Gumroad 是个助力创作者直接面向用户销售产品的开源电商平台。这个项目包含了完整的 Gumroad 网页应用源码,适合想搭建自定义电商平台或者学习电商系统架构的开发者。
主要特色:
- 支持数字商品和实物的销售管理;
- 完善的用户认证和支付流程集成;
- 灵活的产品展示和订单处理;
- 代码基于 Ruby on Rails 和现代前端技术;
- 配套文档详尽,支持本地开发和部署;
- 集成推送通知、发票生成和多种图片视频处理工具。
无论你是创作者还是开发者,Gumroad 都能帮你低成本试水电商业务,快速上线自己的销售平台。
#资源参考 #工具 #开源电子商务平台 #开源电商平台
主要特色:
- 支持数字商品和实物的销售管理;
- 完善的用户认证和支付流程集成;
- 灵活的产品展示和订单处理;
- 代码基于 Ruby on Rails 和现代前端技术;
- 配套文档详尽,支持本地开发和部署;
- 集成推送通知、发票生成和多种图片视频处理工具。
无论你是创作者还是开发者,Gumroad 都能帮你低成本试水电商业务,快速上线自己的销售平台。
#资源参考 #工具 #开源电子商务平台 #开源电商平台
GitHub
GitHub - antiwork/gumroad: Sell stuff and see what sticks
Sell stuff and see what sticks. Contribute to antiwork/gumroad development by creating an account on GitHub.
文档解析总是让人头大:PDF结构复杂,格式多样,提取内容费时费力。
MinerU 是一个开源项目,专注于将复杂文档(尤其是PDF)快速高效转成机器可读的Markdown或JSON格式,方便后续用大模型处理和自动化工作流。
它不仅支持排版结构分析、公式识别、表格解析,还能自动去除页眉页脚、脚注,保证语义连贯。更有OCR支持,能处理扫描版PDF,覆盖84种语言。
亮点功能:
- 领先的布局分析和文本识别,支持多栏复杂格式;
- 自动公式转LaTeX,表格转HTML,方便科研文档处理;
- 支持文档录入OCR,适配扫描和乱码PDF;
- 多平台适用,支持CPU和GPU加速;
- 提供在线演示、API接口和本地部署多种使用方式。
MinerU 是一个开源项目,专注于将复杂文档(尤其是PDF)快速高效转成机器可读的Markdown或JSON格式,方便后续用大模型处理和自动化工作流。
它不仅支持排版结构分析、公式识别、表格解析,还能自动去除页眉页脚、脚注,保证语义连贯。更有OCR支持,能处理扫描版PDF,覆盖84种语言。
亮点功能:
- 领先的布局分析和文本识别,支持多栏复杂格式;
- 自动公式转LaTeX,表格转HTML,方便科研文档处理;
- 支持文档录入OCR,适配扫描和乱码PDF;
- 多平台适用,支持CPU和GPU加速;
- 提供在线演示、API接口和本地部署多种使用方式。
GitHub
GitHub - opendatalab/MinerU: Transforms complex documents like PDFs into LLM-ready markdown/JSON for your Agentic workflows.
Transforms complex documents like PDFs into LLM-ready markdown/JSON for your Agentic workflows. - opendatalab/MinerU
自动生成短视频,从视频文案、素材、字幕到配音和背景音乐,一键搞定,效率翻倍。
MoneyPrinterTurbo 利用强大的 AI 大模型,支持多种视频比例(9:16竖屏、16:9横屏),还能批量生成,适合做抖音、快手、YouTube等平台内容创作。
核心亮点:
- 自动生成视频文案,支持中英双语,灵活定制
- 高清无版权视频素材,支持上传本地素材
- AI智能语音合成,多种声音风格实时试听
- 字幕自动生成,支持字体、颜色、位置多样化调整
- 背景音乐随机或自定义,音量自由调节
- 支持OpenAI、Azure、文心一言等多家大模型接入
- 完整MVC架构,提供Web界面和API接口,方便集成部署
适用场景:内容创作者、短视频运营、小白用户快速上手。
#资源参考 #工具 #AI #短视频生成工具
MoneyPrinterTurbo 利用强大的 AI 大模型,支持多种视频比例(9:16竖屏、16:9横屏),还能批量生成,适合做抖音、快手、YouTube等平台内容创作。
核心亮点:
- 自动生成视频文案,支持中英双语,灵活定制
- 高清无版权视频素材,支持上传本地素材
- AI智能语音合成,多种声音风格实时试听
- 字幕自动生成,支持字体、颜色、位置多样化调整
- 背景音乐随机或自定义,音量自由调节
- 支持OpenAI、Azure、文心一言等多家大模型接入
- 完整MVC架构,提供Web界面和API接口,方便集成部署
适用场景:内容创作者、短视频运营、小白用户快速上手。
#资源参考 #工具 #AI #短视频生成工具
GitHub
GitHub - harry0703/MoneyPrinterTurbo: 利用AI大模型,一键生成高清短视频 Generate short videos with one click using AI LLM.
利用AI大模型,一键生成高清短视频 Generate short videos with one click using AI LLM. - harry0703/MoneyPrinterTurbo
想深入掌握n8n自动化?《The Ultimate n8n Starter Kit(2025)》全方位解读n8n工作流自动化,从基础到AI集成,带你快速上手并提升效率。
1. 工作流自动化基础
- 工作流自动化利用技术自动执行重复任务,节省时间、减少错误、助力业务扩展。
- 关键组成:触发器(如新邮件)、动作(如发送通知)、条件(如VIP判定)。
2. n8n简介与优势
- n8n是低代码、节点式自动化工具,支持自定义代码和API集成。
- 相比Zapier、Make.com,n8n更灵活、成本更优且数据掌控更强。
- 提供300+预置集成,社区节点丰富,支持自托管和云服务。
3. 核心节点与数据转换
- 触发节点启动流程,核心节点处理数据,动作节点执行任务。
- Set节点调整数据,Code节点支持自定义JavaScript,HTTP请求节点调用API,Merge节点合并数据。
- 深入理解JSON数据结构与表达式(如{{$json["field"]}}),灵活操作工作流数据。
4. 工作流设计与调试
- 明确目标、合理规划流程、选择合适节点、设置条件逻辑。
- 支持手动测试和生产自动执行,实时监控执行记录,追踪错误。
- 利用错误触发节点自动处理异常,Debug Helper节点帮助数据检查,提高可靠性。
5. AI智能代理与集成
- AI代理具备自主决策能力,广泛应用客服、内容生成、数据分析、代码辅助。
- n8n内建多样AI节点,支持OpenAI、Google AI等平台,轻松构建AI驱动的自动化流程。
- 精准提示设计(prompting)提升AI响应质量,结合多种策略保障任务准确执行。
6. 进阶AI集成与实战案例
- 获取API凭证,安全配置,监控调用限制,优雅处理错误。
- 实例:自动生成社媒内容、AI客服、儿童故事机器人等,展示n8n与AI结合的强大潜力。
- 分享SanctifAI、Telegram故事机器人等真实案例,启发创新应用。
1. 工作流自动化基础
- 工作流自动化利用技术自动执行重复任务,节省时间、减少错误、助力业务扩展。
- 关键组成:触发器(如新邮件)、动作(如发送通知)、条件(如VIP判定)。
2. n8n简介与优势
- n8n是低代码、节点式自动化工具,支持自定义代码和API集成。
- 相比Zapier、Make.com,n8n更灵活、成本更优且数据掌控更强。
- 提供300+预置集成,社区节点丰富,支持自托管和云服务。
3. 核心节点与数据转换
- 触发节点启动流程,核心节点处理数据,动作节点执行任务。
- Set节点调整数据,Code节点支持自定义JavaScript,HTTP请求节点调用API,Merge节点合并数据。
- 深入理解JSON数据结构与表达式(如{{$json["field"]}}),灵活操作工作流数据。
4. 工作流设计与调试
- 明确目标、合理规划流程、选择合适节点、设置条件逻辑。
- 支持手动测试和生产自动执行,实时监控执行记录,追踪错误。
- 利用错误触发节点自动处理异常,Debug Helper节点帮助数据检查,提高可靠性。
5. AI智能代理与集成
- AI代理具备自主决策能力,广泛应用客服、内容生成、数据分析、代码辅助。
- n8n内建多样AI节点,支持OpenAI、Google AI等平台,轻松构建AI驱动的自动化流程。
- 精准提示设计(prompting)提升AI响应质量,结合多种策略保障任务准确执行。
6. 进阶AI集成与实战案例
- 获取API凭证,安全配置,监控调用限制,优雅处理错误。
- 实例:自动生成社媒内容、AI客服、儿童故事机器人等,展示n8n与AI结合的强大潜力。
- 分享SanctifAI、Telegram故事机器人等真实案例,启发创新应用。
「Robotics Course」免费机器人学习课程
这个课程从经典机器人学到现代基于学习的方法,全方位讲解如何理解、实现并应用机器学习技术于真实机器人系统。课程基于权威的Robot Learning Tutorial,经过精心提炼,帮你更轻松入门机器人学习。
课程内容涵盖机器人基础理论与实践,适合机器人初学者及希望掌握学习驱动方法的同学。你将学习经典机器人学原理,掌握强化学习、模仿学习等前沿算法,使用开源工具LeRobot操作真实机器人数据集,提升实战能力。
课程结构清晰,循序渐进,从机器人入门、经典方法到强化学习、模仿学习及基础模型全面展开。完成后,你将理解机器人如何从数据中学习,为什么学习方法正引领机器人变革,并能用现代工具实现这些技术。
这个课程从经典机器人学到现代基于学习的方法,全方位讲解如何理解、实现并应用机器学习技术于真实机器人系统。课程基于权威的Robot Learning Tutorial,经过精心提炼,帮你更轻松入门机器人学习。
课程内容涵盖机器人基础理论与实践,适合机器人初学者及希望掌握学习驱动方法的同学。你将学习经典机器人学原理,掌握强化学习、模仿学习等前沿算法,使用开源工具LeRobot操作真实机器人数据集,提升实战能力。
课程结构清晰,循序渐进,从机器人入门、经典方法到强化学习、模仿学习及基础模型全面展开。完成后,你将理解机器人如何从数据中学习,为什么学习方法正引领机器人变革,并能用现代工具实现这些技术。
Claude Code指南是一个从基础到顶级的智能开发生态系统,融合了多工具、多内核、多代理及元智能,实现了协同放大与自我演进。以下(见评论)是核心要点和深入见解,助你理解并高效使用Claude Code。
Claude Code从工具集成走向元智能生态,构建了一个多核多代理协同、自我修复、自我学习和递归进化的智能开发环境。它不仅极大提升开发速度和质量,还通过深度协同和涌现智能,开创了AI辅助软件开发的新高度。
#资源参考 #AI #Claude Code
Claude Code从工具集成走向元智能生态,构建了一个多核多代理协同、自我修复、自我学习和递归进化的智能开发环境。它不仅极大提升开发速度和质量,还通过深度协同和涌现智能,开创了AI辅助软件开发的新高度。
#资源参考 #AI #Claude Code
GitHub
GitHub - karminski/claude-code-guide-study: Notes on Reading about Claude Code Comprehensive Guide
Notes on Reading about Claude Code Comprehensive Guide - GitHub - karminski/claude-code-guide-study: Notes on Reading about Claude Code Comprehensive Guide
加州大学伯克利分校的机器学习导论课程(2025年秋季版)
本课程介绍机器学习的理论基础、算法和应用,将数学的严谨性与实践经验相结合。这些大学的课程更新都很快,和现在的大模型等都有一些联系了。目前课程还在进行中,可以下载已经上完的课程的ppt和观看录像。
在整个学期中,我们将探索机器学习的完整流程,从问题构建、数据处理,到模型设计和优化。我们将从讨论什么是机器学习、如何构建和分类问题,以及常见学习范式的分类法开始。我们将回顾课程所需的数学背景,包括概率论和优化概念。
接着,我们将学习无监督学习方法,包括使用 k-means 和期望最大化(EM)算法进行聚类,以及使用主成分分析(PCA)进行降维。我们将详细讨论回归,从目标函数开始,然后转向线性回归及其最大似然估计(MLE)解释,最后探索回归与分类的联系。
课程的深度学习部分将从神经网络基础开始,包括构建非线性模型、选择架构和激活函数,以及定义损失函数。我们将涵盖 PyTorch 实现、反向传播、批量归一化、初始化策略和正则化。之后,我们将概览其他深度架构,如卷积神经网络(CNNs)、循环神经网络(RNNs)和 Transformer,以及生成模型,如大型语言模型(LLMs)、自编码器和生成对抗网络(GANs)。
本课程介绍机器学习的理论基础、算法和应用,将数学的严谨性与实践经验相结合。这些大学的课程更新都很快,和现在的大模型等都有一些联系了。目前课程还在进行中,可以下载已经上完的课程的ppt和观看录像。
在整个学期中,我们将探索机器学习的完整流程,从问题构建、数据处理,到模型设计和优化。我们将从讨论什么是机器学习、如何构建和分类问题,以及常见学习范式的分类法开始。我们将回顾课程所需的数学背景,包括概率论和优化概念。
接着,我们将学习无监督学习方法,包括使用 k-means 和期望最大化(EM)算法进行聚类,以及使用主成分分析(PCA)进行降维。我们将详细讨论回归,从目标函数开始,然后转向线性回归及其最大似然估计(MLE)解释,最后探索回归与分类的联系。
课程的深度学习部分将从神经网络基础开始,包括构建非线性模型、选择架构和激活函数,以及定义损失函数。我们将涵盖 PyTorch 实现、反向传播、批量归一化、初始化策略和正则化。之后,我们将概览其他深度架构,如卷积神经网络(CNNs)、循环神经网络(RNNs)和 Transformer,以及生成模型,如大型语言模型(LLMs)、自编码器和生成对抗网络(GANs)。
CS 189 - Introduction to Machine Learning
Home / Schedule
A week-to-week description of the content covered in the course.
《Agentic Design Patterns》中文翻译项目是一部针对 Antonio Gulli 所著《Agentic Design Patterns: A Hands-On Guide to Building Intelligent Systems》的中英文对照译本。该项目致力于为读者提供一个全面、专业的技术指南,详细介绍现代人工智能系统中智能体设计的核心理念与实践流程。
项目主要特点包括:
- 中英文对照,完整展示原书内容与译文对比
- 译文中对中文内容进行了黄色高亮处理,便于阅读与区分
- 严格遵循 Markdown 的格式规范,确保文档整洁统一
- 保留所有原书代码示例,方便读者进行实践和验证
- 翻译工作分章节持续更新,支持开放社区共同参与校对与改进
适合 AI 工程师、软件架构师、产品经理以及对智能系统设计感兴趣的研究者和学生。
#资源参考 #AI #AIagent #人工智能体
项目主要特点包括:
- 中英文对照,完整展示原书内容与译文对比
- 译文中对中文内容进行了黄色高亮处理,便于阅读与区分
- 严格遵循 Markdown 的格式规范,确保文档整洁统一
- 保留所有原书代码示例,方便读者进行实践和验证
- 翻译工作分章节持续更新,支持开放社区共同参与校对与改进
适合 AI 工程师、软件架构师、产品经理以及对智能系统设计感兴趣的研究者和学生。
#资源参考 #AI #AIagent #人工智能体
GitHub
GitHub - ginobefun/agentic-design-patterns-cn: 《Agentic Design Patterns》中文翻译版
《Agentic Design Patterns》中文翻译版. Contribute to ginobefun/agentic-design-patterns-cn development by creating an account on GitHub.
Vector RAG系统构建流程
1. 数据采集与预处理
用爬虫(如Firecrawl)、数据连接器(数据库、API)或专门的平台(如Unstructured.io)收集并清洗数据,确保后续切片和向量化质量。
2. 切分成块
利用LangChain、LlamaIndex等工具,将文档分成有意义的小块,保持上下文连贯,方便精准检索。切分方式可多样:固定长度、语义切分、递归等。
3. 生成向量嵌入
用先进模型(text-embedding-ada-002、Cohere Embed v3、BGE-M3、llama-text-embed-v2)将文本块转成高维向量,便于相似度计算。
4. 存储与索引
向量存入专用数据库(Pinecone、Weaviate、Qdrant、Milvus、pgvector),也可用Elastic或MongoDB等支持向量搜索的传统库。
5. 信息检索
结合密集向量搜索、稀疏检索(BM25、SPLADE)或混合检索(RRF等),用LangChain、Haystack等框架实现相关内容召回,并通过重排序(bge-reranker、Cohere Rerank)提升准确度。
6. 流程编排
用LangChain、LlamaIndex,或n8n、Google Cloud Vertex AI Pipelines等工具,协调各环节数据流和调用顺序,保证系统稳定高效。
7. 选择大模型生成
接入Claude、GPT-4o、Gemini、Llama 3、DeepSeek、Mistral等LLM,通过API或AI网关(Portkey、Eden、OpenRouter)调用,实现文本生成。
8. 监控与可观测性
利用Langfuse、PromptLayer、Helicone、Arize AI等平台,跟踪提示词表现、延迟、资源消耗及模型输出,及时发现并解决问题。
9. 持续评估优化
借助自动评测指标(准确性、一致性、召回率)、A/B测试和人工反馈,反复调优检索和生成效果,必要时进行模型微调。
这套流程涵盖了Vector RAG系统从数据采集到生成优化的每一步,是构建高质量智能问答和知识检索系统的实用指南。建议收藏并实践。
这份方案不仅系统全面,还结合了当前主流开源工具和商业产品,适合技术爱好者、开发者及企业研发团队参考。
#资源参考 #RAG #工具
1. 数据采集与预处理
用爬虫(如Firecrawl)、数据连接器(数据库、API)或专门的平台(如Unstructured.io)收集并清洗数据,确保后续切片和向量化质量。
2. 切分成块
利用LangChain、LlamaIndex等工具,将文档分成有意义的小块,保持上下文连贯,方便精准检索。切分方式可多样:固定长度、语义切分、递归等。
3. 生成向量嵌入
用先进模型(text-embedding-ada-002、Cohere Embed v3、BGE-M3、llama-text-embed-v2)将文本块转成高维向量,便于相似度计算。
4. 存储与索引
向量存入专用数据库(Pinecone、Weaviate、Qdrant、Milvus、pgvector),也可用Elastic或MongoDB等支持向量搜索的传统库。
5. 信息检索
结合密集向量搜索、稀疏检索(BM25、SPLADE)或混合检索(RRF等),用LangChain、Haystack等框架实现相关内容召回,并通过重排序(bge-reranker、Cohere Rerank)提升准确度。
6. 流程编排
用LangChain、LlamaIndex,或n8n、Google Cloud Vertex AI Pipelines等工具,协调各环节数据流和调用顺序,保证系统稳定高效。
7. 选择大模型生成
接入Claude、GPT-4o、Gemini、Llama 3、DeepSeek、Mistral等LLM,通过API或AI网关(Portkey、Eden、OpenRouter)调用,实现文本生成。
8. 监控与可观测性
利用Langfuse、PromptLayer、Helicone、Arize AI等平台,跟踪提示词表现、延迟、资源消耗及模型输出,及时发现并解决问题。
9. 持续评估优化
借助自动评测指标(准确性、一致性、召回率)、A/B测试和人工反馈,反复调优检索和生成效果,必要时进行模型微调。
这套流程涵盖了Vector RAG系统从数据采集到生成优化的每一步,是构建高质量智能问答和知识检索系统的实用指南。建议收藏并实践。
这份方案不仅系统全面,还结合了当前主流开源工具和商业产品,适合技术爱好者、开发者及企业研发团队参考。
#资源参考 #RAG #工具
X (formerly Twitter)
Tech with Mak (@techNmak) on X
Your Vector RAG Blueprint.
Here’s a clear 9-step pipeline to build a modern Vector RAG system from scratch.
1./ 𝐈𝐧𝐠𝐞𝐬𝐭 & 𝐏𝐫𝐞𝐩𝐫𝐨𝐜𝐞𝐬𝐬 𝐃𝐚𝐭𝐚
➞ Start with tools like web scraping libraries/services (e.g., Firecrawl), data connectors (e.g., for databases, APIs)…
Here’s a clear 9-step pipeline to build a modern Vector RAG system from scratch.
1./ 𝐈𝐧𝐠𝐞𝐬𝐭 & 𝐏𝐫𝐞𝐩𝐫𝐨𝐜𝐞𝐬𝐬 𝐃𝐚𝐭𝐚
➞ Start with tools like web scraping libraries/services (e.g., Firecrawl), data connectors (e.g., for databases, APIs)…
AI Engineering Hub 汇聚了超过90个适合不同水平的生产级AI项目,涵盖大语言模型(LLM)、检索增强生成(RAG)、智能代理等前沿技术。新手可从OCR和基础RAG项目入手,逐步过渡到中级的多组件系统与自动化工作流,再到高级的微调、模型开发及复杂生产系统。项目类型丰富,涉及视觉、语音、多模态、代码交互和企业级应用,助力学习与落地双提升。
此外,Hub提供详细的学习路线图和免费数据科学电子书,支持订阅获取最新教程与资源。
#资源参考 #工具 #AI
此外,Hub提供详细的学习路线图和免费数据科学电子书,支持订阅获取最新教程与资源。
#资源参考 #工具 #AI
GitHub
GitHub - patchy631/ai-engineering-hub: In-depth tutorials on LLMs, RAGs and real-world AI agent applications.
In-depth tutorials on LLMs, RAGs and real-world AI agent applications. - patchy631/ai-engineering-hub
开发AI智能客服和业务助手,经常碰到模型不听指令、回答跑题、响应不稳定的问题。
Parlant 是一个专为落地应用设计的开源LLM智能代理框架,帮你用自然语言定义规则,确保AI严格遵守,避免“瞎说”和不靠谱的回答。
它支持:
- 分步客户对话流程管理,精准引导用户需求;
- 语境感知的动态规则匹配,保证行为符合业务逻辑;
- 灵活接入外部API和后台服务,实现功能扩展;
- 预设模板回复,防止生成错误信息,统一风格;
- 丰富的行为分析与可解释性,帮你洞察AI决策过程;
- 开箱即用的React聊天组件,快速集成到网页应用。
适合金融、医疗、电商、法律等行业,助力构建安全合规、稳定高效的智能客服和业务助手。
只需几步安装配置,就能快速启用规则驱动的智能代理,提升用户体验和运营效率。
#资源参考 #AI智能客服
Parlant 是一个专为落地应用设计的开源LLM智能代理框架,帮你用自然语言定义规则,确保AI严格遵守,避免“瞎说”和不靠谱的回答。
它支持:
- 分步客户对话流程管理,精准引导用户需求;
- 语境感知的动态规则匹配,保证行为符合业务逻辑;
- 灵活接入外部API和后台服务,实现功能扩展;
- 预设模板回复,防止生成错误信息,统一风格;
- 丰富的行为分析与可解释性,帮你洞察AI决策过程;
- 开箱即用的React聊天组件,快速集成到网页应用。
适合金融、医疗、电商、法律等行业,助力构建安全合规、稳定高效的智能客服和业务助手。
只需几步安装配置,就能快速启用规则驱动的智能代理,提升用户体验和运营效率。
#资源参考 #AI智能客服
GitHub
GitHub - emcie-co/parlant: LLM agents built for control. Designed for real-world use. Deployed in minutes.
LLM agents built for control. Designed for real-world use. Deployed in minutes. - emcie-co/parlant
Join the 5-Day AI Agents Intensive Course with Google:谷歌推出全新5天AI代理密集课程,助你掌握智能自主系统核心技能!
自去年11月,全球已有超42万学员参与谷歌5天生成式AI基础课程。现在,谷歌带来升级版——5天AI代理密集课程(11月10日至14日),免费开放,帮你构建并部署下一代AI代理。
课程亮点:
- 由谷歌机器学习研究员与工程师设计,深入讲解AI代理基础架构、工具、编排、记忆机制与评估方法
- 结合理论与实操,包含白皮书、Podcast、代码实验、直播讲座及互动问答
- 通过结业项目,巩固技能,打造从简单代理到复杂多代理系统的能力
- 利用Kaggle Discord社区和YouTube直播,随时提问交流,与Google专家直接对话
每日主题安排:
第1天:AI代理及其架构基础,理解智能自主系统核心差异
第2天:代理工具与Model Context Protocol(MCP),实现代理与外部功能无缝衔接
第3天:上下文工程,代理的会话管理与记忆策略,提升多轮交互能力
第4天:代理质量管理,掌握日志、追踪、评估指标,优化代理表现
第5天:从原型到生产,学习代理部署与扩展,打造多代理协作系统(Agent2Agent协议)
课程适合AI初学者及进阶开发者,助力你在智能代理领域迈出坚实步伐。结业项目还提供Kaggle徽章、周边和社交媒体展示机会,激励你的学习成果。
#资源参考 #AI课程 #AIagent教程
自去年11月,全球已有超42万学员参与谷歌5天生成式AI基础课程。现在,谷歌带来升级版——5天AI代理密集课程(11月10日至14日),免费开放,帮你构建并部署下一代AI代理。
课程亮点:
- 由谷歌机器学习研究员与工程师设计,深入讲解AI代理基础架构、工具、编排、记忆机制与评估方法
- 结合理论与实操,包含白皮书、Podcast、代码实验、直播讲座及互动问答
- 通过结业项目,巩固技能,打造从简单代理到复杂多代理系统的能力
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每日主题安排:
第1天:AI代理及其架构基础,理解智能自主系统核心差异
第2天:代理工具与Model Context Protocol(MCP),实现代理与外部功能无缝衔接
第3天:上下文工程,代理的会话管理与记忆策略,提升多轮交互能力
第4天:代理质量管理,掌握日志、追踪、评估指标,优化代理表现
第5天:从原型到生产,学习代理部署与扩展,打造多代理协作系统(Agent2Agent协议)
课程适合AI初学者及进阶开发者,助力你在智能代理领域迈出坚实步伐。结业项目还提供Kaggle徽章、周边和社交媒体展示机会,激励你的学习成果。
#资源参考 #AI课程 #AIagent教程
Withgoogle
5-Day AI Agents Intensive Course with Google
Join our 5-day AI Agents Intensive Course with Google, November 10–14, to learn how to build, evaluate, and deploy agents.
得到:2026.1.19-25
每天听本书
链接:https://pan.baidu.com/s/1-7vcCu6F2D-qRWKQxeX0jA?pwd=k7of
卓克·科技参考4
链接:https://pan.baidu.com/s/1Chs9vI6qa3-mHaeG_JMteA?pwd=u4wk
蔡钰·商业参考4
链接:https://pan.baidu.com/s/1apoGJ4VH9OnGdgHlEx1avw?pwd=2t67
焦焦·AI短视频创业提效实战
链接:https://pan.baidu.com/s/12l0TYPMC5YMqw7UC0E6uhQ?pwd=8g86
刘润:商业报告解读
链接:https://pan.baidu.com/s/1h99iu84etxAnF3Zw6Wdj7Q?pwd=z6qe
陈行甲·青春期家庭教育40讲
链接:https://pan.baidu.com/s/1OJ3OgW-HNwAf8VUg-GSoNQ?pwd=842a
马江博·政经参考2026
链接:https://pan.baidu.com/s/1Md2PiR2CuorND37nqQ8qaA?pwd=qh93
何刚·投资参考2026
链接:https://pan.baidu.com/s/1GO2ZenPAA8iubnZMuZIP2A?pwd=1yq4
王路·情绪觉知100讲
链接:https://pan.baidu.com/s/16mLB0c7H7_Ma4aCpXqyFLA?pwd=576p
贾行家·年度人文课堂
链接:https://pan.baidu.com/s/1h-_kJLrHPCcRxvkR04enyw?pwd=e3z6
吴军·教育的方法50讲
链接:https://pan.baidu.com/s/1i0szSj9B9wdBxFg-pegOOA?pwd=vtvj
王鼎杰·讲透战争史
链接:https://pan.baidu.com/s/1rOTgcjnp6DeHt7-UgDe9Lw?pwd=n9yw
资治通鉴·西汉余绪
链接:https://pan.baidu.com/s/16xt-UsIr5juw_1qBFFYOkg?pwd=geof
严飞的社会课
链接:https://pan.baidu.com/s/17MDr5xkbTNCbw1LvdE-vIw?pwd=h16r
周之江书院
链接:https://pan.baidu.com/s/1ijyPfXRw1GpTPtM7FUk-wQ?pwd=jbhn
刘勃讲中国史
链接:https://pan.baidu.com/s/1wkeoOLoQMBi1JAFpeV7hEw?pwd=dy74
AI学习圈:快刀广播站 AI教程课:更新
链接:https://pan.baidu.com/s/1w85BMlAFHh6FolbqR1WD5w?pwd=5955
混沌大学:混沌学园【2024-2025】
链接:https://pan.quark.cn/s/21799b7c00b5
2026年跨年演讲【合集】吴晓波 刘润 罗振宇
链接:https://pan.baidu.com/s/1QJRMqU3rF3LNTZZcm0H3Ng?pwd=6b99
——资源——
春运抢票:最强大的12306抢票软件
链接:https://pan.quark.cn/s/cf5ddb41d7ac
最全春招+秋招+实习表格【更新中】
https://m7gsou714g.feishu.cn/sheets/FKMBsQQc5hxVnFtugwYcfJPEnyg?sheet=P3e1oD
小红书情感赛道,抓准女性情绪刚需,小白好上手单日变现680
链接:https://pan.baidu.com/s/1DayISJ094DyrI5yKOS3kLA?pwd=2n37
方片MCN爆款方法论,解密流量真相,打造超头IP
链接:https://pan.baidu.com/s/1SFuqG8mb0_Xs5sVmC0dmog?pwd=g6op
抖音:首饰短视频带货实战教程
链接:https://pan.baidu.com/s/1ul_9J9jCSmTgpHnbbSgDGQ?pwd=iu56
小红书商单合作全流程指南,利用AI零基础也能开启副业之路
链接:https://pan.quark.cn/s/529855869121
生财有术:小红书电商虚拟资料
❶链接:https://pan.baidu.com/s/1Zx2M2NLQWFDv4XyeJLR8UA?pwd=eq85
❷链接:https://pan.quark.cn/s/30e7b20ad8f4
AI女装短视频带货
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旅游赛道变现玩法
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番茄邪修玩法超级简单
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抖音AI图文短视频带货,全流程玩法分享,包含选品思路
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色彩国潮美妆赛道
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美丽色彩饰品赛道
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内容时代的全域获客课2026年1月
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营销获客6大新思维
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给年轻人的20种生活提案【完结】
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初中全科答题解题技巧
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知乎盐选付费文章合集2887个
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——影视——
玉茗茶骨【完结】
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轧戏【完结】
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长河落日【完结】
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秋雪漫过的冬天【完结】
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突然的喜欢
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御赐小仵作2
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罚罪2
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太平年
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小城大事
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2026.1.19-25精选付费短剧合集
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每天听本书
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卓克·科技参考4
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蔡钰·商业参考4
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焦焦·AI短视频创业提效实战
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刘润:商业报告解读
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陈行甲·青春期家庭教育40讲
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马江博·政经参考2026
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何刚·投资参考2026
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王路·情绪觉知100讲
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贾行家·年度人文课堂
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吴军·教育的方法50讲
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王鼎杰·讲透战争史
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资治通鉴·西汉余绪
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严飞的社会课
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周之江书院
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刘勃讲中国史
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AI学习圈:快刀广播站 AI教程课:更新
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混沌大学:混沌学园【2024-2025】
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2026年跨年演讲【合集】吴晓波 刘润 罗振宇
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小红书情感赛道,抓准女性情绪刚需,小白好上手单日变现680
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抖音:首饰短视频带货实战教程
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小红书商单合作全流程指南,利用AI零基础也能开启副业之路
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生财有术:小红书电商虚拟资料
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AI女装短视频带货
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番茄邪修玩法超级简单
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色彩国潮美妆赛道
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美丽色彩饰品赛道
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内容时代的全域获客课2026年1月
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营销获客6大新思维
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给年轻人的20种生活提案【完结】
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初中全科答题解题技巧
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知乎盐选付费文章合集2887个
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玉茗茶骨【完结】
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轧戏【完结】
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长河落日【完结】
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秋雪漫过的冬天【完结】
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突然的喜欢
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御赐小仵作2
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太平年
❶链接:https://pan.baidu.com/s/1jChZIgPohVhy8L_c73xnqg?pwd=k8h7
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小城大事
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如果你想高效利用Claude Code进行大规模项目开发,这篇六个月深度实战总结绝对值得一读。作者独自重写30万行代码,打造了以下几大核心系统:原贴
1. 技能自动激活系统(Game Changer!)
通过自定义TypeScript钩子(UserPromptSubmit和Stop Event Hook),自动识别当前编辑内容和用户意图,智能加载相关技能并提醒Claude遵循最佳实践,彻底解决了技能“摆设”问题。配置中心是skill-rules.json,定义关键词、意图模式、文件路径等触发条件。
2. 模块化技能设计(500行规则)
避免单个技能文件过大导致上下文限制,采用主技能文件+多个资源文件的渐进式加载,显著提升token利用率和响应效率。
3. 开发文档系统,防止Claude“失忆”
为每个大任务创建三个文档(计划、上下文、任务清单),通过自定义slash命令自动生成和更新,确保Claude在多轮对话中始终保持正确上下文和规划。
4. PM2进程管理,后台调试利器
用PM2管理七个微服务,实现实时日志读取、自动重启和性能监控,让Claude可以自主读取日志、定位问题、重启服务,极大提升调试效率。
5. 钩子体系确保“零遗漏”
包括文件编辑追踪、构建检查、错误处理提醒等钩子,自动检测TypeScript错误并提醒修复,确保代码质量和格式统一,杜绝“漏网之鱼”。
6. 专用Agent军团,任务分工明确
包括代码架构审查、错误修复、测试路由、战略规划等10个专用agent,针对具体任务精准输出,避免过度泛化。
7. 附属实用脚本与工具
诸如测试认证路由的脚本、数据库重置、Mock数据生成等,均附着于技能中,方便Claude调用,避免重复造轮子。
8. 合理分工文档与技能
技能负责通用最佳实践和模式,文档聚焦项目架构、数据流、API等具体内容,形成清晰职责分离,提升Claude理解与执行力。
9. Prompt技巧与复盘
强调详细明确的需求描述,避免引导性问题,多次重提和调整prompt以获得更优输出。
10. Slash Commands极大简化交互
设计多条自定义命令,快速生成开发文档、执行代码审查、运行测试等,极大提升工作流效率。
作者坦言,这套体系花了数月打磨,但效果显著:Claude自动激活技能、一致遵守代码规范、快速定位和修复错误,单人完成了原本需要多人协作的大型重构,质量和效率双提升。
如果你正苦于AI助手技能难用、代码质量参差不齐、项目上下文频繁丢失,不妨参考这套基于钩子和自动激活的Claude Code基础架构。它将让你体验到真正的“AI协作开发”而非被动工具。
#资源参考 #ClaudeAI #Claudecode #工具 #实战
1. 技能自动激活系统(Game Changer!)
通过自定义TypeScript钩子(UserPromptSubmit和Stop Event Hook),自动识别当前编辑内容和用户意图,智能加载相关技能并提醒Claude遵循最佳实践,彻底解决了技能“摆设”问题。配置中心是skill-rules.json,定义关键词、意图模式、文件路径等触发条件。
2. 模块化技能设计(500行规则)
避免单个技能文件过大导致上下文限制,采用主技能文件+多个资源文件的渐进式加载,显著提升token利用率和响应效率。
3. 开发文档系统,防止Claude“失忆”
为每个大任务创建三个文档(计划、上下文、任务清单),通过自定义slash命令自动生成和更新,确保Claude在多轮对话中始终保持正确上下文和规划。
4. PM2进程管理,后台调试利器
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5. 钩子体系确保“零遗漏”
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6. 专用Agent军团,任务分工明确
包括代码架构审查、错误修复、测试路由、战略规划等10个专用agent,针对具体任务精准输出,避免过度泛化。
7. 附属实用脚本与工具
诸如测试认证路由的脚本、数据库重置、Mock数据生成等,均附着于技能中,方便Claude调用,避免重复造轮子。
8. 合理分工文档与技能
技能负责通用最佳实践和模式,文档聚焦项目架构、数据流、API等具体内容,形成清晰职责分离,提升Claude理解与执行力。
9. Prompt技巧与复盘
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作者坦言,这套体系花了数月打磨,但效果显著:Claude自动激活技能、一致遵守代码规范、快速定位和修复错误,单人完成了原本需要多人协作的大型重构,质量和效率双提升。
如果你正苦于AI助手技能难用、代码质量参差不齐、项目上下文频繁丢失,不妨参考这套基于钩子和自动激活的Claude Code基础架构。它将让你体验到真正的“AI协作开发”而非被动工具。
#资源参考 #ClaudeAI #Claudecode #工具 #实战
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DeepLearning.AI推出一门全新的免费课程:大语言模型的微调与强化学习:后训练入门,由AMD AI副总裁Sharon Zhou主讲,现已开放学习。
后训练是将基础大语言模型(LLM)——即通过海量无标签文本训练预测下一个词的模型——转变为能听指令、表现可靠助手的关键技术。很多应用中,后训练能让原本只有80%成功率的演示变成稳定可用的系统。
课程涵盖五大模块,手把手讲解后训练全流程:监督微调、奖励建模、基于人类反馈的强化学习(RLHF),以及PPO、GRPO等技术。同时介绍LoRA技术,实现高效微调,无需重新训练全模型。还教你如何设计评估机制,在上线前后发现问题。
你将掌握:
- 通过监督微调和强化学习(RLHF、PPO、GRPO)调整模型行为
- 使用LoRA高效微调,节省计算资源
- 准备和合成训练数据,支持后训练
- 理解生产环境中LLM管道的决策节点与反馈循环
这些先进技能不再是顶尖实验室的专利,任何开发者都能用后训练提升模型表现,推动AI落地。
后训练是AI从理论到实用的关键环节,它让模型不断学习反馈、优化表现,从而更聪明、更听话、更可靠。掌握这门技术,是打造高质量AI产品的必经之路。
后训练是将基础大语言模型(LLM)——即通过海量无标签文本训练预测下一个词的模型——转变为能听指令、表现可靠助手的关键技术。很多应用中,后训练能让原本只有80%成功率的演示变成稳定可用的系统。
课程涵盖五大模块,手把手讲解后训练全流程:监督微调、奖励建模、基于人类反馈的强化学习(RLHF),以及PPO、GRPO等技术。同时介绍LoRA技术,实现高效微调,无需重新训练全模型。还教你如何设计评估机制,在上线前后发现问题。
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这些先进技能不再是顶尖实验室的专利,任何开发者都能用后训练提升模型表现,推动AI落地。
后训练是AI从理论到实用的关键环节,它让模型不断学习反馈、优化表现,从而更聪明、更听话、更可靠。掌握这门技术,是打造高质量AI产品的必经之路。
DeepLearning.AI - Learning Platform
Fine-tuning & RL for LLMs: Intro to Post-training
Learn how to apply fine-tuning and reinforcement learning techniques to shape model behavior, improve reasoning, and make LLMs safer and more reliable.
学习应用型AI时,掌握系统化的知识路径和实战技巧尤为重要。AI Engineering Academy 致力于将复杂的 AI 概念拆解成清晰的学习路线,帮助每个人循序渐进地掌握实用技能。
平台涵盖提示工程、知识增强生成(RAG)、模型微调、AI代理等主题,配套真实项目实践,内容紧贴行业需求,适合想从基础到高级深入学习 AI 的开发者和研究者。
不仅有结构化课程和动手项目,还有活跃的社区支持,方便交流与协作。所有资源开源托管在 GitHub
主要特点:
- 系统化学习路径,覆盖从基础到前沿的 AI 技术
- 注重实战操作,提供真实项目案例和代码示范
- 课程内容紧密结合工业应用,助力职业发展
- 多主题覆盖提示工程、RAG、微调、AI代理等关键领域
- 开源社区驱动,欢迎参与贡献和课程改进
- 适合自学者、学生、工程师及 AI 爱好者
#资源参考 #学习资料 #AI
平台涵盖提示工程、知识增强生成(RAG)、模型微调、AI代理等主题,配套真实项目实践,内容紧贴行业需求,适合想从基础到高级深入学习 AI 的开发者和研究者。
不仅有结构化课程和动手项目,还有活跃的社区支持,方便交流与协作。所有资源开源托管在 GitHub
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上千小时调教AI提示,凝练出6大黄金法则——KERNEL框架
作为一名技术负责人,我过去一年沉迷于Prompt工程,分析了1000+真实工作场景的提示,发现成功提示背后有6个核心模式。我称之为KERNEL。它彻底改变了我们团队利用AI的方式。
KERNEL框架详解:
K - Keep it simple(保持简洁)
避免冗长背景,明确单一目标。
例:“写Redis教程”,胜过“帮我写点关于Redis的东西”。
效果:减少70%令牌使用,响应速度提升3倍。
E - Easy to verify(易于验证)
提示中必须有清晰的成功标准。
“包含3个代码示例”比“让内容吸引人”更具体可检验。
测试显示:有明确标准的提示成功率达85%,无标准仅41%。
R - Reproducible results(结果可复现)
避免使用时间敏感词汇,如“最新趋势”。
指定具体版本和明确需求,保证同一提示未来仍有效。
测试中30天内一致性高达94%。
N - Narrow scope(聚焦单一目标)
一个提示只解决一个问题。
不要把代码、文档、测试混合请求,拆分复杂任务。
单目标满意度89%,多目标仅41%。
E - Explicit constraints(明确限制)
告诉AI不要做什么。
如“Python代码,不用外部库,函数不超过20行”。
限制减少91%无关输出。
L - Logical structure(逻辑清晰)
提示结构固定:
1. 上下文(Context)
2. 任务(Task)
3. 限制(Constraints)
4. 格式(Format)
实战对比:
旧提示:“帮我写个脚本处理数据,提高效率”→200行无用代码
KERNEL提示:
Task: Python脚本合并多CSV,列一致
Constraints: 只用Pandas,<50行
Output: 生成merged.csv
Verify: 在test_data/测试
结果:37行代码,一次成功
指标提升(1000条提示对比):
首次成功率从72%升至94%
产出时间减少67%
令牌消耗降低58%
准确率提高340%
修改次数由3.2降至0.4
进阶技巧:拆分复杂需求,链式调用多个KERNEL提示,每条专注一事,效果更佳。
最棒的是,KERNEL适用于GPT-5、Claude、Gemini及Llama等多种模型,完全无关模型类型。
#资源参考 #工具 #AI #提示词 #prompt
作为一名技术负责人,我过去一年沉迷于Prompt工程,分析了1000+真实工作场景的提示,发现成功提示背后有6个核心模式。我称之为KERNEL。它彻底改变了我们团队利用AI的方式。
KERNEL框架详解:
K - Keep it simple(保持简洁)
避免冗长背景,明确单一目标。
例:“写Redis教程”,胜过“帮我写点关于Redis的东西”。
效果:减少70%令牌使用,响应速度提升3倍。
E - Easy to verify(易于验证)
提示中必须有清晰的成功标准。
“包含3个代码示例”比“让内容吸引人”更具体可检验。
测试显示:有明确标准的提示成功率达85%,无标准仅41%。
R - Reproducible results(结果可复现)
避免使用时间敏感词汇,如“最新趋势”。
指定具体版本和明确需求,保证同一提示未来仍有效。
测试中30天内一致性高达94%。
N - Narrow scope(聚焦单一目标)
一个提示只解决一个问题。
不要把代码、文档、测试混合请求,拆分复杂任务。
单目标满意度89%,多目标仅41%。
E - Explicit constraints(明确限制)
告诉AI不要做什么。
如“Python代码,不用外部库,函数不超过20行”。
限制减少91%无关输出。
L - Logical structure(逻辑清晰)
提示结构固定:
1. 上下文(Context)
2. 任务(Task)
3. 限制(Constraints)
4. 格式(Format)
实战对比:
旧提示:“帮我写个脚本处理数据,提高效率”→200行无用代码
KERNEL提示:
Task: Python脚本合并多CSV,列一致
Constraints: 只用Pandas,<50行
Output: 生成merged.csv
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首次成功率从72%升至94%
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修改次数由3.2降至0.4
进阶技巧:拆分复杂需求,链式调用多个KERNEL提示,每条专注一事,效果更佳。
最棒的是,KERNEL适用于GPT-5、Claude、Gemini及Llama等多种模型,完全无关模型类型。
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投资参考2026
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商业报告解读
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国际参考
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政经参考2026
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年度人文课堂
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教育的方法50讲
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青春期家庭教育40讲
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情绪觉知100讲
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讲透资治通西汉·余绪
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大望局
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周之江书院
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讲透战争史
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严飞的社会课
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AI学习圈
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牛人必备的100个思维模型(第一二季)
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各大行业产业链全景图
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《怎样选择成长股》精读班
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7-9年级全科目《知识点大全》可打印
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人民日报整理1-9年级必读经典书目149本链接:https://pan.quark.cn/s/e58c57878e7b
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女神蒙上眼
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暗恋者的救赎
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罚罪2
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夜色正浓
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有罪之身
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小城大事
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生命树
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太平年
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科技参考4
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