大模型智能体实战全栈课：Coze、Dify、RAG 多媒体与 OpenClaw 从入门到企业部署

1.1　你的第一个智能体是如何工作的
1.2　为什么需要它：解决大模型的三大痛点
1.3　它能干什么：看看这些真实场景
1.4　三大用武之地：成为你的超级外挂
1.5　5分钟上手：从想法到落地
2.1　两大平台对比：Coze和Dify
2.2　一张表看懂Coze和Dify
2.3　快速了解Coze：小白也能轻松上手
2.4　Coze实战演示
2.4.1　Coze中的智能体
2.4.2　工作流配置：让AI按流程办事
2.5　Dify适合谁
2.6　选择建议：4步找到适合你的工具
3.1　设计思路
3.2　实战详解：从零开始搭建你的分发助手
3.2.1　抖音视频文案提取
3.2.2　小红书笔记仿写
3.2.3　生成小红书笔记配图
3.2.4　飞书数据格式化处理器
3.2.5　添加飞书多维表格记录
3.2.6　实现批量处理
4.1　解决痛点
4.2　设计思路
4.2.1　技术突破
4.2.2　商业效益
4.2.3　行业影响
4.3　实战详解：搭建完整内容生产流水线
4.3.1　搭建文案生成流程
4.3.2　搭建主页制作流程
4.3.3　搭建内页生成流程
4.3.4　批量生产工作流
5.1　解决痛点
5.2　核心技术
5.3　实战详解：手把手教你搭建智能客服
5.3.1　本地文件检索
5.3.2　在线文件检索
5.3.3　图片检索
5.3.4　问题优化模型
5.3.5　意图识别与AI回复
5.3.6　飞书多维表格录入
6.1　快速插件
6.1.1　到底什么是插件
6.1.2　工作全流程
6.1.3　关键构成
6.2　实战详解：让AI学会调用外部服务
6.2.1　创建流程
6.2.2　避“坑”指南
6.2.3　应用实例：构建完整天气查询流程
6.3　实战详解：从零搭建你的第一个编程插件
6.3.1　创建流程
6.3.2　核心能力
6.3.3　进阶实战：开发抖音文案提取插件
7.1　解决痛点
7.2　设计思路
7.2.1　技术突破
7.2.2　商业效益
7.2.3　行业革新
7.3　实战详解：快速制作专业数字人视频
7.3.1　从提示词到视频的完整流程
7.3.2　基于提示词生成口播文案
7.3.3　调用飞影插件制作数字人视频
7.3.4　循环检查视频制作进度
8.1　解决痛点
8.2　设计思路
8.2.1　技术突破
8.2.2　商业效益
8.3　实战详解：从文案到成片的自动化生产线
8.3.1　生成故事文案
8.3.2　生成主标题
8.3.3　生成首页主角图
8.3.4　生成分镜头文案、音频与图片
8.3.5　数据集成
8.3.6　制作成片
9.1　设计思路
9.2　实战详解一：用RPA自动采集竞品数据
9.2.1　四步实现自动化数据抓取
9.2.2　RPA脚本指令详解
9.3　实战详解二：Coze智能体工作流的构建
9.3.1　DP.flow子流程
9.3.2　Coze工作流
9.3.3　主流程调用DP.flow
9.4　实战详解三：飞书数据自动化回写指南
9.4.1　飞书环境配置
9.4.2　创建多维表格
9.4.3　建立多维表格连接
9.4.4　将data字符串转JSON对象
9.4.5　提取存储数据
9.4.6　写入飞书多维表格
10.1　初识OpenClaw：从对话到行动的飞跃
10.1.1　什么是OpenClaw
10.1.2　核心架构：三层协同的智能系统
10.1.3　核心优势与适用场景
10.2　OpenClaw快速安装指南
10.2.1　安装必读
10.2.2　一键安装
10.2.3　接入飞书
10.2.4　接入微信
10.2.5　接入QQ
10.2.6　卸载操作
10.3　OpenClaw快速使用指南
10.3.1　初始人设配置
10.3.2　常用配置
10.3.3　常用命令
10.4　OpenClaw技能（Skills）系统：让AI拥有“双手”
10.4.1　技能系统概述
10.4.2　技能加载优先级
10.4.3　ClawHub：技能市场
10.4.4　技能的配置与管理
10.4.5　技能安装示例：GitHub集成技能