资源介绍
视频数量：26个
总时长：5小时51分
课程介绍：
Python与OpenAI API提示工程实战
你有没有遇到过这种情况：明明用的是同一个AI模型，别人调教出来的回答又准又稳，你调出来的却时好时坏，有时候还会抽风给出一堆乱七八糟的内容？
问题可能不在模型，而在你写提示词的方式上。
这门课要教你的，就是怎么用Python真正把OpenAI的API用起来。不只是简单地调用一下，而是从零开始搭建一套完整的、能用在生产环境里的AI应用开发流程。整个课程将近6小时，26个视频，配着Jupyter Notebook手把手带你敲代码，学完你就能自己写出稳定、可靠、还省钱的AI应用。
先说环境搭建。这部分看着基础，其实特别重要。很多人在第一步就被卡住了，要么是账号注册不对，要么是API调用方式搞不清楚。课程会带着你过一遍完整的初始化流程，怎么注册OpenAI账号、怎么充值（最低5美元就够学完全程）、怎么用最新的Responses API跟模型通信、怎么写辅助函数方便后续调用。如果你是从老版本的Completions API迁移过来的，还有一个专门的notebook帮你平滑过渡。
环境搞定之后，正式进入提示工程的核心部分。首先是零样本、单样本、少样本这三种最基础的提示技巧。零样本就是直接问，不给任何例子；单样本是给一个例子做参考；少样本则是多个例子放在一起。这三种方法看着简单，用好却不容易。课程会讲清楚什么场景下该用哪种，怎么写例子效果最好，怎么避免模型被你带偏。
基础打牢了，接下来要解决的是生产环境里的实际问题。第一个就是结构化输出。你做应用的时候肯定不希望AI给你一堆自由文本，对吧？你需要JSON格式、需要嵌套的数据结构、需要Schema定义。这部分会教你怎么设计Schema、怎么验证输出、怎么处理各种边界情况。还有错误处理，AI返回的内容不是每次都靠谱的，你得学会主动检查、主动纠错，不能让程序直接崩溃在那里。
第三个模块会讲到提示模板和提示评估。模板的好处是复用，把一套成熟的提示词做成模板，后面直接调参数就行。评估则是告诉你怎么量化地判断一个提示词到底好不好，不是凭感觉，而是有具体指标的。
有了这些基础，课程会带你进入高级技巧部分。指令链让你把复杂任务拆成多个步骤一步步执行；角色设定让AI扮演特定身份回答问题，效果往往会好很多；高级少样本会讲到怎么选择例子、怎么排列例子顺序、怎么动态调整。自洽性是个很有意思的技巧，就是让模型用不同方式思考同一个问题，然后综合答案，准确率能提升不少。这部分最后有一个实战项目，要你写一个研究助手，能够帮用户整理资料、回答问题、生成摘要。
生产应用模块讲的是怎么让你的应用跑得既快又省钱。Token计数和成本追踪是必须的，你得知道每次调用花了多少token、多少钱，不能稀里糊涂的。上下文窗口策略教你怎么管理长对话、怎么在有限的窗口内塞进更多信息。响应缓存是个很实用的优化技巧，对于重复的请求直接返回缓存结果，能省下不少成本和延迟。这个模块的实战项目是做一个生产支持机器人，能在客服场景里实际跑起来。
最后一个模块是函数调用，这是现在AI应用开发特别火的玩法。不只是你问AI答，而是能让AI主动调用你写好的函数去执行任务、处理数据、甚至操作外部系统。从基础的单个函数调用，到同时调用多个函数，再到最后的综合项目——写一个多工具代理，能够根据用户需求自动选择和组合不同的工具来完成复杂任务。
整个课程学下来，你得到的不是一堆零零散散的知识碎片，而是一套完整的开发思路和实战能力。从最初的环境配置，到基础提示技巧，到生产级别的输出控制，再到高级技巧和成本优化，最后到函数调用这种更强大的能力，一步一步把你从只会简单调用的状态，带到能独立开发可靠AI应用的水平。课程里的代码都是可以直接拿去做项目的，不是那种学完就忘的演示代码。