掌握 6 种核心提示技术，理解如何有效地与大语言模型对话。
- 想了解 AI 对话背后原理的人
- 准备开始使用 AI 编码工具的人
- 不需要编程经验，但需要基本的计算机操作能力
- 安装 Ollama（本地运行 AI 模型的工具）
- 基本的文本编辑器使用
4-6 小时（首次学习），2-3 小时（有 AI 使用经验）
| 讲义 | 主题 |
|---|---|
| Mon 讲义 | Introduction to Coding LLMs |
| Fri 讲义 | AI Development Fundamentals |
- Deep Dive into LLMs — Karpathy 的 LLM 深度讲解（视频，约 3.5 小时，建议至少看前 30 分钟）
- Prompt Engineering Overview — Google 的提示工程系统概览
按以下顺序学习本周内容：
- 浏览课程讲义 → 见上方课程讲义（快速翻阅，了解本周框架）
- 阅读前置材料 → 见上方前置阅读
- 阅读并完成中文指南 → assignment-zh.md — 概念解释 + 环境准备 + 练习任务（完整中文版）
- 记录学习笔记 → writeup-zh.md — 结构化笔记模板
- （可选）深入阅读 → 见下方背景扩展阅读
- 进入下一周 → Week 2: AI 辅助全栈开发
| 文件 | 说明 |
|---|---|
| assignment-zh.md | 中文学习指南（概念解释 + 环境准备 + 练习任务） |
| writeup-zh.md | 学习笔记模板 |
本周也提供英文原版课程材料（assignment.md），可作为对比参考。所有内容已完整覆盖在中文指南中，无需额外阅读。
- How OpenAI Uses Codex — OpenAI 内部如何使用 Codex 的技术报告
- Prompt Engineering Guide — 系统化的提示工程技术指南
- AI Prompt Engineering: A Deep Dive — 提示工程深度讲解（视频）
如果你已经熟悉 Prompt Engineering 的基本概念（Few-shot、CoT 等），可以快速浏览 assignment-zh.md 中的术语说明，然后直接进入 Week 2。