kimi、豆包等国产AI模型上线以来，特别是DeepSeek上线后，使用AI模型的用户激增，但绝多数普通用户对AI模型的应用还主要局限在信息检索、事实性查询、即时问题解答、简单文案生成等基础应用上。
DeepSeek关于“AI模型用户行为现状分析”的回答如下：
1.基础应用层（占比约60%-70%)
- 核心场景：事实性查询、即时问题解答、简单文案生成
- 行为特征：单轮对话为主，平均对话深度<3轮
- 典型诉求：快速获取答案替代传统搜索引擎
- 数据佐证：工具类AI产品的会话数据表明，70%+的提问属于封闭式问题
2. 进阶应用层（占比约20%-30%）
- 创新场景：知识体系构建（如读书自测框架搭建）\思维过程可视化（通过多轮追问实现概念澄清）\个性化学习路径设计
- 行为特征：主动设计对话逻辑，平均会话轮数5-8轮
- 典型案例：读书认知增强方法论
3. 专业开发层（占比约5%-10%）
- 技术应用：API集成开发/领域知识库微调/自动化工作流搭建
- 行为特征：结合工程化思维构建AI增强系统
二、利用DeepSeek提升个人读书学习深度的实践
认知科学关于大脑学习新知识的效果研究:对大脑新获取的信息进行检测，可以促进大脑调取信息记忆，并最终提高学习效果。有数据显示对新信息进行检测的学习方法比不检测学习的效果提高50%。
以我自己的读书经验对此也深有体会：无论是划线笔记、摘抄内容、列出提纲，还是画思维导图，或者写读书笔记，过段时间后总有种隐隐约约、模模糊糊、雪泥鸿爪的感觉，除非同类的书读过好几本才能构建出一点点系统的知识框架来。突然就想起上学时学过的牛顿力学、平方根公式、线性回归，似乎这些知识被刻到了大脑里并不能被时间冲淡。想想造成这种巨大差别的主要原因，应该就是这些记忆深刻的知识都是经过大量的“做题”的，检测做题促进了大脑对这些知识点的深度理解和记忆。
基于上述理论，我尝试用DeepSeek=r1帮我就近期读过的一本书《这才是心理学》生成该书核心思想内容的试题，并生成生成网页端可互动、批改、计分的检测试卷。
1.生成《这才是心理学》核心内容、知识点的试题
问：您好 我近期阅读了《这才是心理学》第11版，请你帮我就这本书出一套相关内容和观点的检测试题，以检验我对这本书的核心内容和观点的掌握程度。
DeepSeek回复：
2.将试题生成网页版Html代码
问：您好 请针对上边的内容，将问题部分生成网页端试卷，并在我答题后依据正确答案对我的答题进行批改。
DeepSeek回复：
3.保存为.html文件，浏览器打开
通过三个步骤快速地生成了《这就是心理学》的知识检测问卷，在做出答题提交后，返回正确答案和计分。窃喜客观题全部正确
但主观题即使了我大脑所有的记忆，也发现诸多的遗漏点。赶紧翻开书针对性地翻看相关的内容。这个过程显著地让我“想要偷懒的大脑”停不下来，而对该书的理解和记忆在大脑里变得清晰。
接下来如果我对本书有更高的学习要求，我可以让DeepSeek帮我再出一套不同于上一套内容、并针对我尚未掌握的知识点的试卷，就可以实现一个完美的PDCA过程了。
三、如何更好使用DeepSeek
（以下内容由DeepSeek回答生成）
1. 工具认知迁移曲线
用户成熟度 = 0.35*(会话深度) + 0.25*(功能多样性) + 0.4*(场景创新性)
数据显示，用户从「信息检索」到「认知增强」的迁移周期约6-9个月
2. 关键转折指标
对话轮次突破5轮阈值
开始使用「继续追问」「请举例说明」等深化指令
主动构建对话框架（如您设计的读书自测模板）
3.认知增强型用户的实践建议
- 元提示设计框架
[角色设定] + [知识背景] + [预期输出结构] + [思维过程约束]
例："作为认知科学导师，基于《思考，快与慢》第三章内容，请生成包含系统1/系统2对比的10道多选题，要求选项设计体现典型认知偏差"
- 知识强化回路设计
阅读输入 → DeepSeek知识解析 → 自测题生成 →实践应用 → 难点反馈 → 定向追问 → 知识巩固
- 效能监测指标
