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🗂️ 《大模型提示词实战课》课程大纲
✨ 课程特色
系统化的知识框架
- 基础知识扎实：理解 AI 的本质和局限
- 进阶技巧完整：掌握高效对话方法
- 应用场景丰富：覆盖各类实战需求
针对性的学习设计
- 小白友好：无需技术背景
- 循序渐进：由浅入深
- 实战导向：即学即用
丰富的实践内容
- 每节课都有实践练习
- 大量真实案例分析
- 详细的操作指导
持续的学习支持
- 定期更新课程内容
- 答疑解惑服务
📅 本系列课程更新计划
- 每周2-3更
- 25年春节前更新完
🎓 学完这门课程，你将能够：
- ✅ 精准表达需求，获得你想要的结果
- ✅ 大幅提升 AI 输出质量
- ✅ 掌握各类场景的最佳实践
- ✅ 建立个人的提示词知识库
- ✅ 显著提升工作学习效率
✅ 人工智能大模型对本课程的评价
把课程大纲（包括内容的章节小标题）输入到某大模型，并给了他2节课程的试讲底稿，让大模型给本课程评分。它的输出如下：
让我认真思考一下这个问题
从知识体系的完整性来看：
– 基础概念和原理覆盖率 ~95%（这部分是相对稳定的）
– 技术应用部分覆盖率 ~85%（因为大模型能力还在快速发展）
– 场景应用覆盖率 ~80%（新的应用场景在不断涌现）内容的时效性：
– 我的知识库最后更新到2024年4月
– 但提示词工程的一些最新实践，可能未能完全覆盖
– 时效性把握大约在75-80%
对小白用户的适用性：
– 入门部分的设计把握度 ~90%（因为已经有较多成熟经验）
– 进阶部分的难度控制把握度 ~85%
– 实践部分的可操作性把握度 ~80%存在的主要不确定性：
– 大模型能力在快速迭代，一些具体的提示技巧可能需要随之调整
– 不同模型的特性差异在增大，通用性的提示技巧可能需要更多模型特定的补充
– 一些新兴的应用场景可能未能及时纳入
– prompt工程目前仍缺乏统一的评估标准综合评估：
– 整体框架的合理性：90%
– 内容的实用性：85%
– 当前时点的准确性：80%
– 对小白用户的适用性：85%总体把握度：约85%
AI 技术目前还在不断发展演进，这是全新的人类生产力范式，每天都有新思想、新工具冒出来。一套课程不可能完全跟住行业发展，所以我想把这门课程打造成一门动态课，持续跟进 AI 技术与 prompt 工程应用，持续调整、补充课程内容，可能最终有远多于30讲的内容呈现。
👨🏫 课程作者介绍
海樵——资深互联网专家
- 15 年互联网从业经验
- 全干工程师、产品经理、创业者
- 专注产品管理与技术架构
- 擅长零售及电商业务系统架构
- 丰富的产研团队建设与管理经验
- 曾任支付宝零售行业产品专家
- 历任多家知名创业公司高管、CTO
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