从环境到提示词,打通 Agent 工程化的第一公里。厘清 Agent 与 LLM 的边界,搭建可复现的运行时与工具链路;用结构化 Prompt 与输出约束,把提示词从玄学调参变成可评审、可测试、可版本管理的工程资产。
开始学习从环境到提示词,打通 Agent 工程化的第一公里。厘清 Agent 与 LLM 的边界,搭建可复现的运行时与工具链路;用结构化 Prompt 与输出约束,把提示词从玄学调参变成可评审、可测试、可版本管理的工程资产。
开始学习01-AI时代的机遇与挑战
03:1002-AI_Agent核心概念
04:2203-Openclaw超级个人助理
06:3604-主流平台对比与选择
01:0101-1、系统要求与准备
02:1402-2、初始化向导
02:4103-3、windows平台搭建
03:5604-4、MacOs平台搭建
03:5905-5、Linux平台搭建
04:4106-6、模型与API
03:0107-AI指令工程入门:像写代码一样说话
01:0108-AI核心功能初体验:四项改变工作方式的看家本领
01:0109-高质量Prompt设计模式:像定义函数一样描述任务
01:0110-Prompt模板库:四种拿来即用的高效指令范式
01:0111-Prompt调试与优化:从“能用”到“好用”的沟通升级
01:0112-结构化Prompt设计:给AI画一张精确的导航地图
01:0113-复杂任务分解:把一座大山变成一级级台阶
01:0114-Prompt评估方法:用四把尺子量出好Prompt
01:0115-A/B测试框架:用实验数据代替凭感觉猜测
01:0116-Prompt安全与边界:守好AI应用的最后一道防线
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