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Claude Code桌面版无痛接入DeepSeek，告别繁琐命令行！国内使用零门槛，无需魔法、无需Claude账号，10分钟让你快速入门！

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2026-05-27 13:58:17

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Claude Code桌面版无痛接入DeepSeek，告别繁琐命令行！国内使用零门槛，无需魔法、无需Claude账号，10分钟让你快速入门！

ClaudeCode桌面版

ClaudeCode接入Deepseek

大模型零基础入门- 发消息

干货分享，AI大模型agent内容创作达人

Claude Code桌面版无痛接入DeepSeek，告别繁琐命令行！国内使用零门槛，无需魔法、无需Claude账号，10分钟让你快速入门！

12:19

1、什么是大模型

09:13

2、大模型的工作原理

09:02

3、大模型是如何被创造出来的

05:43

4、监督微调

07:53

5、大模型与AI的关系

04:13

6、大模型的发展历史

04:51

7、提示词工程入门

12:09

8、编写提示词的基本原则

15:51

9、提示词的基本结构

10:24

10、提示词框架

19:29

11、提示词的进阶技术

14:03

12、提示词自动化

09:35

13、提示词攻击与防御策略

09:46

14、大模型实战场景

05:59

15、Agent概念组成与决策

08:52

16、Agent决策应用场景分析

07:43

17、Agent任务拆解COT与TOT

13:10

18、ToT24点与ReAct框架

16:27

19、Agent记忆模块

11:19

20、Agent工具调用方法

03:24

21、Plan-and-Execute认知框架

11:50

22、Self-Ask推理框架

08:51

23、Agent思考与反思机制

07:52

24、ReAct框架案例实现

09:51

25、ReAct+RAG智能体构建

11:18

26、Agent+RAG数字人项目介绍

07:59

27、项目实战预览：Agent+RAG个性化数字人项目（上）

13:58

28、项目实战预览：Agent+RAG个性化数字人项目（下）

09:25

29、RAG初识

13:52

30、RAG索引的构建

13:12

31、RAG检索重排

12:10

32、RAG文档分块

16:19

33、RAG文本向量化

15:18

34、GraphRAG 原理

14:28

35、LangChain开发的RAG

18:32

36、打造私有领域知识库

37:20

37、打造私有领域知识库

29:38

38、零代码快速搭建RAG应用

27:36

39、检索进阶Re-ranker

15:07

40、PDF表格预处理

26:30

41、加载历史对话记忆(1)

13:30

42、加载历史对话记忆(2)-集成到原项目中

22:25

43、开篇必看：LangChain V1.2 新特性与升级亮点

22:50

44、环境搭建：Windows系统大模型API申请与配置

05:46

45、环境搭建：Mac系统大模型API申请与配置

02:44

46、快速上手：第一个LangChain项目Hello LangChain

03:12

47、模型调用：基础模型与动态模型切换全掌握

13:35

48、提示词进阶：用ChatPromptTemplate高效管理提示词

03:26

49、核心组件：搞懂Messages消息对象的用法

03:32

50、系统提示词：设计能精准控制模型的System Prompt

06:20

51、输出处理：用OutputParser规范模型返回结果

10:57

52、链的核心：Chain与LCEL表达式入门

06:40

53、高级链技巧：用RunnableLambda自定义复杂逻辑

09:11

54、结构化输出：让模型返回符合要求的JSON数据格式

04:00

55、工具调用：解锁LangChain调用外部工具的能力

09:14

56、中间件开发：用Middleware扩展LangChain能力

14:08

57、RAG入门：从0到1搞懂RAG的完整流程

10:52

58、RAG实战：Document Loader加载各种格式文档

04:47

59、RAG实战：文档切分策略优化召回效果

11:33

60、RAG实战：选择合适的Embedding模型

14:17

61、RAG进阶：相似度算法（L2余弦内积）详解

10:28

62、RAG实战：ChromaDB向量数据库的使用

08:32

63、RAG项目实战：建筑行业知识问答系统搭建

15:09

64、最终实战：用LangChain V1.2开发Agent智能体

05:19

65、LangGraph-课程介绍

17:17

66、快速了解LangGraph

30:41

67、使用LangGraph构建Agent智能体-上

28:15

68、使用LangGraph构建Agent智能体-下

36:36

69、LangGraph接入MCP

44:33

70、深入理解Graph-上

29:33

71、深入理解Graph-下

25:47

72、使用LangGraph构建多智能体工作流

31:39

73、零帧起手，实现多智能体工作流

01:09:04

74、大模型预训练

14:56

75、大模型监督微调SFT

13:23

76、PPO算法原理

31:01

77、大模型强化学习PPO

23:59

78、一键本地搭建大模型+知识库，不挑环境配置

06:01

79、Llama3中文增强模型微调和法律大模型微调

30:54

80、chatglm3-6B微调（部署篇）

14:31

81、chatglm微调（多轮对话微调）

16:18

82、chatglm3微调（输入输出微调）

10:13

83、智能销售大模型（项目介绍）

08:02

84、智能销售大模型（部署过程）

11:19

85、智能销售大模型（如何使用）上

17:42

86、智能销售大模型（如何使用）下

15:30

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