刷到几篇命理圈的推文，煞有介事地分析DeepSeek算什么准算什么不准，感觉多少有点赛博魔幻。虽然知道这两年玄学一直藏在水下暗戳戳汹涌增长，AI算命其实也不是啥新鲜玩法，但摆在明面上圈外疯传+圈内一本正经分析，DeepSeek好像还是头一遭。

所以，凑个热闹。

分享一个比口口相传提示词优雅一点的玩法：

DeepSeek API+飞书多维表格。

使用多维表格的收集表收集生辰八字信息，用户提交后，自动调取DeepSeek的API，演算两人的姻缘。而后用户可以凭借自己录入的姓名，查询演算结果。

这一系列操作，我们可以直接使用飞书多维表格的收集表和自动化功能完成。

首先，我们要搭建一个基础的信息表格。其中要包括用于查询结果的姓名，用于进行演算的男女双方八字，还有最终结果的输出。

以及一个辅助字段性别，和一个思考过程字段用于存储推理模型think的部分。这两个字段暂时没用，但可以用于后期增加功能或进行用户分析。

接下来直接使用生成表单功能即可创建收集表单。

系统会自动按现有字段生成表单，也提供了简单的编辑和装修功能。

生辰八字部分我嵌入了一个公历生日转换成八字的智能体。

虽然其实直接输入公历出生年月日也能算，但这种事儿要的就是TMD仪式感。所以格式我要按照传统的生辰八字来要求，并且提供一个转换器。同时，针对现代很多人不知道出生具体时间的情况，提供一个统一采用正午12时的解决方案，降低用户的使用成本。

这个智能体通过字节的智能体平台扣子（https://www.coze.cn）搭建，三分钟就能搞定，简单说一下：

首先，进入扣子直接创建智能体，选择AI创建，输入「生辰八字计算器」，直接生成。

AI会自动创建好一个智能体，并写好prompt。

然后我们在这个基础上添加两条，让无法提供时辰信息的用户也能顺畅使用，同时对输出格式进行限定，增加仪式感。

再写一个开场白。

测试一下，十分完美。

然后点击右上角发布，获取到对外链接链接即可。

（扣子的智能体可以发布到豆包、飞书、抖音、微信和多维表格，还提供API服务，可玩性很高，感兴趣可以深入玩一玩。）

https://www.coze.cn/s/iP6SeUdN/

但扣子有个缺点，使用智能体也需要注册。这点有点影响用户使用路径的顺畅度，直接搓一个转换器页面放服务器上或许会更好，但演示就先用这个了。

回归正题，接下来页面右上角点击查看查询页面，即可创建结果查询页面。

将收集表和查询页面发布，并按需配置好权限。

这样，用户登记信息和查询测试结果这两个主要交互端口，就做好了。

接下来要做的是自动化部分，也是我们的核心功能，让DeepSeek自动根据用户录入的信息算一算Ta的姻缘。

其实前段时间飞书就内置了一个DeepSeek R1的字段捷径，使用这个字段捷径，可以直接进行DeepSeek R1的快速调用。

这个功能很方便，但是只支持通过火山引擎调用DeepSeek模型。

火山的赠额偏低，超过一定tokens数量就要开始收费了。

所以我们通过自动化来做，这样可以调用任意API，自由度高很多。（前提你的飞书多维表格要有自动化功能。）

新建一个自动化流程。

第一步触发条件选择添加新纪录时。如果需要录入的字段在收集表中都被设置为必填项，则这些字段都不会为空，所以选择哪一个都行。

接下来第二步操作，这一步需要准备好对应AI模型的调用名称、API接口和API KEY。

如果没有，可先查看这篇文章的前半部分：

DeepSeek服务器总繁忙怎么办？不愿稍后，不如试试通过API续命你的聊天儿

我以硅基流动的API做演示：

请求方法使用POST；

入参部分，请求URL为API的Base URL，硅基流动的就是：

https://api.siliconflow.cn/v1/chat/completions；

查询参数不需要；请求头填入两个键值对：

Content-Type：application/json

接下来：

请求体，实际上就API文档中Body部分的内容。

以硅基流动的文档举例：

https://docs.siliconflow.cn/api-reference/chat-completions/chat-completions

需要我们填写的就是Body下面这些项目，全部参数配置好后即是右边curl请求的data部分。

不过因为我们只是做一个简单的对话请求和返回而已，多维表格的自动化也不支持function调用（即右边tools部分），所以可以对它进行简略，只保留需要的部分。

下面是实际填写的请求体，你可以结合文档中的来理解：

{

注意两点：

1.”model”:后面跟的是模型调用名称，这个要严格按照API文档中规定的名称填写，否则会报错。API文档中都会写清楚，复制粘贴就好，例如下面是硅基流动的模型名称：

对应到请求体中，就是这个部分：

因为R1的请求延迟太高了，所以我就使用R1蒸馏的Qwen-7B来演示，这个模型在硅基中可以免费调用。

2.Prompt部分需要从第一步新增的记录（也就是用户录入的记录）中引用男女双方的生辰八字，八字信息由此进入prompt中传递给AI，操作看图就懂了：

接下来出参的响应体部分，可以选择Text和JSON。

选择Text会一股脑把所有信息都以文本形式返回，类似：

我们只需要回答内容主体和思考过程部分，所以我们选JSON。

查看API文档的Response部分。

回答内容主体即为content，思考过程即为reasoning_content。

飞书多维表格的自动化要求必须要按原响应的格式书写响应体，才能够选择到对应的响应参数。

也就是：

├── choices

要求JSON格式，所以这样写返回值：

{

然后，第三步和第四步，就是把回答内容主体和思考过程分别填写到对应的字段中，我们使用「修改记录」即可。

在数据库中，用表格的词汇来描述，一行的内容叫做记录，一列的内容叫做字段。

选择记录设置为第一步新增的记录，也即对应用户录入的那一行记录，再翻译一下就是把要写入的内容写入到这一行上。

接下在「设置记录内容」中选择「你们的姻缘」这一字段，行列都有了，也就是说把这次的回答内容主体（content），写入到行列交叉的这一个「单元格」（值）里。

在接下来，如果你前面的响应体书写正确，就可以在这里引用到content了。选择上content，就是说把content写入到这个「单元格」中。

第四步就是第三步的重复了，把思考过程（reasoning_content）写入到对应的位置。

到这里，自动化就配置完成了。

每当新用户录入信息时，就会自动调用AI，再把结果写进表格中。

录入后稍等一段时间，用户就可以在结果查询界面查到自己的姻缘情况了。

现在DeepSeek的第三方API还是普遍延迟都比较高，所以也可以再补一个手动操作的按钮应对超时的情况。复制一遍刚才的自动化流程，把「添加新纪录时」改成「点击按钮时」即可。

也可以换成其他API，比如智谱的Flash系列，我就挺喜欢用的，免费、不慢，性能也可以。当然你要是就觉得DeepSeek算的准，那你当我没说。

上面介绍的只是一个小玩法，多维表格+AI的衍生玩法还有很多，比如用贴吧暴躁老哥的口气挑战弱智吧训练集：

生产场景自然也有很多可挖掘的，多维表格的一个字段值完全足够存储一整篇文章，那么会不会有批量分析、批量写作等等工作流衍生？