马士兵教育-2026年AI实战副业工具课【系统课】

课程目录

001-AI大模型提示词工程深入实战/
01-提示词工程/
1.提示词工程课程介绍 546.sz
10.写好结构化提示词的4要素 859.sz
11.利用费曼学习法写好提示词 13.sz
12.8020原则激发大模型指导学习 553.sz
13.写一条利用番茄工作法Prompt 321.sz
14.利用SQ3R学习法构建提示词Prompt 474.sz
15.结合艾宾浩斯遗忘曲线构建学习计划Prompt 324.sz
16.交叉主题和双编码概念设计Prompt 809.sz
17.kimi,gpt4,文心一言,gemini等大模型对比分块学习法和多感官学习法提示词的效果 886.sz
18.playground调试学习 tempature max_tokens参数 131.sz
19.top P参数 Presence penalty和Frequency peanalty参数对比 293.sz
2.prompt和Prompt engineering剖析 555.sz
20.零样本提示词和零样本思维链技巧 558.sz
21.通过零样本思维链辅导小孩做数学题 104.sz
22.少样本和少样本思维链 169.sz
23.大模型self-consistency特性 871.sz
24.思维树提示词构建深入剖析 232.sz
25.anaconda环境搭建 811.sz
26.anconda jupyter notebook使用和虚拟环境构建 407.sz
27.python抓取抖音热榜数据集 885.sz
28.爬取对标账号首页数据之影刀介绍 650.sz
29.使用影刀抓取抖音用户首页所有标题描述数据 714.sz
3.大模型介绍,生成简历,写小红书文案,生成图片 860.sz
30.使用大模型学习如何写爆款标题 924.sz
31.提示词工程化之深入部析结构化提示词 301.sz
32.结构化提示词实战诗人提示词 823.sz
33.设计小红书，公众号，头条号的爆款结构化提示词 112.sz
34.非常牛叉通过结构化提示词设计一个python网络爬虫 17.sz
35.必看这一个牛叉的逆向提示词工程 194.sz
36.小红书创作文案同时生成抖音的脚本和分镜头 437.sz
37.小红书种草笔记结构化提示词 672.sz
38.生成本科论文结构化提示词 569.sz
39.短篇小说提示词创作爆款微头条. 646.sz
4.提示词基本技巧_灵活运营指令符号_指定输出格式markdown结合xmind生成思维导图 314.sz
40.OpenAi之GPT-4o 313.sz
41.开发介绍并完成一个postman请求gpt api 668.sz
42.python编程实现提示词原则比如特殊符号 输出格式 步骤 711.sz
43.python编程之提示词工程思维链 456.sz
44.提示词迭代优化 521.sz
45.文本概括提示词 273.sz
46.提示词文本推断 inferring 578.sz
47.文本转换 transforming 528.sz
48.文本扩展自动回复邮件 评价邮件 temperature设定下情况有什么变化 174.sz
49.订餐机器人和playground模式生成代码之怎么python编程写提示词工程 41.sz
5.自己定义格式输出_使用openrouter对比大模型结果 776.sz
6.plantuml和json格式输出并使用vscode展示 463.sz
7.mermaid格式输出 238.sz
8.使用chatgpt的gpts制作流程图 691.sz
9.如何使用角色扮演与好提示词 191.sz
AI大模型提示词工程深入实战.rar
002-DALL.E3深入实战/
01-DALL.E3/
1.dalle3和copilot介绍 dalle3内置提示词深入剖析 .sz
10.gpts绘图工具分享使用-局部重绘-logo设计 .sz
11.logo设计器天马行空设计自己想要的logo .sz
12.logo设计器分享 .sz
13.Glibatree art designer应用画图设计 .sz
14.绘画大师深入研究-生成结构化提示词分析-局部重绘的应用 .sz
15.super dalle应用实战结构化提示词gpt应用实战 .sz
16.人物一致性技巧-使用gen_id .sz
17.模仿大师通过图片逆向生成图诗词-模仿别人的图片 .sz
2.dall e3结构化提示词深入剖析 .sz
3.bing-copilot结构化提示词画图创作-风格调试 .sz
4.结构化提示词控制风格-角度 .sz
5.dall e3 做古诗词插图-抖音赛道可以研究这个方向 .sz
6.自定义 预设角色和定义输出 .sz
7.魔法提示词自动生成创意提示词,成为作图大师 .sz
8.古诗词插画大师提示词工程设计-提高小红书抖音创作效率 .sz
9.超级吸引眼球的knolling风格 .sz
DALL.E3深入实战.rar
003-Midjourney深入实战/
Midjourney/
1.midjourney介绍和基础环境搭建 .sz
10.chaos混乱变化参数详解 .sz
11.seed种子参数连续作图 .sz
12.show命令还原图片和seed补充 .sz
13.角色一致性餐数详解cref和cw .sz
14.style reference参数深入详解结合--repeat参数和花括号技巧 .sz
15.个性化参数详解personalization .sz
16.multi prompts详解 .sz
17.quality参数深入详解 .sz
18.stop和video参数详解 .sz
19.tile平布参数应用实战 .sz
2.midjourney服务器介绍和prompt构建 .sz
20.有意思的wired怪异数让创意天马行空 .sz
21.image prompts图生图详解 .sz
22.describe命令结合抖音号创作深入详解 .sz
23.blend融图深入详解 .sz
24.shorten命令优化提示词和在图重生成文本 .sz
3.setting命令详解_模型对比_raw mode模式_stylize参数详解 .sz
4.setting命令之personalization_public mode和remix mode混合模式详解 .sz
5.生成图的mode模式和reset .sz
6.niji动漫模型的style参数配置 .sz
7.upscale_zoom_vary_扩图深度解读 .sz
8.局部重绘发挥强大的创造力 .sz
9.midjourney提示词基本规范和ar参数使用 .sz
Midjourney深入实战.rar
004-AI视频工具深入实战/
AI视频工具/
1.AI视频生成工具国外情况详解 .sz
10.火爆的美女案例 .sz
11.黑神话悟空生成视频 .sz
12.画中熊猫变出到客厅-多平台对比 .sz
2.国内AI视频大模型详解-即梦-可灵-海螺等 .sz
3.海螺AI实战爆款有趣的打架视频生成 .sz
4.Al让小米su7做漂亮的漂移 .sz
5.分析AI视频技术在抖音-小红书-快手上面的账号 .sz
6.3个案例深入理解生成视频的prompt基础公式 .sz
7.精确提示词实现镜头控制实现一些震滤的效果 .sz
8.midjourney生产图结合海螺Al生成小狗魔幻视频 .sz
9.实战老虎咆哮魔幻视频-描回结合海螺 .sz
AI视频工具深入实战.rar
005-Dify-实用的AI应用开发工具/
Dify AI平台/
1.01-Dify总体内容介绍 .sz
10.10-Dify快速上手-创业咨询助手 .sz
11.11-聊天助手-多模型调试-01 .sz
12.12-聊天助手-多模型调试-02 .sz
13.13-文本生成应用-童话故事编写 .sz
14.14-Agent-文生图Agent .sz
15.15-Agent-旅游助手 .sz
16.16-Dify工作流-工作流类型介绍 .sz
17.17-开始+LLM+直接回复节点-生成标题案例 .sz
18.18-文档提取器节点-文档分析助手案例 .sz
19.19-知识检索节点-医疗知识问答平台案例 .sz
2.02-什么是Dify .sz
20.20-代码执行节点-SQL查询数据库表格展示结果案例 .sz
21.21-问题分类器节点-问题分类检索案例 .sz
22.22-条件分支节点-条件分支问题回复案例 .sz
23.23-参数提取器节点-参数提取案例 .sz
24.24-迭代节点-AI技术介绍案例 .sz
25.25-Http请求节点-Http请求访问后端服务案例-01 .sz
26.26-Http请求节点-Http请求访问后端服务案例-02 .sz
27.27-数据查询智能助手AI应用-01 .sz
28.28-数据查询智能助手AI应用-02 .sz
29.29-技术手册生成助手AI应用 .sz
3.03-Dify搭建-Docker Desktop安装及配置 .sz
30.30-爆款标题生成助手 .sz
31.31-数据可视化助手 .sz
32.32-Dify关联Ollama构建翻译助手 .sz
33.33-Dify AI应用-发布为公开站点和嵌入网站 .sz
34.34-Dify AI应用-基于API开发 .sz
35.35-Dify文生图-补充 .sz
4.04-Dify搭建-Dify部署 .sz
5.05-Dify搭建-Bug解决及Dify页面介绍 .sz
6.06-MySQL8基于Window搭建 .sz
7.07-Dify连接MySQL配置 .sz
8.08-Dify 接入大模型 .sz
9.09-Dify快速上手-法律咨询助手 .sz
Dify-实用的AI应用开发工具.rar
006-ollama-AI大模型部署工具/
Ollama工具/
1.01-什么是Ollama .sz
10.10-Ollama 可视化WebUI - Msty 安装使用及指定文档分析 .sz
11.11-Ollama 可视化WebUI - Msty 构建本地知识库 .sz
12.12-Ollama Java Rest API - 与模型一次对话 .sz
13.13-Ollama Java Rest API - 与模型携带历史消息对话 .sz
14.14-Ollama Python Rest API - 与模型一次对话 .sz
15.15-Ollama Python Rest API - 与模型携带历史消息对话 .sz
16.16-Ollama Python API 操作模型 .sz
17.17-Ollama 案例 - 数据分类 .sz
18.18-Ollama 案例 - RAG构建 .sz
2.02-Ollama下载及安装 .sz
3.03-Ollama支持的模型 .sz
4.04-Ollama快速上手 .sz
5.05-Ollama 命令介绍-01 .sz
6.06-Ollama 命令介绍-02 .sz
7.07-Ollama 自定义模型 .sz
8.08-Ollama 可视化WebUI - OpenWebUI安装-01 .sz
9.09-Ollama 可视化WebUI - OpenWebUI使用-02 .sz
ollama-AI大模型部署工具.rar
007-Claude/
Claude/
1.01-Claude课程内容介绍 .sz
10.10-Claude Java API - 携带历史消息与模型对话 .sz
11.11-Claude Java API - 图像分析 .sz
12.12-Claude Function Calling原理 .sz
13.13-Claude Function Call 实现 - 工具定义及使用 .sz
14.14-Claude Function Call 实现 - 执行工具并输出工具结果 .sz
15.15-Claude Function Call 实现 - 使用Claude对工具结果回复 .sz
16.16-Claude Function Call 多工具使用 .sz
17.17-Claude Function Call 天气查询案例 .sz
2.02-什么是Claude .sz
3.03-Claude国内注册和使用 .sz
4.04-Claude Prompt建议 .sz
5.05-Claude 模型与Claude API Key .sz
6.06-Calude Python API - 与模型对话 .sz
7.07-Calude Python API - 携带历史消息与模型对话 .sz
8.08-Claude Python API - 图像分析 .sz
9.09-Claude Java API - 与模型对话 .sz
Claude.rar
008-Anthropic MCP协议/
Anthropic MCP 协议/
1.01-Anthropic MCP 协议-课程介绍 .sz
10.10-Java API - Claude Desktop集成MCP Server端 .sz
11.11-Java API - MCP 客户端开发及使用 .sz
12.12-Java API - MCP Client SSE 方式连接 MCP Server .sz
13.13-整合-Dify使用MCP Server 定义工具 .sz
2.02-MCP - 什么是MCP .sz
3.03-MCP - MCP原理 .sz
4.04-MCP - Claude Desktop 下载与安装 .sz
5.05-Python API - MCP Server端开发 .sz
6.06-Python API - Claude Desktop集成MCP Server端 .sz
7.07-Python API - Claude LLM MCP 客户端开发及使用 .sz
8.08-Python API - 通用LLM MCP 客户端开发及使用 .sz
9.09-Java API - MCP Server端开发 .sz
Anthropic MCP协议.rar
009-AI代码编程工具/
01-GitHub Copilot编程助手/
1.01-GitHub Copilot 及 Copilot X介绍 .sz
2.02-GitHub Copilot与IDEA整合使用 .sz
3.03-(无声音，看操作)代码编写、找Bug、优化、注释 .sz
02-Cursor代码编辑器/
1.01-Cursor介绍与安装 .sz
2.02-Cursor AI功能介绍及演示 .sz
3.03-Html实现坦克大战游戏 .sz
4.04-Java实现贪吃蛇游戏 .sz
5.05-Python实现飞机大战游戏 .sz
AI代码编程工具.rar
010-Coze AI 开发平台/
第1章 - Coze介绍/
1.01-Coze AI 开发平台总体介绍 .sz
2.02-Coze介绍及特点 .sz
3.03-Coze平台结构及页面功能介绍 .sz
4.04-Coze订阅 .sz
第2章 - 开发智能体（Agent）/
1.05-Coze Agent 快速上手案例 .sz
10.14-Coze Agent 添加记忆之文件盒子及案例演示 .sz
11.15-Coze Agent 之多Agent模式及案例演示 .sz
12.16-Coze Agent 之对话流模式及案例演示 .sz
2.06-Coze Agent 技能之添加插件及案例演示 .sz
3.07-Coze Agent 技能之添加工作流及案例演示 .sz
4.08-Coze Agent 技能之添加触发器及案例演示 .sz
5.09-Coze 知识库种类及演示 .sz
6.10-Coze Agent 添加知识库及案例演示 .sz
7.11-Coze Agent 添加记忆之变量及案例演示 .sz
8.12-Coze Agent 添加记忆之数据库及案例演示 .sz
9.13-Coze Agent 添加记忆之长期记忆及案例演示 .sz
第3章 - 开发AI应用/
1.17-Coze AI 应用快速上手 - AI翻译应用构建-01 .sz
2.18-Coze AI 应用快速上手 - AI翻译应用构建-02 .sz
3.19-Coze AI 应用-使用对话流构建AI应用案例 .sz
第4章 - 开发工作流/
1.20-工作流快速上手-绘制图片案例 .sz
10.29-工作流业务逻辑节点之变量聚合节点及案例演示 .sz
11.30-工作流输入输出节点及案例演示 .sz
12.31-工作流数据库节点之SQL自定义节点及案例演示 .sz
13.32-工作流数据库节点之增删改查节点及案例演示 .sz
14.33-知识和数据节点之变量赋值节点及案例演示 .sz
15.34-知识和数据节点之知识库写入和检索节点及案例演示 .sz
16.35-知识和数据节点之长期记忆节点及案例演示 .sz
17.36-图像处理节点之图像生成节点及案例演示 .sz
18.37-图像处理节点之智能抠图节点及案例演示 .sz
19.38-组件节点之HTTP请求节点及案例演示 .sz
2.21-工作流快速上手-智能体和AI应用使用工作流 .sz
20.39-组件节点之问答节点及案例演示 .sz
21.40-组件节点之文本处理节点和json相关节点案例 .sz
3.22-工作流基础节点介绍 .sz
4.23-工作流基础节点综合案例 .sz
5.24-工作流业务逻辑节点之代码节点及案例演示 .sz
6.25-工作流业务逻辑节点之选择器节点及案例演示 .sz
7.26-工作流业务逻辑节点之意图识别节点及案例演示 .sz
8.27-工作流业务逻辑节点之循环节点及案例演示 .sz
9.28-工作流业务逻辑节点之批处理节点及案例演示 .sz
第5章 - 自定义插件/
1.41-基于已有服务自定义插件 .sz
第6章 - Coze代码API/
1.42-Coze代码API - Python SDK 操作 Coze 智能体 .sz
2.43-Coze代码API - Java SDK 操作 Coze 智能体 .sz
第7章 - Coze与Dify区别/
1.44-Coze与Dify区别 .sz
Coze AI 开发平台.rar
011-Coze Stdio AI 开发平台/
1.01-Coze Stdio - 总体内容介绍 .sz
10.10-VMware与Centos7 - 快照与克隆 .sz
11.11-Coze Stdio - linux中docker安装 .sz
12.12-Coze Stdio - 基于Docker 完整部署 .sz
13.13-Coze Stdio - 界面及功能介绍 .sz
14.14-Coze Stdio - Ollama 下载及安装 .sz
15.15-Coze Stdio - 配置使用 Ollama 聊天模型 .sz
16.16-Coze Stdio - 配置使用 Ollama Embedding模型 .sz
17.17-Coze Stdio - Agent快速上手案例 .sz
18.18-Coze Stdio - Agent使用插件案例 .sz
19.19-Coze Stdio - Agent使用工作流案例 .sz
2.02-Coze Stdio - Coze 开源版介绍 .sz
20.20-Coze Stdio - 知识库三种类型创建 .sz
21.21-Coze Stdio - Agent使用知识库 .sz
22.22-Coze Stdio - Agent使用变量 .sz
23.23-Coze Stdio - Agent使用数据库 .sz
24.24-Coze Stdio - 创建AI应用测试案例（了解） .sz
25.25-Coze Stdio - 自定义插件及案例 .sz
26.26-Coze Stdio - Python & Java API 与Agent进行对话 .sz
27.27-Coze Stdio - ChatSDK 结合React项目使用 .sz
3.03-Coze Stdio - Coze Stdio 部署介绍 .sz
4.04-Coze Stdio - VMware与虚拟机介绍 .sz
5.05-VMware与Centos7 - VMware安装 .sz
6.06-VMware与Centos7 - 虚拟机创建 .sz
7.07-VMware与Centos7 - 安装Centos7 .sz
8.08-VMware与Centos7 - 网络配置 .sz
9.09-VMware与Centos7 - xshell&xftp .sz
Coze Stdio AI 开发平台.rar
配套课件-Coze Stdio AI 开发平台.rar
012-Spring AI/
01-Spring AI 介绍/
1.01-Spring AI 课程总体介绍 .sz
2.02-Spring AI 介绍及特点 .sz
3.03-Spring AI 快速上手案例-deepseek聊天可视化案例-01 .sz
4.04-Spring AI 快速上手案例-deepseek聊天可视化案例-02 .sz
02-Models 模型/
1.05-Spring AI - Chat Model - 流式聊天设置 .sz
10.14-Spring AI - RAG本地知识库检索升级实现 .sz
11.15-Spring AI Image Model使用案例 .sz
12.16-Spring AI Audio Model - 文本转语音案例实现-01 .sz
13.17-Spring AI Audio Model - 文本转语音案例实现-02 .sz
14.18-Spring AI Audio Model - 语音转文字案例实现 .sz
2.06-Spring AI - Chat Model - 运行时参数设置 .sz
3.07-Spring AI - Embedding 介绍 .sz
4.08-Spring AI - 智普AI Embedding 文本向量化案例 .sz
5.09-Spring AI - Embedding 案例 - 查找相似文本 .sz
6.10-Spring AI - 什么是RAG .sz
7.11-Spring AI - 手动实现RAG案例 .sz
8.12-Spring AI - 手动实现RAG案例测试及问题 .sz
9.13-Spring AI - 解决RAG检索不准确问题方案 .sz
03-Spring AI 结合Ollama/
1.19-Spring AI 结合Ollama - Ollama下载与安装 .sz
2.20-Spring AI 结合Ollama - ChatClient 聊天案例 .sz
3.21-Spring AI 结合Ollama - Ollama Embeddings 案例 .sz
04-Chat Client/
1.22-Spring AI - ChatClient介绍及与ChatModel对比 .sz
2.23-Spring AI - ChatClient 使用案例 .sz
3.24-Spring AI - 一个项目使用多个聊天模型设置方式 .sz
4.25-Spring AI - 多模型聊天示例 .sz
5.26-Spring AI - 图片识别-图像和身份证识别案例 .sz
05-Chat Memory 聊天记忆/
1.27-Spring AI - ChatMemory 抽象及使用方式 .sz
2.28-Spring AI - ChatMemory 存储在内存案例实现 .sz
3.29-Spring AI - ChatMemory 存储在MySQL案例实现 .sz
06-Tool Calling 工具调用/
1.30-Spring AI - Tool Calling 工具定义与使用 .sz
2.31-Spring AI - Tool Calling 使用案例 .sz
07-MCP 模型上下文协议/
1.32-Spring AI - MCP 介绍与原理 .sz
2.33-Spring AI - MCP Client和Server通信机制及依赖包 .sz
3.34-Spring AI - STDIO传输 - MCP Server端代码开发 .sz
4.35-Spring AI - STDIO传输 - MCP Client端代码开发 .sz
5.36-Spring AI - STDIO传输 - 大模型调用工具测试 .sz
6.37-Spring AI - WebFlux SSE 传输Server和Client开发及测试 .sz
08-检索增强生成（RAG）/
1.38-Spring AI - Milvus 向量数据库介绍 .sz
2.39-Spring AI - Docker搭建及Milvus Standalone安装 .sz
3.40-Spring AI - Milvus核心概念及Milvus Cli操作 .sz
4.41-Spring AI - Java API 操作 Milvus .sz
5.42-Spring AI - 开箱即用RAG 代码案例实现 .sz
6.43-Spring AI - QuestionAnswerAdvisor代码测试 .sz
7.44-Spring AI - RetrievalAugmentationAdvisor代码测试 .sz
8.45-Spring AI - 导游考试RAG综合案例 .sz
Spring AI.rar
013-RAGFlow AI 平台/
01-RAGFlow 介绍及特点/
1.01-RAGFlow课程总体介绍 .sz
2.02-RAGFlow介绍及特点 .sz
3.03-RAGFlow使用方式介绍 .sz
02-VMware与虚拟机操作/
1.04-Linux系统搭建总体介绍 .sz
2.05-VMware与Centos7 - VMware安装 .sz
3.06-VMware与Centos7 - 虚拟机创建 .sz
4.07-VMware与Centos7 - 安装Centos7 .sz
5.08-VMware与Centos7 - 网络配置 .sz
6.09-VMware与Centos7 - xshell&xftp .sz
7.10-VMware与Centos7 - 快照与克隆 .sz
03-RAGFlow安装部署/
1.11-Linux中安装docker .sz
2.12-RAGFlow基于docker配置及部署 .sz
04-RAGFlow WebUI 操作/
1.13-RAGFlow配置大语言模型 .sz
10.22-RAGFlow Agent - Switch 分支节点及案例 .sz
11.23-RAGFlow Agent - Iteration 循环迭代节点及案例 .sz
12.24-RAGFlow Agent - Categorize 分类节点及案例 .sz
13.25-RAGFlow Agent - Code代码节点介绍 .sz
14.26-RAGFlow Agent - Text Processing文本处理节点及案例 .sz
15.27-RAGFlow Agent - ExeSQL 节点及案例 .sz
16.28-RAGFlow Agent - Http节点及案例 .sz
2.14-RAGFlow快速上手案例 .sz
3.15-RAGFlow知识库操作 .sz
4.16-RAGFlow聊天相关操作 .sz
5.17-RAGFlow搜索相关操作 .sz
6.18-RAGFlow Agent - Begin和Agent节点介绍 .sz
7.19-RAGFlow Agent - Agent节点案例 .sz
8.20-RAGFlow Agent - Retrieval知识检索节点及案例 .sz
9.21-RAGFlow Agent - 等待输入节点及案例 .sz
05-RAGFlow 关联Ollama/
1.29-RAGFlow 关联Ollama模型 .sz
06-RAGFlow 嵌入网站及API操作/
1.30-RAGFlow 嵌入网站 - 聊天助手嵌入网站 .sz
2.31-RAGFlow 嵌入网站 - Agent嵌入网站 .sz
3.32-RAGFlow Http API - Http方式与Assistant 对话代码案例 .sz
4.33-RAGFlow Http API - Http方式与Agent对话代码案例 .sz
5.34-RAGFlow Python SDK 方式与Assistant对话代码案例 .sz
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