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【2026最新】公认B站口碑顶尖的Vibe Coding保姆级教程,全程手把手带你从工具安装落地代码实战,零基础也能吃透,帮你避开99%学习弯路!

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2026-07-09 12:35:25
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视频选集
(1/52)
1.课题讲解
06:39
2.Vibe Coding工具
02:19
3.当前大模型的就业市场和未来趋势
16:32
4.Transformer在训练模型中的作用
14:43
5.智能采购分析智能体项目演示
40:39
6. 有无异步后台执行的子Agent区别
08:21
7.Harness架构的Agent项目讲解
30:17
8.课题介绍
03:40
9.项目外部依赖全景图
04:26
10.复杂任务项目实战
05:27
11.复杂任务的Planning 能力
13:34
12.用户作用域的沙箱隔离和沙箱预热机制
25:47
13.中间件矩阵:故障全景覆盖
11:03
14.文件后端(Backend)系统
17:40
15.当前大模型就业市场和未来趋势
46:20
16.大模型就业市场和岗位
03:39
17.Agent框架分类和发展历程
32:21
18.Harness与PromptContext Engineering的关系
02:23
19.单Agent到Multi-Agent的线路历程
11:31
20.简单RAG到Agentic RAG的迭代历程
15:13
21.在快速更新的技术下如何去学
01:03:28
22.RAG技术原理与RAGFlow项目实操
19:40
23.Naive RAG与langchain实践
12:44
24.高级RAG(一)层次索引,句子窗口,子查询,HyDE
17:10
25.高级RAG(二)提示词压缩,融合,llamainde
14:25
26.模块化RAG(一)顺序模式,条件模式,分支模式
11:37
27.模块化RAG(二)迭代,递归检索,FLARE,Toc
17:55
28.Embedding原理:word2vec、CBOW
16:13
29.Embedding模型训练:llamaindex微调
22:02
30.Embedding模型评估:MRR评测,MTEB评测
20:38
31.Rerank技术原理与实践(一)交叉编码与双编码
15:07
32.Rerank模型微调与实践(二)rankGPT
15:24
33.向量数据库简介与相似性测量:欧式距离,余弦相似度
15:21
34.相似性搜索算法:k-means,肘部法则
18:29
35.向量数据库选型:专用向量数据库,传统数据库支持向量
09:27
36.向量数据库代码示例:chroma与qdrant代码
07:19
37.RAG评估:评估指标,RAGAs,TruLens
22:01
38.RAG行业落地:实践心得,落地经验,业务场景
15:53
39.Agent原理简介:planning、memory
12:22
40.提示词工程:软提示词,fewshot,COT,TOT
18:33
41.Agent平台:国内外主流平台,Coze搭建智能客服
14:26
42.Agent工具使用与function call:MR
16:32
43.Agent设计模式(一):Fewshot,ReAct
18:01
44.Agent设计模式(二):REWOO,LLMComp
20:33
45.Agent设计模式(三):Reflexion,LAT
20:50
46.Agent框架:Single Agent,Multi Agent
18:11
47.Langchain项目原理与实战
22:05
48.Langgraph项目原理与实战
12:14
49.Langgraph 多Agent架构:协作多Agent
14:59
50.AutoGen项目原理与实战(一):AutoGen
17:25
51.AutoGen项目原理与实战(二):代码执行,工具
16:42
52.CrewAI项目原理与实战:Crew,Task,A
16:28
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