定位与差异
这是一门面向开发者与工程师的 ChatGPT 提示工程（Prompt Engineering）实战课程，由 DeepLearning.AI 推出。课程聚焦于"如何与大型语言模型高效对话"，帮助学习者从调用 API 到设计稳健的提示词模板，掌握工程化使用大模型的方法。与通用的聊天教程不同，它更强调开发者视角：API 参数、结构化输出、迭代评估与可复用的工程模式。
核心能力
- 四大基础技巧：总结、推理（如情感分类、主题提取）、转换（如翻译、格式转换）、扩展（如自动生成文案）。
- 提示模式：包括零样本、少样本提示、思维链（Chain-of-Thought）以及 ReAct 等常见工程模板。
- 系统化开发流程：从明确指令、设定角色，到多轮迭代与结果校验，形成可复现的提示开发闭环。
- API 实战：讲解温度、top_p 等关键参数的影响，并演示如何将这些技巧接入真实业务流。
适用与不适用
适合需要将大模型能力集成进产品或工具链的后端工程师、独立开发者、AI 产品经理，以及希望从"会用 ChatGPT"进阶到"能设计可靠提示"的技术学习者。
不适用于完全没有编程基础的学习者，也不适合希望深入大模型训练、微调或底层原理的读者——这些方向需要更系统的机器学习课程。
上手提示
建议在开始前准备好 Python 环境与 OpenAI API Key，以便跟随课程动手实践。完成每一节后，可以挑选一项自身业务场景进行迁移练习，例如把"自动生成会议纪要"或"用户评论情感分析"作为实战目标。课程细节、章节安排与最新报名方式以 官网 为准。