斌同学《AI思维+AI技巧实训课》

从提示词工程到工作流自动化：这门课解决的到底是什么问题？

很多开发者在使用 AI 工具时面临一个核心痛点：能写出简单的对话，却无法将 AI 稳定地嵌入到实际的开发或业务流程中。这门课不教泛泛的 AI 历史，而是聚焦于“AI 思维”与“技巧实训”的结合。它解决的是如何把大模型从一个闲聊机器人，转变为可复用的生产力组件。课程围绕 Prompt 设计的结构化逻辑、Few-shot 示例的有效构造、以及利用 AI 辅助代码生成与调试的工程化实践展开。适合具备一定编程基础（Python/JavaScript 任意其一）的开发者，无论你是后端工程师希望提升自动化脚本能力，还是全栈开发者想接入 LLM API，都能从中找到可落地的模式。建议初学者先重点阅读前两章关于思维框架的部分，再直接进入提示词设计的实战演练，最后通过项目案例理解如何串联多个工具节点。学完后，你可以独立完成基于 LLM 的小型应用原型开发，比如自动代码审查助手、智能文档摘要器或简单的工作流自动化脚本。资料包中的示例代码和配置文件可用于对照练习，建议边看边跑，不要只读不动手。

课程结构拆解：技术栈、可复用模块与自学路径建议

这门课的技术栈以 Python 为主，重点讲解如何通过 OpenAI 或兼容接口的 API 进行调用，并辅以常见的自动化库（如 requests、dotenv）和环境配置方法。项目结构清晰，分为基础技巧、进阶应用和综合案例三大部分，每部分都包含可直接运行的代码片段和对应的 Prompt 模板。推荐的学习路径是：首先掌握基础的 Chat Completions 接口使用，然后深入理解 System Prompt 的角色设定技巧，接着学习如何使用函数调用（Function Calling）实现逻辑分支，最后尝试构建一个简单的多步骤任务处理流程。所有示例代码均遵循模块化设计，便于提取到自己项目中复用。课程资料中包含了多个可编辑的 Prompt 模板文件和配置说明，学习者应优先下载并本地运行第一个 Hello World 示例，确认环境无误后再逐步推进。通过实际修改参数观察输出变化，能有效建立对模型行为的直觉判断。