主要观点总结
文章介绍了DeepSeek-R1模型的生态系统建立情况，以及其在飞书中的实际应用案例。随着用户需求增长，DeepSeek服务器面临压力，但也催生了更多替代服务和应用的出现。DeepSeek模型已接入飞书，为用户提供全新的AI交互方式。通过飞书多维表格，用户可以一键处理任务，无需根据API模板调整、调用函数。社交网络上已有用户分享使用案例，包括心理知识库、自动生成SKU文案、生成成品文章等。飞书与DeepSeek-R1的组合技令人惊艳。机器之心也尝试让DeepSeek-R1批量解答数学题和算命。文章还介绍了如何在飞书中使用DeepSeek-R1，包括设置教程和实例展示。
关键观点总结
关键观点1: DeepSeek-R1模型的生态系统正在高速建立。
随着用户需求增长，服务器面临压力，但也催生了更多替代服务和应用的出现。
关键观点2: DeepSeek模型已接入飞书，提供全新的AI交互方式。
用户可以一键处理任务，无需根据API模板调整、调用函数。
关键观点3: DeepSeek-R1在飞书中的实际应用案例丰富。
包括心理知识库、自动生成SKU文案、生成成品文章等，社交网络上已有用户分享使用案例。
关键观点4: 飞书与DeepSeek-R1的组合技令人惊艳。
机器之心也尝试让DeepSeek-R1批量解答数学题和算命，效果良好。
关键观点5: 使用DeepSeek-R1在飞书中非常方便。
用户只需在飞书中新建多维表格，设置DeepSeek-R1模型即可使用。
正文
如果你最近经常使用 DeepSeek-R1，那你一定很熟悉以下截图了：
以至于我们人类也祭出奇招，非得让 DeepSeek-R1 亲自尝尝服务器繁忙失联的痛苦。
巨大的用户需求带来的巨大访问量已经让 DeepSeek 的服务器不堪重负，这也极大地影响了用户们的使用体验。于是各种替代官网的客户端和 API 的服务也不断涌现；与此同时，也不断有各种新服务和应用宣布接入或整合 DeepSeek-R1。
前两天，DeepSeek 还在 GitHub 专门创建了一个库来收集展示各种整合了 DeepSeek 模型的应用和服务，其中既包括 Chatbox、思源笔记、LibreChat 等应用，也有一些智能体框架、RAG 框架以及浏览器或 IDE 插件等。这个开源模型的生态系统正在高速稳步地建立起来。
GitHub 地址：https://github.com/deepseek-ai/awesome-deepseek-integration
就在不久前，飞书也宣布接入了 DeepSeek-R1，这相当于在我们日常熟悉的办公软件中又探索出了一种全新的 AI 交互方式。原来我们找 AI 帮忙，往往是一次性提供一个 prompt，即使 prompt 写得再周全，从本质而言也是一对一的单点输入输出。想要一次性批量处理任务，就需要掌握一些「思维链」或者批量调用 API 服务的技巧了。
以写文献综述为例，我们需要从上千份文献中挑出和自己最相关的，如果使用 API 批量处理，整个流程是这样的 —— 首先需要在 Web of Science 等论文库筛选出备选文献并导出 Excel 格式，然后构造合适的指令模板，用函数将 Excel 各行数据关联起来，再提交给 AI 开放平台处理。等待结果返回后，还得抽检一下 AI 的判断是否靠谱。
虽然这个过程并不复杂，却不如接入了 DeepSeek-R1 的飞书一步到位。现在，飞书中的每个表格都相当于一个 prompt 输入框，你可以把需求和背景当作一列数据粘贴进去，DeepSeek-R1 就能按这个队列全自动处理了。
无需根据 API 模版调整、调用函数的过程，直接在多维表格中输入提示词即可
DeepSeek-R1 给出了严谨、可以直接参考的评分结果
更重要的是，调用 API 处理 Excel 表格中间的过程是不可见的，我们只能用各种各样的方法增强提示词，或者加强结果的筛选来保证 AI 的结果更准确，其中没有「偷工减料」，但升级版的飞书完全透明，每一步操作都清晰可控，也进一步省去了调整格式的步骤。
社交网络上已有不少用户分享了自己的使用案例。比如用户 @nanshanjukr 将 DeepSeek-R1 接入了自己的心理知识库的，得到了非常「惊艳」的效果，他表示：「比 Notion 的好太多了。简介和生平年份都是 R1 生成的。在 AI 的加持下，也让自己重新巩固、扩展一下知识面。」
来源：https://x.com/nanshanjukr/status/1888589518061908105
一个好名字往往更容易被人记住，商品名称也不例外，如果它恰好蹭上了热搜的快车，那搜索的曝光量岂不是蹭蹭往上涨。电商平台就是一座取之不尽的「爆款标题矿」，现在只需把这些现成的 SKU 名字导入飞书表格，再让 DeepSeek 这位文案大师从中提炼精华，一条自动生成 SKU 文案的工作流就开动了！
来源：https://x.com/huangyun_122/status/1888628099119464749
更令编辑们震撼的是，把选题打包丢进去，DeepSeek-R1 给出的直接是一篇成品文章，不仅结构完整、文笔流畅，还频频有金句爆出，排一下版好像就能发出去了。之前，我们尝试过各种 AI 辅助写作的产品，即使提供了完整的思路和提纲，AI 往往只会简单扩写或者机械拼贴，看完飞书和 DeepSeek-R1 神乎其技的组合技，在此不得不为自己的职业生涯担心一秒。
来源：https://x.com/eviljer/status/1888602443954717031/photo/1
短视频时代，写视频口播文案也是够烧脑的，如果使用飞书 + DeepSeek-R1，不仅可以少掉许多因动脑失去的头发，再仔细看看 DeepSeek 改写的输出结果，好像比我写的思路更开阔，种草味儿也更正。
来源：https://x.com/Lchs_11/status/1888571487428419767/photo/1
机器之心也做了一些尝试，比如让 DeepSeek-R1 批量解答数学题：
我们也体验了一下
AI 算命
，通过配置这样的 prompt：「你是个全球顶尖的命理大师，根据提供的信息描述正缘画像，包括长相、身高、出生地、工作地、家庭条件、学历、性格、年纪等。越清楚越好，方便我去寻找。」我们很快便得到了 10 个信息的「正缘」：
最棒的是，在我们的体验过程中，从没遇到过「服务器繁忙，请稍后再试」。看起来，飞书使用的 DeepSeek-R1 是字节跳动自己部署托管的版本，稳定性非常不错 —— 前些天，字节跳动旗下的云服务平台火山引擎宣布已经支持 DeepSeek V3/R1 等不同尺寸的开源模型。
飞书很早之前就已经接入了不少 AI 模型，使用 DeepSeek-R1 的方式与使用这些模型的方法类似。这里我们也简单撰写了一份图文并茂的教程。
首先当然你得有一个飞书帐号，然后新建一个多维表格。
为避免繁杂，我们这里仅保留默认表格的第一列，删除其它列。后面我们会将第一列的文本内容用作提示词。
接下来，我们新建一列，用来配置 DeepSeek-R1。这里我们需要在「
字段类型
