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DeepSeek R1 0528让我重新思考 AI 编程

发布日期:2025-06-05 13:57:39 浏览次数: 1556 作者:待字闺中
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DeepSeek R1 0528彻底颠覆你对AI编程的传统认知,让编程变得触手可及!

核心内容:
1. DeepSeek R1 0528如何改变作者对AI编程的看法
2. 作者使用DeepSeek R1 0528创造的7个前端应用案例
3. 如何针对DeepSeek R1 0528优化Prompt以获得最佳效果

杨芳贤
53A创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

 


DeepSeek R1 0528对我的触动挺大的,完全改变了我对 AI 编程的看法。AI 编程真的是面向每一个人的——让每一个人都手可摘星辰。最后我们详细说。

案例

这次 DeepSeek R1 0528 的更新,我玩儿了一天创建前端的应用,自己跑了很多 case,网友分享的一些的 Prompt,我都尝试了一下,以下是一些案例:

  1. 1. 俄罗斯方块(藏师傅)
    https://deepbolt.xyz/share/v3/6GRw3
  2. 2. 商品库存管理(藏师傅)
    https://deepbolt.xyz/share/v3/Mh49L
  3. 3. 看烟花
    https://deepbolt.xyz/share/v3/7Q-UP
  4. 4. 雨声冥想
    https://deepbolt.xyz/share/v3/OLkNC
  5. 5. 2048 游戏
    https://deepbolt.xyz/share/v3/1Odmh
  6. 6. 苹果风格天气卡片
    https://deepbolt.xyz/share/v3/3uNVH
  7. 7. 3D 水族馆(Twitter网友案例)
    https://deepbolt.xyz/share/v3/ZaGZv

这些案例都是在DeepSeek 官网生成的 HTML代码,然后在 deepbolt.xyz 发布 HTML 代码。

基本都是 DeepSeek R1 0528 一次性生成的。整体完成度很高,多用用,也会发现细节的一些问题,还有提高空间。

如何针对 DeepSeek R1 0528 写 Prompt

在玩 DeepSeek R1 0528 生成前端案例的过程中,有一些感受:

  • • R1 0528 是一个推理模型,所以对 prompt 的要求和非推理模型是不一样的。这个通过观察思考过程发现,说太多容易限制思考,或者和模型的能力有冲突。
  • • 一些 claude sonnet 4 好的案例,可能是因为 claude sonnet 4 的 prompt 不适用于 DeepSeek R1 0528。

怎么发现合适的 Prompt 呢?
通过迭代的方式:

  • • 先写基本的要求,看效果,看用到了什么技术。这里我们了解模型更倾向于用什么,擅长达到什么效果
  • • 根据这可反馈继续调整 prompt 。也可以加入自己了解的技术关键词、效果关键词。再看效果是否达到。
  • • 反复迭代,直到达到满意的效果。
    走个记录,基本就可以一次性写出来了。我们在看DeepSeek输出的时候,不能只看最终的输出,思考的过程也很有价值,更能够了解模型能力的边界。

还有一个小技巧,比如我想做一个网页/产品,功能细节蛮多,可以让 AI 帮我生成,我们再梳理删减。包括效果如何说明,这也是了解 AI 能力的过程。

重新思考 AI 编程

我一直很关注 AI 编程,几个月前,我也开发了 deepbolt.xyz 这个 demo。但是我没有继续,因为我遇到问题:一个简单的对话窗口,很难低成本、低门槛、一次性的做出可用的产品。

如果只是简单的俄罗斯方块之类的,意义并不大。所以,我一直在思考怎么办。

本质上有几个问题:

  1. 1. 生成的成功率
  2. 2. 简单的前端应用可以做什么
  3. 3. 成本,是生成结果的价值的另一面

这几个问题在最近都得到了解决。 DeepSeek R1 0528(为什么不是 R2,都可以少打几个字)的发布,周围的朋友在玩儿的时候,最大的感受就是:真稳啊,一次过。

我也做了多次尝试,确实好很多,少数纠正以下错误,就可以直接使用。大大降低了体验的门槛。

那么成本呢,参考如下,R1 0528 价格来自 OpenRouter,括号里是对 DeepSeek 的倍数:

模型
输入价 ($/M tokens)
输出价 ($/M tokens)
DeepSeek R1 0528
0.50
2.18
Google Gemini 2.5 Pro Preview
1.25 (2.50x)
10 (4.59x)
Anthropic Claude Sonnet 4
3.00 (6.00x)
15 (6.88x)
Anthropic Claude Opus 4
15.00 (30.00x)
75 (34.40x)

靠谱不,这个价格肯定会进一步降低的。

下面聊聊这些“简单的”的前端应用有什么用,为什么大模型都聚焦在这里一争长短呢?但从这一侧进行思考,是很难有结论的。

我们以终为始,想一想,未来有丰富的 MCP Servers,有丰富的 A2A Server,会是一个什么样的场景?

那个时候每一个应用都不需要是固定的,都可以根据每一个用户的需求进行实时的定制,以前无法满足的中长尾需求,用户自己就可以解决。

解决的方式,就是通过 AI 编程,创建“简单”的应用界面,背后是调用无数个 MCP Server和 A2A Server实现的。

很多在讲说只有前端开发被 AI 替代了,后端没关系,后端多么的复杂。真的如此呢?会不会未来很大程度上只有很少人的人开发 MCP Server和 A2A Server这些后端,更多的都是用户自己来呢?

还有个点,未来 AI 生成结果的速度会越来越快,想象一下:

  • • 成本接近 0
  • • 打开一个实时生成的网页可以在 200ms 内。

所以,AI 编程的用户一定是每个人,每个人的每一个需求都值得被满足,都会高效、低成本的解决。

AI 编程,让每一个人都手可摘星辰。

 



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