这门课解决什么工作场景

在AGI技术迅速渗透职场的当下，许多从业者陷入“会用工具却用不好”的困境：明明拥有强大的大模型资源，却因指令表述模糊、逻辑缺失，导致产出结果泛泛而谈或偏离需求，最终仍需人工花费大量时间修改。本课程聚焦于“提示词工程”与“大模型底层认知”，旨在解决这一核心痛点。它不教授晦涩的代码开发，而是直接针对文案策划、内容运营、行政整理、数据分析等高频工作场景，提供一套标准化的AI交互方法论。通过学习，你将掌握如何把模糊的业务需求拆解为结构清晰、语义明确的指令，让大模型精准理解意图，从而将重复性的初稿撰写、信息聚合、逻辑梳理等工作自动化，显著提升个人产出效率。

适合什么基础 & 建议先看哪几块

课程门槛极低，适合零基础职场人及希望规范AI使用流程的进阶用户。学习路径上，强烈建议严格按照资料顺序推进：首先观看“大模型的认知”模块，这是建立正确预期的地基，帮助学习者厘清模型的能力边界与局限性，避免后续实战中因盲目信任或过度依赖模型而犯错；随后进入“提示词工程”理论阶段，掌握角色设定、任务拆解、约束条件等核心技巧；最后务必落实“提示词实战”环节。对于有经验的学员，可快速浏览认知部分，但不可跳过，因为许多高阶问题往往源于对底层原理理解的偏差。整个L1阶段设计紧凑，强调从理论到应用的即时转化。

学完能独立做什么 & 资料怎么配合练习

完成本阶段课程后，你将具备独立设计结构化提示词的能力，能够针对具体职场任务输出高质量、可直接参考的初稿或方案。你不再只是简单地问“帮我写个大纲”，而是能构建包含背景、目标、格式、风格等多维约束的完整指令体系。资料配合练习方面，预习资料用于课前建立基本概念框架；视频课程中的实战案例切忌“只看不动”，必须暂停视频，在本地环境中跟随复现，并尝试替换案例中的业务场景进行变体练习。只有亲手调试过Prompt，观察不同参数对结果的影响，才能真正掌握这门技能，将课程知识转化为实际工作中的生产力杠杆。

课程目录

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12 上传 ├─1-AGI2407班预习资料 │ └─1-AGI2407班预习资料 │ 1-AGI2407班预习资料.rar │ ├─2-AGI2407班L1阶段 │ ├─01-24.12.24开班典礼 │ │ │ 01-24.12.24开班典礼.mp4
 │ │ │ │ │ └─视频（结课后给观看方式） │ ├─02-24.12.27-大模型的认知-于老师 │ │ └─视频（结课后给观看方式） │ │ 02-大模型的认知-24.12.27-于老师.mp4
 │ │ │ ├─03-24.12.31-提示工程-于老师 │ │ └─视频（结课后给观看方式） │ │ 03-提示词工程-24.12.31-于老师.mp4
 │ │ │ ├─04-25.1.3-提示工程实战-于老师 │ │ └─视频（结课后给观看方式） │ │ 04-提示工程项目-25.1.3-于老师.mp4
 │ │ │ └─05-25.1.7-提示工程项目-于老师 │ └─视频（结课后给观看方式） │ 05-提示工程项目-25.1.7-于老师.mp4
 │ ├─3-AGI2407班L2阶段 │ ├─06-function calling-25.1.10-于老师 │ │ └─视频（结课后给观看方式） │ │ 06-function calling-25.1.10.mp4
 │ │ │ ├─07-python基础（加课）-25.1.13-于老师 │ │ └─视频（结课后给观看方式） │ │ 07-python基础（加课）-25.1.13-于老师.mp4
 │ │ │ ├─08-RAG相关知识点-25.1.14-于老师 │ │ └─视频（结课后给观看方式） │ │ 08-RAG相关知识点-25.1.14.mp4
 │ │ │ ├─09-RAG进阶-25.1.17-于老师 │ │ └─视频（结课后给观看方式） │ │ 09-RAG进阶-25.1.17.mp4
 │ │ │ └─10-langchain框架快速入门-25.1.21-于老师 │ │ 10-langchain框架快速入门-25.1.21-于老师.mp4
 │ │ │ └─视频（结课后给观看方式） ├─4-AGI2407班L3阶段 │ ├─11-Langchain框架讲解-25.2.7 │ │ │ 11-Langchain框架讲解-25.2.7.mp4
 │ │ │ │ │ ├─视频（结课后给观看方式） │ │ └─资料 │ │ 02-langchain之Model.ipynb │ │ 03-1-langchain实现RAG.ipynb │ │ 03-langchain-chain链.ipynb │ │ │ ├─12-Langchain框架讲解（二）-25.2.

11 │ │ │ 12-Langchain框架讲解（二）-25.2.11.mp4
 │ │ │ │ │ ├─视频（结课后给观看方式） │ │ └─资料 │ │ 03-1-langchain实现RAG(1).ipynb │ │ 04-langchain-agent代理.ipynb │ │ 05-LangChain之工具Tools.ipynb │ │ 06-langchain-memory记忆.ipynb │ │ │ ├─13-RAG进阶（二）-25.2.

14 │ │ │ 13-RAG进阶（二）-25.2.14.mp4
 │ │ │ baiduyunguangjia_cfg_A900527E-5BA6-4d22-8E96-E40D5C6EDF61.cfg │ │ │ │ │ ├─视频（结课后给观看方式） │ │ └─资料 │ │ 01-简单RAG.ipynb │ │ 02-简单RAG.ipynb │ │ 03-进阶RAG.ipynb │ │ 04-进阶RAG.ipynb │ │ 07-LangSmith.ipynb │ │ Langchain_RAGProject-main.zip
 │ │ 初赛训练数据集.pdf
 │ │ 天气搜索，API接口.txt │ │ │ ├─14-langchain项目讲解-25.2.

18 │ │ │ 14-langchain项目讲解-25.2.18.mp4
 │ │ │ │ │ ├─视频（结课后给观看方式） │ │ └─资料 │ │ graph-rag-tunshixingkong.zip
 │ │ │ ├─15-何谓Agent，为何Agent-25.2.

21 │ │ │ 15-何谓Agent，为何Agent-25.2.21.mp4
 │ │ │ │ │ ├─视频（结课后给观看方式） │ │ └─资料 │ │ Agent智能体.ipynb │ │ requirements(3).txt │ │ 示例文件.zip
 │ │ │ ├─16-何为开源大模型，为何开源大模型-25.2.

26 │ │ ├─视频（结课后给观看方式） │ │ │ 16-何为开源大模型、为何要开源大模型-25.2.26（1）.mp4
 │ │ │ │ │ └─资料 │ │ 何为开源大模型、为何要开源大模型( │ │ │ ├─17-大模型微调技术之数据清洗-25.3.1 │ │ ├─视频（结课后给观看方式） │ │ │ 17-大模型微调技术之数据清洗-25.3.1.mp4
 │ │ │ │ │ └─资料 │ │ 2大模型微调技术之数据清洗( │ │ 通用数据-链接.txt │ │ │ └─18-大模型微调技术-25.3.5 │ │ 18-大模型微调技术-25.3.5.mp4
 │ │ │ ├─视频（结课后给观看方式） │ └─资料 │ 3模型微调（ │ └─5-AGI2407班L4阶段 ├─19-大模型评估方式-25.3.8 │ │ 19-大模型评估方式-25.3.8.mp4
 │ │ │ ├─视频（结课后给观看方式） │ └─资料（ │ 4大模型评估方式.pptx │ ├─20-MopaaS AI大模型平台介绍-25.3.

11 │ │ 20-MopaaS AI大模型平台介绍-25.3.11.mp4
 │ │ │ ├─视频（结课后给观看方式） │ └─资料 │ MoPaaS AI大模型平台快速入门手册_20250212(1).pptx │ ├─21-大模型量化-25.3.

12 │ │ 21-大模型量化-25.3.12.mp4
 │ │ │ └─资料 │ 5大模型量化（ │ └─22-大模型部署-25.3.15 │ 22-大模型部署-25.3.15.mp4
 │ └─资料 │ 大模型部署（ │ └─大模型部署相关文档 │ deploy-extra.ipynb │ deploy.ipynb │ └─img deepseek_dependency.png modelscope_detail.png pytorch_version.png