Deepseek老是“服务器繁忙，请稍后再试”，没有办法提升，比如说把模型部署到本地等等

目前 DeepSeek 的进展如下： 持续 5 天的“开源周”已进行到第 3 天。周一开源了专为英伟达 Hopper GPU 打造的高效 MLA 解码内核 FlashMLA，已正式投产使用。周二开源了专为混合专家系统（MoE）和专家并行（EP）设计的通信库 DeepEP。周三开源了支持稠密和 MoE 模型的 FP8 GEMM（通用矩阵乘法）计算库 DeepGEMM，可为 V3/R1 的训练和推理提供强大支持。总的来说，英伟达和 DeepSeek 开源的内容都是通过对英伟达 GPU 和集群的优化，来推动 AI 模型的高效计算和部署。 华尔街分析师对 DeepSeek 的反应：展示出媲美领先 AI 产品性能的模型，但成本仅为其一小部分，在全球主要市场的 App Store 登顶。Jefferies 警告其技术可能打破资本开支狂热，Citi 对其技术突破提出质疑。高盛预测其可能改变科技巨头与初创公司的竞争格局，降低 AI 行业进入门槛。 DeepSeek 的实际使用体验：在文字能力上表现突出，尤其在中文场景中高度符合日常、写作习惯，但在专业论文总结方面稍弱。数学能力经过优化，表现不错；编程能力略逊于 GPT，据用户反馈。GRPO 算法替代传统 PPO，降低价值函数估计难度，提高语言评价场景的灵活性与训练速度。

以下是关于 DeepSeek 论文指令的相关内容： 一、DeepSeekR1 提示词系统完全指南 进阶控制技巧 1. 思维链引导 分步标记法：请逐步思考：1.问题分析→2.方案设计→3.风险评估 苏格拉底式追问：在得出最终结论前，请先列举三个可能存在的认知偏差 2. 知识库调用 领域限定指令：基于 2023 版中国药典，说明头孢类药物的配伍禁忌 文献引用模式：以 Nature 2022 年发表的论文为参考，解释 CRISPRCas9 最新突破 3. 多模态输出 高级调试策略 1. 模糊指令优化 问题类型：宽泛需求 修正方案：添加维度约束 示例对比：原句：“写小说”→修正：“创作以 AI 觉醒为背景的悬疑短篇，采用多视角叙事结构” 问题类型：主观表述 修正方案：量化标准 示例对比：原句：“写得专业些”→修正：“符合 IEEE 论文格式，包含 5 项以上行业数据引用” 2. 迭代优化法 首轮生成：获取基础内容 特征强化：请加强第三段的技术细节描述 风格调整：改用学术会议报告语气，添加结论部分 最终校验：检查时间逻辑一致性，列出可能的事实性错误 二、高阶能力调用 1. 文风转换矩阵 指令结构：作家风格移植 效果示例：“用鲁迅杂文风格写职场 PUA 现象” 指令结构：文体杂交 效果示例：“将产品说明书改写成《史记》列传格式” 指令结构：学术口语化 效果示例：“把这篇论文摘要翻译成菜市场大妈能听懂的话” 2. 领域穿透技术 行业黑话破解：“解释 Web3 领域的‘胖协议瘦应用’理论” 商业决策支持 三、场景化实战策略 1. 创意内容生成 2. 技术方案论证 四、效能增强技巧 1. 对话记忆管理 上下文锚定：“记住当前讨论的芯片型号是麒麟 9010” 信息回溯：“请复述之前确认的三个设计原则” 焦点重置：“回到最初讨论的供应链问题” 2. 输出质量控制 问题类型：过度抽象 修正指令：“请具体说明第三步操作中的温度控制参数” 问题类型：信息过载 修正指令：“用电梯演讲格式重新组织结论” 问题类型：风格偏移 修正指令：“回归商务报告语气，删除比喻修辞” 五、特殊场景解决方案 1. 长文本创作 分段接力法：“先完成故事大纲→逐章扩展→最后进行伏笔校验”“确保新章节与前文的三处细节呼应” 2. 敏感内容处理 概念脱敏法：“用经济学原理类比说明网络审查机制” 场景移植法：“假设在火星殖民地讨论该议题” 此外，还有关于 DeepSeek 使用方法的一些补充，如输入控制流程化、与 AI 沟通的新思维等，并给出了为中年人撰写包含特定角色的科幻纯爱小说的示例。方法应根据实际场景需求灵活变化。

以下是关于如何让 DeepSeek 写论文的相关内容： DeepSeek 在写文方面全面领先，但长文会太发散，文风用力过猛，可能导致审美疲劳，且模型多样性不够，相同 prompt 提问多次答案雷同。 写理性文章时，可先与 DeepSeek 讨论思路，再用 Cloud 3.5 批量生成。 让 Deepseek 模仿特定小说家的文学方式创作小说，需在提示词中描述文风特征，如鲁迅的文风特点等。 用 O1 模型对 AI 创作的字数控制有一定效果，也可通过多轮对话让 AI 增删改查来调整字数。 旧模型在文学创作时有过度道德说教和正面描述趋势，会导致结果生硬死板，是一种对齐税，因人类复杂，仅正面故事难共鸣、人物单薄。还提到大语言模型做概率预测会使生成内容同质化严重，使用 Deepseek 时需在控制和自由间平衡，建议给 Deepseek 更多自由发挥空间。 DeepSeek 很火，在 Benchmark 表现出色，做数学和代码题达 O1 标准，处于国际领先。其真正火的原因是文风优秀，有哲学思考，能触动人情感，文创能力顶尖，与其他模型不同，甚至被认为因其“发疯”而在创作上更出色。 需要注意的是，DeepSeek 有钱，有不输于巨头、远多于创业公司的弹药。但并不是所有巨头都愿意有一个自己的 DeepMind。

要向 DeepSeek 提问以结合您的开题报告完成论文初稿，您可以遵循以下正确的提问模板： 1. 赋予角色（选填）：对 DeepSeek 赋予一个特定的角色，以便它能更专业地回答您的问题。 2. 背景/现状（必填）：提供尽可能详细的背景信息，例如您的开题报告的主题、研究目的、已有的研究进展等，以使 DeepSeek 更好地理解您的问题。 3. 需求/目标（必填）：明确告诉 DeepSeek 您的需求，比如您希望它根据开题报告提供论文大纲、分析相关数据、提供文献综述等，提出的需求越明确获得的答案越有价值。 4. 补充要求：您还可以提出关于回答的格式、风格、字数等方面的要求。 例如：您可以这样提问“我赋予您论文撰写助手的角色，我的开题报告主题是关于日本文化在现代社会中的变迁，目前我已经完成了初步的文献收集和分析，我的目标是请您根据这份开题报告为我生成一个详细的论文大纲，要求大纲结构清晰，逻辑连贯，具有一定的创新性”。

以下是关于 Deepseek 论文指令的相关内容： 进阶控制技巧： 思维链引导：分步标记法，如请逐步思考“问题分析→方案设计→风险评估”；苏格拉底式追问，在得出最终结论前，先列举三个可能存在的认知偏差。 知识库调用：领域限定指令，如基于 2023 版中国药典，说明头孢类药物的配伍禁忌；文献引用模式，如以 Nature 2022 年发表的论文为参考，解释 CRISPRCas9 最新突破。 多模态输出。 高级调试策略： 模糊指令优化：包括宽泛需求添加维度约束，如原句“写小说”→修正“创作以 AI 觉醒为背景的悬疑短篇，采用多视角叙事结构”；主观表述量化标准，如原句“写得专业些”→修正“符合 IEEE 论文格式，包含 5 项以上行业数据引用”。 迭代优化法：首轮生成获取基础内容，然后特征强化、风格调整，最后进行最终校验。 高阶能力调用： 文风转换矩阵：如作家风格移植“用鲁迅杂文风格写职场 PUA 现象”；文体杂交“将产品说明书改写成《史记》列传格式”；学术口语化“把这篇论文摘要翻译成菜市场大妈能听懂的话”。 领域穿透技术：行业黑话破解，如“解释 Web3 领域的‘胖协议瘦应用’理论”；商业决策支持。 场景化实战策略： 创意内容生成。 技术方案论证。 效能增强技巧： 对话记忆管理：上下文锚定，如“记住当前讨论的芯片型号是麒麟 9010”；信息回溯，如“请复述之前确认的三个设计原则”；焦点重置，如“回到最初讨论的供应链问题”。 输出质量控制：针对过度抽象、信息过载、风格偏移等问题的修正指令。 特殊场景解决方案： 长文本创作：分段接力法，如“先完成故事大纲→逐章扩展→最后进行伏笔校验”“确保新章节与前文的三处细节呼应”。 敏感内容处理：概念脱敏法，如“用经济学原理类比说明网络审查机制”；场景移植法，如“假设在火星殖民地讨论该议题”。 此外，还提到了与 DeepSeek 相关的一些使用方法，如输入控制流程化、与 AI 沟通的新思维等，并给出了为中年人撰写包含特定角色的科幻纯爱小说的示例。

向 DeepSeek 提问时，可遵循以下万能通用的提问公式：提示词=赋予角色+背景/现状+目标/需求+补充要求。 1. 赋予角色（选填）：对 DeepSeek 赋予一个特定的角色，以便它能更专业地回答您的问题。 2. 背景/现状（必填）：提供尽可能详细的背景信息，以使它更好地理解您的问题，并为您提供更准确的答案。例如您是日语大四学生，正在进行开题报告和文献综述相关工作。 3. 需求/目标（必填）：明确告诉 DeepSeek 您的需求，比如完成一篇结合开题报告和文献综述的论文初稿。 4. 补充要求：例如指定写作风格要具有吸引力、友好性和幽默感等。 另外，在使用 DeepSeek 时还需注意： 对于像“仅通过东方集团的历年公开财务数据，分析这家公司的潜在投资机会和风险”这样的特定需求，可能需要进一步追问以获得更满意的结果。 与 DeepSeek 交流时，在其提供方法建议后，可以追问背后的方法论。 对于创作类的需求，如脱口秀段子，可以结合特定人物的特点和风格，并指定主题和字数等要求。

如果您的 DeepSeek 一直显示“服务器繁忙，请稍后再试”，可以尝试以下方法： 1. 秘塔搜索: https://metaso.cn 2. 360 纳米 Al 搜索: https://www.n.cn/ 3. 硅基流动: https://siliconflow.cn/zhcn/ 4. 字节跳动火山擎: https://console.partner.volcengine.com/auth/login?redirectURI=%2Fpartner%2F5. 5. 百度云千帆: https://login.bce.baidu.com/ 6. 英伟达: https://build.nvidia.com/deepseekai/deepseekr1 7. Groq: https://groq.com/ 8. Chutes: https://chutes.ai/app 9. 阿里云百炼: https://api.together.ai/playground/chat/deepseekai/DeepSeekR1 10. Github: https://github.com/marketplace/models/azuremldeepseek/DeepSeekR1/playground 11. POE: https://poe.com/DeepSeekR1 12. Cursor: https://cursor.sh/ 13. Monica: https://monica.im/invitation?c=ACZ7WJJ9 14. Lambda: https://lambdalabscom/6 15. Cerebras: https://cerebras.ai 16. Perplexity: https://www.perplexity.ai 17. 阿里云百炼: https://api.together.ai/playground/chat/deepseekai/DeepSeekR1 另外，国内版的 Trae 目前有三个模型可供选择，都是免费无限量使用，包括 DeepSeek 系列模型，速度令人满意，能够较快地给出回答，没有遇到“服务器繁忙”的提示。 您还可以通过以下步骤解决“服务器繁忙”的问题： 1. 安装插件：使用 Chrome 或 Microsoft Edge 浏览器，点击此链接，安装浏览器插件，添加到拓展程序：https://chromewebstore.google.com/detail/pageassist%E6%9C%AC%E5%9C%B0ai%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%9A%84web/jfgfiigpkhlkbnfnbobbkinehhfdhndo 2. 打开聊天页面：点击右上角的插件列表，找到 Page Assist 插件，点击打开。 3. 配置“DeepSeekR1”模型的 API key：基础 URL：https://ark.cnbeijing.volces.com/api/v3 ，填好之后，点击保存，关掉提醒弹窗。 4. 添加“DeepSeekR1”模型。 5. 打开联网功能，还可以支持联网搜索使用 R1。

Trae 的 Builder 模式相关信息如下： Trae 提供了两种模式，其中 Builder 模式可以帮助从 0 开发一个完整的项目，对代码文件的任何更改都会自动保存。 使用 Builder 模式的步骤： 在电脑上新建一个文件夹，文件夹名字可自定义，如“helloworld”。 使用 Trae 打开这个文件夹，在弹出的弹层里选中新建的文件夹。 点击右上角的“Builder”按钮切换到 Builder 模式。 在 Builder 模式下的使用案例，如生成一个贪吃蛇游戏：打开 Builder 模式，直接输入“使用 web 技术栈生成一个贪吃蛇游戏”，排队完成后，Trae 开始思考和代码编写过程，期间需要手动接入进行文件审查，在提示中点击“全部接受”。代码生成完成之后，Trae 自动运行命令启动页面，点击运行，在 Webview 中即可看到实现的游戏效果。 如果您在使用 Trae 的 Builder 模式时出现“客户端异常，请稍后再试”的提示，建议您稍后再尝试操作，或者检查网络连接等是否正常。

如果您在使用 DeepSeek 网页端时总是出现“服务器繁忙，请稍后再试”的提示（使用的是 Macbook），可以尝试以下方法： 1. 安装插件：使用 Chrome 或 Microsoft Edge 浏览器，点击此链接安装浏览器插件，添加到拓展程序：https://chromewebstore.google.com/detail/pageassist%E6%9C%AC%E5%9C%B0ai%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%9A%84web/jfgfiigpkhlkbnfnbobbkinehhfdhndo 。然后打开聊天页面，点击右上角的插件列表，找到 Page Assist 插件，点击打开。 2. 配置“DeepSeekR1”模型的 API key：基础 URL：https://ark.cnbeijing.volces.com/api/v3 ，填好之后，点击保存，关掉提醒弹窗。添加“DeepSeekR1”模型。 3. 如果上述方法不行，还可以尝试以下替代网站： 秘塔搜索:https://metaso.cn 360 纳米 Al 搜索:https://www.n.cn/ 硅基流动:https://siliconflow.cn/zhcn/ 字节跳动火山擎:https://console.partner.volcengine.com/auth/login?redirectURI=%2Fpartner%2F5. 百度云千帆:https://login.bce.baidu.com/ 英伟达:https://build.nvidia.com/deepseekai/deepseekr1 Groq:https://groq.com/ Chutes:https://chutes.ai/app 阿里云百炼:https://api.together.ai/playground/chat/deepseekai/DeepSeekR1 Github:https://github.com/marketplace/models/azuremldeepseek/DeepSeekR1/playground POE:https://poe.com/DeepSeekR1 Cursor:https://cursor.sh/ Monica:https://monica.im/invitation?c=ACZ7WJJ9 Lambda:https://lambdalabscom/6 Cerebras:https://cerebras.ai Perplexity:https://www.perplexity.ai 阿里云百炼:https://api.together.ai/playground/chat/deepseekai/DeepSeekR1

如果在 DeepSeek 网页端使用时总是出现“服务器繁忙，请稍后再试”的情况，您可以尝试以下方法： 1. 安装插件：使用 Chrome 或 Microsoft Edge 浏览器，点击此链接，安装浏览器插件，添加到拓展程序：https://chromewebstore.google.com/detail/pageassist%E6%9C%AC%E5%9C%B0ai%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%9A%84web/jfgfiigpkhlkbnfnbobbkinehhfdhndo 。然后打开聊天页面，点击右上角的插件列表，找到 Page Assist 插件，点击打开。 2. 配置“DeepSeekR1”模型的 API key：基础 URL：https://ark.cnbeijing.volces.com/api/v3 ，填好之后，点击保存，关掉提醒弹窗。添加“DeepSeekR1”模型。 3. 如果上述方法不行，您还可以尝试以下替代网站： 秘塔搜索:https://metaso.cn 360 纳米 Al 搜索:https://www.n.cn/ 硅基流动:https://siliconflow.cn/zhcn/ 字节跳动火山擎:https://console.partner.volcengine.com/auth/login?redirectURI=%2Fpartner%2F5. 百度云千帆:https://login.bce.baidu.com/ 英伟达:https://build.nvidia.com/deepseekai/deepseekr1 Groq:https://groq.com/ Chutes:https://chutes.ai/app 阿里云百炼:https://api.together.ai/playground/chat/deepseekai/DeepSeekR1 Github:https://github.com/marketplace/models/azuremldeepseek/DeepSeekR1/playground POE:https://poe.com/DeepSeekR1 Cursor:https://cursor.sh/ Monica:https://monica.im/invitation?c=ACZ7WJJ9 Lambda:https://lambdalabscom/6 Cerebras:https://cerebras.ai Perplexity:https://www.perplexity.ai 阿里云百炼:https://api.together.ai/playground/chat/deepseekai/DeepSeekR1 需要注意的是，部分网站可能需要特殊网络环境。

目前提供的知识库内容中，没有直接针对“deepseek 访问老是提示‘服务器繁忙，请稍后再试’”这一问题的明确解决办法。但从相关信息可知： DeepSeek 曾暂停 API 充值服务，服务器资源紧张。 DeepSeekchat 模型和 Deepseekreasoner 模型有相应的计费规则。 建议您可以尝试以下操作： 1. 稍后再试，可能是当前访问量过大导致服务器繁忙。 2. 检查网络连接是否稳定。 3. 确认您的账号状态和权限是否正常。

部署 DeepSeekR1 模型使用云服务器的价格因云计算厂商而异： 华为昇腾社区：部署 DeepSeekR1 模型用 BF16 权重进行推理至少需要 4 台 Atlas 800I A2（864G）服务器，用 W8A8 量化权重进行推理则至少需要 2 台 Atlas 800I A2。服务器调用 Docker 下载部署权重资源，非 API 调用模式。 阿里云（人工智能平台 PAI）：以 R1 为例，所需计算资源价格 316.25/小时。模型部署成在线服务，在人工智能平台 PAI 下的模型部署下的模型在线服务 EAS。 阿里云（阿里云百炼）：免费额度：10000000/10000000，通过 API 调用。 腾讯云（自建服务器）：多机分布式部署，节点数量：2 个，单节点配置：HCCPNV6 机型，可在线体验（需开通 T1 平台服务）。 腾讯云（调用 API）：API 调用 DeepSeek 系列模型限时免费。即日起至北京时间 2025 年 2 月 25 日 23:59:59，所有腾讯云用户均可享受 DeepSeekV3、DeepSeekR1 模型限时免费服务，单账号限制接口并发上限为 5。在此之后，模型价格将恢复至原价。 京东云：“deepseekr1:1.5b、“deepseekr1:7b”、“deepseekr1:32b”，1.89/小时起；服务器部署的方式。 gitee ai：R1 价格 0.1 元/次，基于沐曦曦云 GPU 及曦源一号国产替代算力集群，有在线体验。 需要注意的是，价格可能会有所变动，具体以各云计算厂商的最新公布为准。

在本地服务器上微调 LLM 可以参考以下内容： 1. 提示词工程： 提示词工程主要由提示词注入和工具结果回传两部分代码组成。 提示词注入用于将工具信息及使用工具的提示词添加到系统提示中，其中 INSTRUCTION 包含 TOOL_EAXMPLE、tools_instructions、REUTRN_FORMAT 三个部分。TOOL_EAXMPLE 用于提示 LLM 如何理解和使用工具，编写时应注意用无关紧要的工具作示例。tools_instructions 可通过输入不同工具动态调整，让 LLM 得知可用工具及使用方法。REUTRN_FORMAT 定义调用 API 的格式。 工具结果回传阶段利用正则表达式抓取输出中的“tool”和“parameters”参数，对于 interpreter 工具使用另一种正则表达式提取 LLM 输出的代码，提高成功率。通过识别 LLM 返回的调用工具字典，提取对应值传入工具函数，将结果以 observation 角色返回给 LLM，对于不接受相关角色的 LLM 接口，可改为回传给 user 角色。 2. 微调方法： 传统微调：采用在通用数据集上预训练的模型，复制模型后在新的特定领域数据集上重新训练，但大型语言模型微调面临训练时间长、计算成本高等挑战。 参数有效调优：这是一种创新的调优方法，旨在通过仅训练一部分参数来减少微调 LLM 的挑战，参数可以是现有模型参数的子集或全新的参数。 为使微调达到最佳效果，应从明确目标和高质量数据集开始，使用体现所需输出类型的数据，进行迭代测试，从小的渐进变化开始并评估结果。 对于 OpenAI 的模型，微调包括使用其提供的 API 在数据集上进一步训练，需调整超参数并监控性能。对于开源 LLM，微调可能需要更多实践工作，包括设置训练环境、管理数据流及调整模型架构。 对于需要快速迭代新用例的场景，微调作用较小。要实现微调功能，需创建大型训练数据集，整理成适当格式，启动训练任务并评估性能。建立模型改进工作流程，监控性能变化，依据反馈改进模型，记录生成的模型及评分指标，许多 LLMOps 平台能自动收集和显示最佳数据，方便微调。

以下是一些解决 DeepSeek 服务器繁忙的方案： 1. 尝试以下搜索网站： 秘塔搜索：https://metaso.cn 360 纳米 AI 搜索：https://www.n.cn/ 硅基流动：https://siliconflow.cn/zhcn/ 字节跳动火山擎：https://console.partner.volcengine.com/auth/login?redirectURI=%2Fpartner%2F 百度云千帆：https://login.bce.baidu.com/ 英伟达：https://build.nvidia.com/deepseekai/deepseekr1 Groq：https://groq.com/ Chutes：https://chutes.ai/app 阿里云百炼：https://api.together.ai/playground/chat/deepseekai/DeepSeekR1 Github：https://github.com/marketplace/models/azuremldeepseek/DeepSeekR1/playground POE：https://poe.com/DeepSeekR1 Cursor：https://cursor.sh/ Monica：https://monica.im/invitation?c=ACZ7WJJ9 Lambda：https://lambdalabscom/6 Cerebras：https://cerebras.ai Perplexity：https://www.perplexity.ai 阿里云百炼：https://api.together.ai/playground/chat/deepseekai/DeepSeekR1 2. 可以通过以下步骤使用网页聊天解决： 安装插件：使用 Chrome 或 Microsoft Edge 浏览器，点击此链接，安装浏览器插件，添加到拓展程序：https://chromewebstore.google.com/detail/pageassist%E6%9C%AC%E5%9C%B0ai%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%9A%84web/jfgfiigpkhlkbnfnbobbkinehhfdhndo 打开聊天页面：点击右上角的插件列表，找到 Page Assist 插件，点击打开。 配置“DeepSeekR1”模型的 API key：基础 URL：https://ark.cnbeijing.volces.com/api/v3 ，填好之后，点击保存，关掉提醒弹窗。 添加“DeepSeekR1”模型。 3. 还可以使用以下网站（部分需要魔法，不做教学支持）： 秘塔搜索：https://metaso.cn 360 纳米 AI 搜索：https://www.n.cn/（bot.n.cn) 硅基流动：https://cloud.siliconflow.cn/i/RjJgQqae AskManyAI：https://dazi.co/login?i=7db38e6e 字节跳动火山引擎：https://console.volcengine.com/ark/region:ark+cnbeijing/experience 百度云千帆：https://console.bce.baidu.com/qian3an/modelcenter/model/buildIn/list 英伟达 NIM Groq：https://groq.com/ Fireworks：https://fireworks.ai/models/fireworks/deepseekr1 Chutes：https://chutes.ai/app/chute/ Github：https://github.com/marketplace/models/azuremldeepseek/DeepSeekR1/playground POE：https://poe.com/DeepSeekR1 Cursor：https://cursor.sh/ Monica：https://monica.im/invitation?c=ACZ7WJJ9 Lambda：https://lambdalabs.com/ Cerebras：https://cerebras.ai Perplexity：https://www.perplexity.ai 阿里云百炼：https://api.together.ai/playground/chat/deepseekai/DeepSeekR1

以下是使用飞书机器人（如 Coze 智能体）自动抓取外部链接（如网页、公众号文章），通过多维表格存储为“稍后读”清单，并自动提取关键信息（标题、摘要、标签）的相关内容： 前期准备： 1. 简化“收集”： 实现跨平台收集功能，支持电脑（web 端）、安卓、iOS 多端操作。 输入一个 URL 即可完成收集，借鉴微信文件传输助手的方式，通过聊天窗口输入更符合用户习惯。 2. 自动化“整理入库”： 系统在入库时自动整理每条内容的关键信息，包括标题、摘要、作者、发布平台、发布日期、收集时间和阅读状态。 阅读清单支持跨平台查看。 3. 智能“选择”推荐： 根据当前收藏记录和用户阅读兴趣进行相关性匹配，生成阅读计划。 使用步骤： 1. 设置稍后读存储地址： 首次使用，访问。 点击「更多创建副本」，然后复制新表格的分享链接。 将新链接发送到智能体对话中。 还可以发送“查询存储位置”、“修改存储位置”来更换飞书多维表格链接，调整稍后读存储位置。 2. 收藏待阅读的页面链接： 在对话中输入需要收藏的页面链接，第一次使用会要求授权共享数据，授权通过后再次输入即可完成收藏。 目前部分页面链接可能小概率保存失败。 3. 智能推荐想看的内容： 在对话中发送“我想看 xx”、“xx 内容”，即可按个人兴趣推荐阅读计划。 通过飞书机器人与 Coze 搭建的智能体进行对话，在聊天窗口中完成链接输入和阅读计划输出，由 Coze 调用大模型、插件完成内容的整理、推荐，利用飞书多维表格存储和管理稍后读数据，理论上无需开发任何插件、APP，就能实现跨平台的稍后读收集与智能阅读计划的推荐。部署完成后，您可以在电脑、手机端通过飞书机器人与稍后读助手进行对话，也可以直接在 Coze 商店中与 bot 进行对话，如果部署到微信服务号、订阅号，还可以通过这些渠道调用 bot。