AI 编码大学：使用 AI 编码智能体进行构建的核心技能

当刚接触 AI 编码领域时，入门可能会让人感到不知所措。许多开发人员满怀热情地投入到 AI 编码智能体中，但由于对如何与模型有效沟通或整合外部资源缺乏理解而陷入困境。模糊的提示词会导致不匹配的输出，浪费数小时和大量算力来修复本应是简单实现的问题。没有适当的基础，即使是强大的 AI 工具也会成为挫折的来源，而不是生产力的提升。

这就是我们推出 AI 编码大学的原因，这是一系列旨在建立您在 AI 编码、推理和集成方面基础技能的资源。这项计划汇集了指南和最佳实践，帮助您快速掌握 AI 工具，从新手转变为自信的实践者。每周都会提供可操作的内容，使您更接近高效、高产的 AI 辅助开发。

您将在 AI 编码大学学到什么

课程从基础概念到高级集成技术逐步推进，为您配备直接影响开发工作流程的技能。您将了解大型语言模型如何运作，包括选择标准、基准测试以及保护数据隐私的注意事项。这些知识使您能够就模型选择和配置做出明智决策，减少挫折感并消除代价高昂的试错循环。

我们的目标是为您提供信心和技能，以应对任何 AI 编码挑战，无论是为您的特定工作流程实施自定义 MCPs，根据您的项目要求优化模型交互，还是将 AI 辅助无缝集成到您现有的开发流程中。

AI 编码大学将指导您掌握 AI 辅助开发。我们的课程提供结构化的课程，将不确定性转化为专业知识。无论您是在为不一致的 AI 输出而苦恼，还是希望解锁自定义 MCPs 和集成等高级功能，本系列都能为您提供所需的基础。

第 1 周：提示词基础已上线！

第一周关于 提示词基础的课程现已上线！在本指南中，我们探讨了模糊请求与精确请求之间的区别，分解了零样本、单样本和思维链提示等常见提示技术，并展示了清晰的沟通如何直接影响结果质量。

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