github痛点集中于模型加载超时、cuda兼容性报错、量化后精度骤降；reddit用户抱怨api响应空值、文档示例失效、多轮对话上下文丢失；知乎高频反馈为docker部署失败、windows本地运行崩溃、中文长文本截断。
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用Perplexity搜索DeepSeek用户在不同平台（如GitHub、Reddit、知乎、Twitter/X）上集中反馈的使用痛点，需要精准控制查询语法并分平台定向提取标题式结论。
构造Perplexity平台限定搜索关键词
在Perplexity搜索框中输入：site:github.com "DeepSeek" ("issue" OR "bug" OR "not working" OR "hangs" OR "slow") -label:"duplicate" -label:"invalid"
这一步排除重复和无效报告，【必须加 -label:"duplicate" -label:"invalid"，否则首页90%结果是已关闭的噪音】。GitHub上真实痛点往往藏在最近30天内未关闭的open issue标题里。
直接复制粘贴整行命令，回车后点“Search”即可。
从Reddit和知乎批量提取带情绪的标题
方法一（Reddit）：输入 site:reddit.com "DeepSeek" ("frustrating" OR "why does it" OR "can't get" OR "keeps failing") after:2024-04-01
方法二（知乎）：输入 site:zhihu.com "DeepSeek" ("体验差" OR "根本不能用" OR "部署失败" OR "API返回空")
使用Perplexity API进行网络搜索的AI助手。当用户需要最新信息并附有来源引用、时事事实查询，或研究类答案时使用。当用户提及Perplexity或需要带有参考文献的最新信息时，默认使用此技能。
注意：Reddit要加 after:2024-04-01，否则会混入2023年旧帖；知乎不用加时间限定，因中文社区新问题基本集中在近两个月。
导出各平台痛点标题为结构化列表
第一步：打开Perplexity搜索结果页，滚动到底部，点击右下角「Export」→「Copy as Markdown」
第二步：粘贴到文本编辑器，用正则表达式替换清理：查找 ^\d+\.\s+，替换为空（删掉自动编号）；再删除所有包含 “https://” 的行
第三步：对剩余行按来源人工归类——把含 “github.com” 字样的归为「GitHub标题」，含 “r/” 或 “reddit.com” 的归为「Reddit标题」，含 “zhihu.com” 或中文标点的归为「知乎标题」
第四步：每类下面只保留前5条最常被复现的标题，删除提问语气过弱的（如“有人试过DeepSeek R1吗？”），只留明确表达障碍的（如“DeepSeek-R1在Mac M3上加载模型超时”）
