DeepSeek V4 悄悄上线，我拿它干了三件真活，结果。。。
周萝卜 萝卜AI笔记 2026年4月25日 18:35
大家好，我是你们的萝卜哥～
昨天，DeepSeek V4 预览版悄悄上线了。
没有发布会，没有倒计时，只有 Hugging Face 上出现的两个新模型名：DeepSeek-V4-Pro 和 DeepSeek-V4-Flash。然后，科技媒体的推送开始涌来，确实啊，国人等待 V4 几个月了，望眼欲穿啊。
距离 R1 震动全球市场已经过去整整一年多。这次 DeepSeek 打的不再是"便宜"这张牌，而是直接对准了能力本身。核心卖点只有一个：百万 token 上下文，作为默认能力，不是附加功能。
我在发布后第一时间上手，设计了三个在我看来最能戳到痛点的测试场景。以下是完整记录，每个案例都附上了我实际使用的提示词，你可以直接复制去跑。
续写红楼梦
作为一名理科生，但是我对于中国四大名著还是很迷恋的，初中的时候就读完了除了《红楼梦》以外的其他三大名著，然后在中考之后的那个假期，又啃完了《红楼梦》，说实话真的好看，也真正理解了张爱玲说的三大遗憾为什么是鲥鱼多刺，海棠无香，《红楼》未完。
所以通过 AI 来续写红楼，一直也是我的一个梦想。
其实在 Gemini 2.5 时代我就尝试着来续写，但是效果很差，不仅仅语言风格相差很多，有时候写着写着就完全跑偏了，最终只能作罢。
现在 AI 经过一年多的发展，无论是 Agent 能力还是长文本处理能力都有了突飞猛进的发展，正好 DeepSeek V4 在这方面也有进步，所以决定用 V4 再来尝试一下。
首先是让 DeepSeek 来推导后 40 回剧情走向，续写一个大纲。
请完整阅读《红楼梦》前 80 回。
然后基于前 80 回的人物命运、伏笔、诗词判词、人物语言习惯、叙事节奏和整体悲剧气质，续写一个后 40 回大纲。
要求：
不要照搬通行本后 40 回；
每 5 回为一个单元，写出主要情节；
标出每个重要人物的命运走向；
说明你的续写依据来自前 80 回哪些伏笔；
DeepSeek 给出的推导还是很全面的，输出内容非常多，和主流的观点基本一致。
接下来再让 DeepSeek 尝试续写完整的第 81 回内容，其实挑战还是非常大的。
给出完整的续写第81回。
续写要求：
1. 文风须严格对标原著回目体例，使用文白相间的叙事语言，对白须符合各人物的语言个性
2. 必须承接第80回的结尾情节，不得另起炉灶
3. 人物性格须与前80回保持高度一致，重点人物：贾宝玉、林黛玉、薛宝钗、王熙凤
4. 在续写中自然融入至少3处前80回埋下的伏笔，并在正文后注明你引用的是哪处原文伏笔
5. 回目名须符合对仗格式，共7至9字
正文字数：4000字左右
格式：正文 + 【伏笔注释】
不过我这里的提示词感觉有点限制大模型了，比如在续写中自然融入至少 3 处前 80 回埋下的伏笔这句话，就会让 DeepSeek 不得不强行增加很多情节，导致剧情推动的太快了。
整体来说只能说是中规中矩。
不过最后的伏笔解释还是有点东西的。
总体来说我的评价，中规中矩，对于续写古典名著这项任务，我觉得目前的大模型还是比较吃力的。
结果分两层看。
第一层，它读得不错。
它能抓住宝黛钗关系、贾府衰败、王熙凤失势、宝玉出走这些大方向，也能把“太虚幻境”“金陵十二钗判词”“通灵玉”“花落”等伏笔重新拉出来。
这说明 1M 上下文确实有用，它是真的能在长材料里捞线索。
第二层，它写得没那么像。
续写正文时，问题就出来了。
它知道《红楼梦》应该有梦、有泪、有花、有月，也会模仿“且说”“不觉”“一时”这些句式。
但味道还是浅。
人物说话偏现代，情绪解释太直，留白不够。尤其写黛玉，很容易写成“敏感才女”，少了那种尖、轻、傲、疼混在一起的复杂劲儿。
所以我的结论是：V4 很适合做红学助理，但还当不了曹雪芹。
它能帮你整理伏笔、推演人物命运、搭续写大纲。真要写出文学气息，还是得人来。
改写开源项目
第二个测试，我想看它的代码和 Agent 能力。
我给它的材料是 GitHub 上的一个开源项目
https://github.com/xiaoju111a/OpenLovart
因为我一直想要做一个无限画布的项目，所以这一次直接用 DeepSeek V4 来尝试一波。
我给的提示词：
你现在是一名资深全栈工程师和产品架构师。
我会给你一个开源项目 OpenLovart 的完整代码仓库，https://github.com/xiaoju111a/OpenLovart。请先完整阅读项目结构、README、package.json、src/app、src/components/lovart、src/lib、API routes 和数据库相关文件。
你的任务不是简单解释项目，而是基于它改写一个新的产品：
产品名称：Infinite Luobo Canvas
产品定位：一个 AI 驱动的无限画布创作工具。
目标：
把 OpenLovart 现有的 AI 设计助手和智能画布能力，改造成一个更完整的无限画布项目。用户可以在画布上自由拖拽、缩放、旋转、组合元素，也可以通过 AI 对话生成图片、文本卡片、灵感板、分镜板、品牌视觉方案，并自动排布到画布上。
请按以下步骤输出：
第一步：项目理解
1. 用一张表说明 OpenLovart 当前的核心模块。
2. 找出和画布相关的关键文件。
3. 找出和 AI 对话 / AI 图片生成相关的关键文件。
4. 找出和项目保存、用户认证、数据库相关的关键文件。
5. 判断当前项目最适合复用的代码，以及需要重写的代码。
第二步：产品改写方案
请设计 Infinite Luobo Canvas 的 MVP，必须包含：
1. 无限画布：支持拖拽、缩放、平移、框选、多选。
2. 元素系统：支持 text、image、sticky、frame、shape、group 六类元素。
3. 画布操作：支持新增、删除、复制、层级调整、锁定、隐藏。
4. AI 生成：用户输入一句话，AI 生成一组画布元素，并自动插入到画布。
5. AI 编辑：用户选中元素后，可以让 AI 改写文案、生成配图、扩展视觉方向。
6. 项目保存：把 canvas elements、viewport、history 保存到数据库。
7. 导出：支持导出 PNG 或 JSON。
8. 历史记录：支持 undo / redo。
第三步：技术方案
1. 给出推荐的前端状态结构。
2. 给出 CanvasElement 的 TypeScript 类型定义。
3. 给出 Zustand 或 React state 的状态管理方案。
4. 给出核心组件拆分。
5. 给出 API route 设计。
6. 给出 Supabase 数据表结构。
7. 给出 AI 返回 JSON schema，确保模型输出可以直接转成画布元素。
第四步：代码修改计划
请基于现有仓库，输出需要新增、修改、删除的文件列表。
格式如下：
- 文件路径
- 修改目的
- 核心改动
- 风险点
第五步：生成代码
请优先生成以下文件的完整代码：
1. src/types/canvas.ts
2. src/components/lovart/InfiniteCanvas.tsx
3. src/components/lovart/CanvasElementRenderer.tsx
4. src/components/lovart/CanvasToolbar.tsx
5. src/hooks/useCanvasStore.ts
6. src/app/api/canvas/ai-generate/route.ts
7. src/app/api/projects/[id]/canvas/route.ts
第六步：自检
请检查：
1. 是否有 TypeScript 类型错误风险。
2. 是否有 Next.js App Router 使用错误。
3. 是否有客户端组件和服务端组件边界问题。
4. 是否有 Supabase 权限风险。
5. 是否有 AI 输出 JSON 不稳定的问题。
6. 哪些代码只是 demo，哪些可以进入生产环境。
输出要求：
1. 不要只给概念，要给可落地代码。
2. 不要一次性重写整个项目，优先围绕 MVP 改。
3. 每段代码前说明文件路径。
4. 每个关键文件后说明为什么这样设计。
5. 如果你无法确认某个文件内容，请明确标出【需要读取原文件后确认】。
那么既然是写代码，我们就不用 DeepSeek 网页版了，直接上用 Claude Code 接入 API。
接入 API 我选择用 CC Switch，还是非常方便的。
这样就可以直接下发任务了。
这一轮，V4 表现不错。
它很快拆出了核心模块，并且按照我们的要求来执行任务
看到很多博主测评说 DeepSeek V4 执行任务慢，我倒是觉得速度挺快的，而且价格真的很划算啊。
可以看到这么一个项目重构的任务，仅仅花费的 3 块多，我觉得很不错了。
现在再来看官方的 Token 定价，诚不我欺啊。
下面来看看效果吧（中间肯定还是经过了一些调测的，就不都展示了哈～）。
，时长01:22
我觉得整体还是很不错的，后期再增加强化一些功能，就能上线了呀。
另外因为 Google 的新规定，现在的 Pro 会员每个月都有免费的 API 额度，这些足够我们调测使用了，真香啊。
总体来说，V4 像一个很能干的初级工程师。
能读代码，能搭原型，能给修改方案。
但是有时候，还是需要老师傅（GPT）来帮忙，还是要正视差距的。
一次性生成 50 页 PPT
对于这个测试，我没有让 V4 写普通 PPT 大纲。
那太容易了。
我直接让它生成一份 50 页 HTML 版 PPT。
主题就是《2026 年 AI Agent 在企业办公场景中的应用趋势》
然后我把每一页 PPT 大大致内容给它规划好了，完整的提示词太长了，我中间省略了一部分，如果大家需要，可以在后台回复“dp”来获取哈～
你现在是一名资深战略咨询顾问、企业数字化专家和前端工程师。
请为我生成一份 HTML 版本的 PPT，主题是：
《2026 年 AI Agent 在企业办公场景中的应用趋势》
这份 PPT 面向对象：
企业 CEO、CIO、数字化负责人、业务部门负责人、办公协同产品负责人。
核心目标：
帮助企业管理层理解 AI Agent 在 2026 年办公场景中的真实价值、落地路径、风险边界和组织影响。
请你直接输出一个完整、可运行的单文件 HTML。
要求我把代码保存为 \`agent-office-trend-2026.html\` 后，可以直接用浏览器打开，并进行幻灯片式演示。
一、整体要求
1. 总页数：50 页。
2. 页面比例：16:9。
3. 每一页都必须是一个独立 section。
4. 支持键盘左右方向键翻页。
5. 支持点击右下角按钮翻页。
6. 支持显示当前页码，例如 12 / 50。
7. 支持首页、上一页、下一页、末页按钮。
8. 页面需要有统一视觉风格。
9. 所有 CSS 和 JS 都写在同一个 HTML 文件里。
10. 不要依赖本地图片文件。
11. 可以使用 CSS 绘制图形、流程图、卡片、表格、时间线、矩阵图。
12. 不要使用外部字体文件。
13. 如果使用 CDN，请保证即使 CDN 失效，主体内容依然能正常展示。
14. 所有内容用中文。
二、视觉风格
整体风格：
高级、克制、科技感、适合企业汇报。
设计关键词：
深色背景、蓝紫渐变、玻璃拟态卡片、细线框、轻微发光、数据感、留白充足。
页面要求：
1. 每页只讲一个核心观点。
2. 每页标题不超过 24 个中文字符。
3. 每页正文不超过 120 个中文字符，特殊页除外。
4. 多使用图表、卡片、流程、矩阵、时间线。
5. 不要出现大段密密麻麻的文字。
6. 重点数字可以用大号字体突出。
7. 每一章之间要有章节页。
8. 第 1 页要有封面视觉冲击力。
9. 第 50 页要有明确结论和行动建议。
三、内容结构
请分为 5 个章节，每章 10 页。
第 1 章：为什么 2026 年是 AI Agent 办公落地的关键年
第 2 章：AI Agent 会优先改造哪些办公场景
第 3 章：企业落地 AI Agent 的真实门槛
第 4 章：不同部门如何部署自己的 Agent
第 5 章：从试点到规模化，企业下一步怎么做
四、50 页具体结构
请按以下结构生成：
第 1 页：封面
标题：《2026 年 AI Agent 在企业办公场景中的应用趋势》
副标题：从智能助手到工作流执行者
视觉：中心大标题 + 抽象网络节点背景
...
请现在直接输出完整 HTML 代码。
这个测试我主要关注三点。
第一，它能不能控制长结构。
50 页内容很容易写散。写到后面，很多模型会开始重复前面的观点，或者忘记最初的章节安排。
第二，它能不能做出“演示稿感”。
PPT 不是把文章拆成 50 段。每一页都要有一个明确观点，一个视觉中心，一个能让听众停留的理由。
第三，它能不能生成超长的可运行代码。
HTML、CSS、JS 要真的能跑。键盘翻页、按钮翻页、页码显示、页面隐藏，这些都不能只停留在描述里。
然后 DeepSeek 运行了大概有十几分钟，结果就出来了。
我给它的要求里，特意规定了五章结构
为什么 2026 年是 AI Agent 办公落地的关键年；
AI Agent 会优先改造哪些办公场景；
企业落地 AI Agent 的真实门槛；
不同部门如何部署自己的 Agent；
从试点到规模化，企业下一步怎么做。
这个要求比“帮我写一份 PPT”更接近真实工作，老板要的不仅仅是灵感，他们更想要灵感和能直接拿去开会的东西。
效果怎么样还是直接看录屏吧。
，时长00:32
效果比我预期要好。
尤其是前端表现能力，有点意外，我要求的翻页效果表现的很不错。
整体视觉也算统一，有深色背景、蓝紫渐变、玻璃拟态卡片、图表和章节页。
当然内容深度还谈不上可以直接给老板讲。
企业战略判断、行业案例、落地风险这些地方，还需要继续补。
但作为一份初稿，它已经非常合格了。
更准确地说，它已经不是“帮我写个大纲”的级别。
它能直接给你一个可修改、可演示、可继续打磨的半成品。
这一点很关键。
写在最后
这次测完，我对 DeepSeek V4 的感觉很明确，它开始适合处理“一整份工作”了。
不是只写一句话，不是只回答一个问题。
它真的能够读一堆材料，拆一个任务，搭一个框架，把事情往前推一大步。
它能读《红楼梦》前 80 回，整理伏笔和人物命运。
它能读公开代码项目，设计一个 Coding Agent 原型。
它能生成 50 页 PPT，搭出一份能继续修改的初稿。
但它也没有神到可以直接交付任何事情。
所以，DeepSeek V4 最值得关注的地方，不是人又要被替代了。
更准确地说，是很多工作的前 60% 到 70%，正在被重新改写，而且在以超低的价格改写。
读材料、拆结构、列方向、写初稿、搭 demo、做 PPT 初版，这些原本很耗体力的部分，会越来越快，越来越不值钱。
真正有价值的部分，会更集中到最后那一步，判断、取舍、审美、责任。
你我，都要准备好！
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