AI 应用课程
学习如何在实际工作和生活中应用 AI 工具，提升效率和创造力。
课程列表
Prompt 工程入门指南
从零开始学习 Prompt 工程，掌握与 AI 有效沟通的核心技能。本课程通过 8 个阶段、26 节课，带你从「不会问」到「问得好」。
适合人群：AI 新手、职场人士、内容创作者、开发者
学完后你将能够：
- 写出清晰、有效的 Prompt
- 掌握 5 个核心原则和 4 种框架
- 避免 80% 的常见错误
- 为 Agent 设计提示词
Skill Engineering：给 AI 装上可复用的技能包
学习如何将重复的 AI 指令打包成可复用的 Skill，让 AI 的能力从「一次性对话」升级到「可复用的技能包」。本课程通过 6 个阶段、18 节课，带你在多个 AI 编程工具中实践 Skill 开发。
适合人群：AI 编程工具用户、想要提升 AI 协作效率的开发者
学完后你将能够：
- 设计和编写可复用的 Skill
- 掌握动态上下文注入和渐进式披露
- 理解 7 种设计模式和 7 种反模式
- 在 Claude Code / Cursor / Windsurf 中实践 Skill
Agent Engineering：让 AI 从聊天走向行动
从「问一句答一句」到「给个目标自己干」——理解 AI Agent 的设计原理、实践方法与避坑指南。本课程通过 6 个阶段、18 节课，以开发者小李的真实经历为线索，带你深入浅出地掌握 Agent 工程。
适合人群：正在使用 AI 编程工具、想让 AI 完成更复杂任务的开发者
学完后你将能够：
- 理解 Agent 与 Chat 的本质区别，判断何时该用 Agent
- 掌握四大核心组件和五种经典设计模式
- 使用子代理、MCP 协议等实战工具
- 识别 9 种失败模式，建立五层防御体系
MCP Engineering：AI 的 USB-C 接口标准
从「每个工具定制集成」到「一次开发，所有 AI 可用」——掌握 Model Context Protocol 的设计原理、开发实战与生态集成。本课程通过 6 个阶段、18 节课，以开发者小周的集成之痛为线索，带你从架构理解到动手开发。
适合人群：想为 AI 工具开发 MCP Server 或 Client 的开发者、技术决策者
学完后你将能够：
- 理解 MCP 的 Client-Host-Server 架构和三大原语
- 用 Python 或 TypeScript 开发 MCP Server 和 Client
- 掌握 MCP Inspector 调试工具和常见问题排查
- 理解 MCP 与 OpenAPI、Function Calling、A2A 等协议的区别和互补关系