课程简介：

这门课程为你精心设计了七大单元。

• 第一单元：深入剖析大模型在应用开发中的基础要点，包括各类大模型的 API 调用技巧、AI 智能体的构建方法。还会通过一个实战案例，让你快速掌握前端工程师迈向 AI 应用开发的关键一步。
• 第二单元：迈向进阶之路，聚焦于如何通过巧妙的提示词技巧、结构化数据处理，显著提升生成内容的品质。同时，借助动态 JSON 解析和 Ling 框架，攻克应用交互中的性能瓶颈，为用户带来更好的体验。
• 第三、四单元：开启实战挑战模式，带你攻克两个复杂且极具代表性的智能体项目。波波熊学伴项目，聚焦于高质量内容生成的复杂工作流编排难题；AI 面试官项目，直面多轮对话实现的复杂挑战。通过这两个项目，你将掌握绝大多数 AI 应用产品的核心开发技巧。
• 第五、六单元：分别聚焦于个人工具与企业级 AI 应用。一方面，教你整合各类 AI 工具，打造专属的个人效率提升利器；另一方面，深入探讨企业智能化转型技术与方案，掌握这一领域知识会在 AI 时代带来巨大竞争力。
• 第七单元：前瞻未来，带你探索 AI 相关 Web 标准、端侧 AI 技术，以及跨界跨语言的新技术趋势，让你站在行业前沿，洞察未来发展方向，提前布局。

课程代码仓库：https://github.com/akira-cn/frontend-dev-large-model-era

课程目录：

├── 01｜如何在前端调用文本大模型API.md
├── 01｜如何在前端调用文本大模型API.mp3
├── 01｜如何在前端调用文本大模型API.pdf
├── 02｜如何使用流式传输减少等待时间.md
├── 02｜如何使用流式传输减少等待时间.mp3
├── 02｜如何使用流式传输减少等待时间.pdf
├── 03｜如何在前端调用图像大模型API.md
├── 03｜如何在前端调用图像大模型API.mp3
├── 03｜如何在前端调用图像大模型API.pdf
├── 04｜如何在前端调用语音合成和视觉模型.md
├── 04｜如何在前端调用语音合成和视觉模型.mp3
├── 04｜如何在前端调用语音合成和视觉模型.pdf
├── 05｜如何快速构建AI应用智能体.md
├── 05｜如何快速构建AI应用智能体.mp3
├── 05｜如何快速构建AI应用智能体.pdf
├── 06｜智能体应用实战：拍照记单词.md
├── 06｜智能体应用实战：拍照记单词.mp3
├── 06｜智能体应用实战：拍照记单词.pdf
├── 07｜提示词工程（一）：三个技巧让大模型超常发挥.md
├── 07｜提示词工程（一）：三个技巧让大模型超常发挥.mp3
├── 07｜提示词工程（一）：三个技巧让大模型超常发挥.pdf
├── 08｜提示词工程（二）：如何使用元提示（Meta-Prompt）和动态提示词.md
├── 08｜提示词工程（二）：如何使用元提示（Meta-Prompt）和动态提示词.mp3
├── 08｜提示词工程（二）：如何使用元提示（Meta-Prompt）和动态提示词.pdf
├── 09｜用户体验：如何解决流式传输与JSON结构化的矛盾.md
├── 09｜用户体验：如何解决流式传输与JSON结构化的矛盾.mp3
├── 09｜用户体验：如何解决流式传输与JSON结构化的矛盾.pdf
├── 10｜深入细节：如何实现动态JSON解析.md
├── 10｜深入细节：如何实现动态JSON解析.mp3
├── 10｜深入细节：如何实现动态JSON解析.pdf
├── 11｜工作流框架：Ling的设计思想与整体架构.md
├── 11｜工作流框架：Ling的设计思想与整体架构.mp3
├── 11｜工作流框架：Ling的设计思想与整体架构.pdf
├── 12｜深度剖析（上）：Ling框架的底层实现.md
├── 12｜深度剖析（上）：Ling框架的底层实现.mp3
├── 12｜深度剖析（上）：Ling框架的底层实现.pdf
├── 13｜深度剖析（下）：Ling框架的底层实现.md
├── 13｜深度剖析（下）：Ling框架的底层实现.mp3
├── 13｜深度剖析（下）：Ling框架的底层实现.pdf
├── 14｜项目实战：使用Ling框架重构拍照记单词.md
├── 14｜项目实战：使用Ling框架重构拍照记单词.mp3
├── 14｜项目实战：使用Ling框架重构拍照记单词.pdf
├── 15｜实战项目概览：AI版“十万个为什么”.md
├── 15｜实战项目概览：AI版“十万个为什么”.mp3
├── 15｜实战项目概览：AI版“十万个为什么”.pdf
├── 16｜如何实现好奇心问题改写和RAG.md
├── 16｜如何实现好奇心问题改写和RAG.mp3
├── 16｜如何实现好奇心问题改写和RAG.pdf
├── 17｜如何实现波波熊学伴核心工作流（上）.md
├── 17｜如何实现波波熊学伴核心工作流（上）.mp3
├── 17｜如何实现波波熊学伴核心工作流（上）.pdf
├── 18｜如何实现波波熊学伴核心工作流（中）.md
├── 18｜如何实现波波熊学伴核心工作流（中）.mp3
├── 18｜如何实现波波熊学伴核心工作流（中）.pdf
├── 19｜如何实现波波熊学伴核心工作流（下）.md
├── 19｜如何实现波波熊学伴核心工作流（下）.mp3
├── 19｜如何实现波波熊学伴核心工作流（下）.pdf
├── 20｜如何实现插图和听书功能.md
├── 20｜如何实现插图和听书功能.mp3
├── 20｜如何实现插图和听书功能.pdf
├── 21｜如何实现语音输入.md
├── 21｜如何实现语音输入.mp3
├── 21｜如何实现语音输入.pdf
├── 22｜项目概览：AI前端面试官.md
├── 22｜项目概览：AI前端面试官.mp3
├── 22｜项目概览：AI前端面试官.pdf
├── 23｜多轮对话：时间线与记忆.md
├── 23｜多轮对话：时间线与记忆.mp3
├── 23｜多轮对话：时间线与记忆.pdf
├── 24｜多轮对话：API读写分离设计.md
├── 24｜多轮对话：API读写分离设计.mp3
├── 24｜多轮对话：API读写分离设计.pdf
├── 25｜多轮对话：人设、上下文和记忆.md
├── 25｜多轮对话：人设、上下文和记忆.mp3
├── 25｜多轮对话：人设、上下文和记忆.pdf
├── 26｜交互细节功能的丰富和功能优化.md
├── 26｜交互细节功能的丰富和功能优化.mp3
├── 26｜交互细节功能的丰富和功能优化.pdf
├── 27｜如何创建AI智能体管理笔记和收集信息（一）.md
├── 27｜如何创建AI智能体管理笔记和收集信息（一）.mp3
├── 27｜如何创建AI智能体管理笔记和收集信息（一）.pdf
├── 28｜如何创建AI智能体管理笔记和收集信息（二）.md
├── 28｜如何创建AI智能体管理笔记和收集信息（二）.mp3
├── 28｜如何创建AI智能体管理笔记和收集信息（二）.pdf
├── 29｜如何用BunnyCDN结合Coze智能体管理静态资源.md
├── 29｜如何用BunnyCDN结合Coze智能体管理静态资源.mp3
├── 29｜如何用BunnyCDN结合Coze智能体管理静态资源.pdf
├── 30｜AICoding：不可阻挡的“前端工业革命”.md
├── 30｜AICoding：不可阻挡的“前端工业革命”.mp3
├── 30｜AICoding：不可阻挡的“前端工业革命”.pdf
├── 31｜VibeCoding：使用TraeBuilder开发实战项目（一）.md
├── 31｜VibeCoding：使用TraeBuilder开发实战项目（一）.mp3
├── 31｜VibeCoding：使用TraeBuilder开发实战项目（一）.pdf
├── 32｜VibeCoding：使用TraeBuilder开发实战项目（二）.md
├── 32｜VibeCoding：使用TraeBuilder开发实战项目（二）.mp3
├── 32｜VibeCoding：使用TraeBuilder开发实战项目（二）.pdf
├── 33｜如何私有化部署和应用本地大模型.md
├── 33｜如何私有化部署和应用本地大模型.mp3
├── 33｜如何私有化部署和应用本地大模型.pdf
└── 34｜如何私有化部署AI工作流平台.md