主要观点总结
本文介绍了DeepSeek使用指南中关于“场域共振式提示词”的应用及其优势。文章指出，通过场域共振式提示词，法律AI能够从风险罗列者进化为策略设计师，实现法律科技从合规到价值创造的跃迁。文章还提供了实践价值，包括真实场景提示词、核心方法论和领域覆盖等方面的内容。
关键观点总结
关键观点1: DeepSeek使用指南介绍
文章介绍了DeepSeek在PC端、移动端、服务器端和浏览器端的本地化部署方案的局限性，并强调了法律从业者在使用过程中的难点和痛点。
关键观点2: 场域共振式提示词的概念和应用
针对法律AI的困境，提出了场域共振式提示词的概念。通过角色塑造、场域构造和立场表达，法律AI能够更精准地理解用户需求，提供更精细和深度的推理服务。
关键观点3: 场域共振式提示词的优势
场域共振式提示词能够将法律AI从风险罗列者进化为策略设计师，实现法律科技从合规到价值创造的跃迁。通过立场锚定和数据穿透，提高AI在复杂场景下的表现。
关键观点4: 实践价值
文章提供了实践价值，包括真实场景提示词、核心方法论和领域覆盖等方面的内容。通过200组真实场景提示词的设计，覆盖股权代持、数据跨境等高频民商法场景，直击法律服务的“新旧碰撞点”。同时，提供了限时免费领取方式。
文章预览
AI 法律人的 DeepSeek使用指南 本系列的前四篇推文中介绍了 DeepSeek R1 在 PC端、移动端、服务器端、浏览器端的 本地化部署方案， 但作为法律从业者或者法学生 艰难地理解和应用技术帖不是我们的初衷 本篇将为大家带来我们最新的思考 “场域共振式提示词” （五） 提示词革命：场域共振式 01 本地化部署的局限 PC端： 性能与易用性失衡 硬件门槛高： 需独立显卡与高内存支持，个人设备难以承载，且低参数模型效果不佳。 操作复杂： 命令行部署与模型可视化调用对法律从业者、法学生等非技术人员极不友好。 移动端： 算力与功能阉割 模型压缩导致精度下降 ：1.5B模型无法应对法律的专业需求，当前仅为一种应用展望。 离线场景功能单一 ：缺乏实时法律数据库联动，仅能完成基础问答。 服务器端： 成本与灵活性矛盾 运维成
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