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從基礎入手，了解大模型基礎概念，學會在工作中如何更好的使用大模型，釋放大模型能力，改造研發(fā)流程。

研發(fā)流程重構（一）

1.大模型帶來的研發(fā)模式改變
2.需求分析階段提示工程的書寫和優(yōu)化
3.大模型設計階段提效
1）智能圖庫：GhostlyStock
2）智能UI設計：Galileo AI
3）智能輔助設計：Figma

研發(fā)流程重構（二）

1.代碼實現(xiàn)階段：
1）使用Cursor進行前端編程的最佳實踐
2）使用Cursor進行后端編程的最佳實踐
3）智能數(shù)據(jù)庫設計和mock數(shù)據(jù)生成
2.測試階段：
1）測試用例的生成
2）單元測試代碼生成
3）測試報告的生成
3.其他研發(fā)流程的改造和提效方法

深入大模型應用程序的研發(fā)，掌握大模型工具鏈、大模型微調等技術，開發(fā)大模型應用系統(tǒng)，幫助企業(yè)、個人提升效率，做企業(yè)最懂大模型的那個人，賺取大模型時代的第一桶金。

大模型應用開發(fā)基礎

1. ChatGPT 等大模型能應用在哪里？
2. 大模型是怎樣獲得「涌現(xiàn)智能」的？
3. 大模型應用業(yè)務架構
1）Copilot
2）Agent
4. 大模型應用的四個層次
1）純 Prompt
2）Agent + Function Calling
3）LLMs + Embeddings + 向量數(shù)據(jù)庫
4）Fine-tuning
5）OpenAI API 和提示工程初探

Prompt Engineering

1. 提示工程介紹 2. 提示構建基本原則
3. 使用提示工程構建問答系統(tǒng)
1）輸入檢查 2）思維鏈推理 3）評估
4. 提示工程高級技巧
1）上下文學習 In-context Learning
2）思維鏈 Chain of Thought
3）Prompt 模板 Template
4）Prompt 集成 Ensembling
5）自我一致性 Self-consistency
6）對抗性提示 Adversarial Prompting
7）可靠性 Reliability @成劍
8）自動 Prompt 工程 Automatic Prompt Engineer

學習大模型時代超級個體必須掌握的創(chuàng)業(yè)、運營產品的方法，助你在大模型時代拿到實實在在的結果。

大模型時代的超級個體紅利

1. 超級個體時代
1）超級個體時代下個人能力的釋放
2）如何成為超級個體？
3）公司里的「超級個體」
2. 超級個體創(chuàng)業(yè)指南
1）使用PMF模型尋找創(chuàng)業(yè)機會
2）MVP 快速驗證商業(yè)模型
3）獲取種子用戶，持續(xù)運營

超級個體的產品設計

1. 功能、信息架構和交互設計
1）小而美的原則    2）KANO 模型    3）5E 框架
2. 撰寫 PRD 是為了什么
3. 如何結合編程能力畫原型圖
1）draw.io 的基本用法    2）Figma 的基本用法
3）Motiff 的基本用法
4. 極簡設計原則
1）對齊    2）親密    3）4 種顏色    4）4 的倍數(shù)
5. Collaborative UX
6. 用 Gradio 快速搭原型
1）高仿 ChatGPT    2）高級界面定制