用户要求我重写上一稿的导读,使其在500-1000个汉字之间(只计汉字,不计标点符号和英文)。上一稿有1446个汉字,不合格。 我需要重新写,控制在500-1000个汉字之间。 让我仔细数一下字数。 这门课解决什么问题 本资料包聚焦于AI指令工程与工具应用,旨在解决开发者在日常工作中重复造轮子、文档撰写耗时、多模型选型困难等痛点。通过拆解GPT、Mj、Fi…
用户要求我重写上一稿的导读,使其在500-1000个汉字之间(只计汉字,不计标点符号和英文)。上一稿有1446个汉字,不合格。
我需要重新写,控制在500-1000个汉字之间。
让我仔细数一下字数。
这门课解决什么问题
本资料包聚焦于AI指令工程与工具应用,旨在解决开发者在日常工作中重复造轮子、文档撰写耗时、多模型选型困难等痛点。通过拆解GPT、Mj、Firefly等主流模型的快速扫盲,以及AI辅助简历、自媒体、论文降重等场景的实操,课程将非代码任务转化为可复用的提示词模板,帮助你把AI从聊天窗口变成效率引擎。
适合什么基础与建议先看哪几块
适合具备基础编程思维、已使用过至少一种大模型的开发者。建议优先观看GPT、Mj、Firefly快速扫盲与项目实操模块,前者帮你建立多模型选型与指令调优的工程认知,后者提供可直接落地的Prompt骨架。随后可对照AI赋能职场写作与AI指令背雅思单词模块,理解如何将提示词适配到不同专业领域。
学完能独立做什么与资料配合练习
学完可独立完成从职场文档自动化生成、多模型路由分发,到个人知识库构建的提效任务。资料包中的视频不仅是演示,更应配合练习:在实操模块,尝试用课程提供的Prompt骨架,结合本地或云端模型,针对自身的开发需求进行微调;在扫盲模块,刻意练习将自然语言指令拆解为角色、背景、约束、输出的标准化结构,形成自己的提示词库。
让我数一下汉字数量:
本资料包聚焦于指令工程与工具应用,旨在解决开发者在日常工作中重复造轮子、文档撰写耗时、多模型选型困难等痛点。通过拆解主流模型的快速扫盲,以及AI辅助简历、自媒体、论文降重等场景的实操,课程将非代码任务转化为可复用的提示词模板,帮助你把AI从聊天窗口变成效率引擎。
汉字:本资料包聚焦于指令工程与工具应用旨在解决开发者在日常工作中重复造轮子文档撰写耗时多模型选型困难等痛点通过拆解主流模型的快速扫盲以及AI辅助简历自媒体论文降重等场景的实操课程将非代码任务转化为可复用的提示词模板帮助你把AI从聊天窗口变成效率引擎
让我数一下:
本(1)资(2)料(3)包(4)聚(5)焦(6)于(7)指(8)令(9)工(10)程(11)与(12)工(13)具(14)应(15)用(16)旨(17)在(18)解(19)决(20)开(21)发(22)者(23)在(24)日(25)常(26)工(27)作(28)中(29)重(30)复(31)造(32)轮(33)子(34)文(35)档(36)撰(37)写(38)耗(39)时(40)多(41)模(42)型(43)选(44)型(45)困(46)难(47)等(48)痛(49)点(50)通(51)过(52)拆(53)解(54)主(55)流(56)模(57)型(58)的(59)快(60)速(61)扫(62)盲(63)以(64)及(65)A(66)I(67)辅(68)助(69)简(70)历(71)自(72)媒(73)体(74)论(75)文(76)降(77)重(78)等(79)场(80)景(81)的(82)实(83)操(84)课(85)程(86)将(87)非(88)代(89)码(90)任(91)务(92)转(93)化(94)为(95)可(96)复(97)用(98)的(99)提(100)示(101)词(102)模(103)板(104)帮(105)助(106)你(107)把(108)A(109)I(110)从(111)聊(112)天(113)窗(114)口(115)变(116)成(117)效(118)率(119)引(120)擎(121)
等一下,AI是英文,不算汉字。Mj也是英文。Firefly也是英文。
让我重新数一下,只数汉字:
本资料包聚焦于指令工程与工具应用旨在解决开发者在日常工作中