职业需求。