AI时代人人必修课-提示词工程+大语言模型

1-AI时代：提示词工程的崛起/

[ 44M] 1-1 提示词工程师导学[必看，带你避坑]

2-AI与提示词工程：机遇、挑战与市场展望/

[ 39M] 2-1 AI 风口，催生“提示词工程”新岗位，市场需求和职业发展？

[ 57M] 2-2 _示例_通用Prompt技能，扩展视野+效率提升

[ 32M] 2-3 _进阶_Prompt Engineering的概念及相关技术

[ 38M] 2-4 提示词聚合网站：xx个你必须知道的Prompt，靠谱吗？

[ 84M] 2-5 _扩展_AI时代的机遇与挑战：哪些工作可能会消失

3-实践环境准备：模型选择、工具推荐与配置实践/

[ 64M] 3-1 LLM模型选择：开源与闭源，商用or版权要求

[ 63M] 3-2 硬件选择：针对于LLM模型的基本的硬件要求与选择

[ 32M] 3-3 国外平台推荐：ChatGPT&Claude(playground平台)

[ 74M] 3-4 国内平台推荐：通义、文心、讯飞星火、百川、智谱

[ 39M] 3-5 付费AI工具，值得不值得？比如ChatGPT plus&Midjourney等

[ 28M] 3-6 _扩展_海外银行开户及法律法规注意事项

[ 37M] 3-7 _扩展_ChatGPT如何注册&如何支付成为Plus会员

[ 39M] 3-8 大语言模型：ChatGPT平替方案大合集（6种方案）

[ 18M] 3-9 团队环境配置：团队使用GPT工具的工作流

4-Prompt提示词策略：编写原则、优化技巧与结构探讨/

[8.9M] 4-1 _补充说明_吴恩达-提示词工程&课程学习笔记获取

[ 54M] 4-2 原则一：使用明确且具体的指令

[ 50M] 4-3 原则二：给模型时间去思考

[ 46M] 4-4 _案例分析_ 5大Prompt优化原则

[7.8M] 4-5 章总结：Prompt基础结构（指令、输入、背景、输出要求）

5-八大通识技能：提示词如何拓宽视野与提升效率/

[ 30M] 5-1 技巧一：设定LLM大模型的角色（为AI设置一个角色），限制内容范围

[ 23M] 5-2 技巧二：设定角色(为自己设定一个角色-背书)

[ 50M] 5-3 技巧三：明确问题并提供背景信息

[ 37M] 5-4 技巧四：限制回复长度与精确度

[ 48M] 5-5 技巧五：分阶段提问，让LLM一步步思考（需要注意的点及AgentAI工具）

[ 30M] 5-6 技巧六：明确你的要求和目的

[ 54M] 5-7 技巧八：系统化设计你的自定义指令（ChatGPT专属）

6-职场大师：提示词通用技能，助力职场/

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[ 37M] 6-1 成为专业的人：提供思考的方向

[ 66M] 6-2 _扩展_会议纪要：如何利用语音转文字的工具+LLM形成摘要

[ 43M] 6-3 学习效率提升类技巧（学习方法、名词解释、观念剖析、学习反馈）

[ 25M] 6-4 如何总结一本书的内容

[ 41M] 6-5 _进阶阅读_基于目标，帮你选择性的阅读

[ 42M] 6-6 整理笔记与撰写总结

[ 68M] 6-7 教育相关：面试官、英语学习、心理指导等

7-码农利器：程序员的提示词实战/

[ 31M] 7-1 辅助程序员编程的应用（Codeium、Cursor、Tabnine等）

[ 49M] 7-2 常见的编程应用场景：快速验证想法

[ 20M] 7-3 chatGPT史诗更新：自定义GPT模型（大模型的微调）

[ 30M] 7-4 _更新_如何搜索公开的GPTs

[ 41M] 7-5 帮忙程序员写个周报

[ 21M] 7-6 个性化简历：针对不同JD的简历优化（1）

[ 47M] 7-7 个性化简历：针对不同JD的简历优化（2）

[ 54M] 7-8 将你的想法实现为产品（产品经理、工作流推动）

[ 67M] 7-9 回复技术邮件（解答疑惑、组织语言）

资料/