首页

投稿

【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！

2270

71

2026-07-09 12:35:25

如果视频对你有用的话请一键三连【长按点赞】支持一下UP哦，拜托，这对我真的很重要！【视频配套籽料+问题解答请看"评论区置顶"自取哦】

大模型开发

码士集团-踢踢发消息

码士教育｜程序员的AI应用进阶从具体业务讲清AI怎么用、项目怎么设计。课程咨询请私信说明基础和学习目标。

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

顶部