全部文档 / 作者: Andrew Ng / 标签: LLM

AI Engineering Skills Map: Using coding agents

吴恩达撰文阐述AI工程师的核心技能之一——使用编码智能体。文章总结了与顶级AI工程师访谈得出的工作流程：规划（头脑风暴、撰写规格）、执行（构建、测试、验证）以及部署与监控（CI/CD门控、日志监控）。作者指出，有效使用编码智能体需要五大关键技能：掌控工作流程、赋予智能体自主性、审查工作成果、定制智能体及其环境，以及理解编码智能体的底层原理。文章强调，随着Claude Code、Codex、OpenCode等工具快速演进，这项技能也需要通过持续的实验、构建和学习来不断更新。

技术 › Harness Engineering

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AI工程编码智能体 Claude Code Codex OpenCode 工作流程智能体自主性代码审查 AGENTS.md LLM

AI 工程技能图谱：构建与部署 AI 应用

吴恩达详细阐述了 AI 工程技能图谱中的核心技能——构建与部署 AI 应用，包含六大方面：LLM 基础（分词、上下文窗口、工具调用等）、用数据为模型提供基础（RAG、向量索引、知识图谱）、构建 Agentic 系统（工作流、Agent harness、多智能体编排）、评估驱动开发（evals 与错误分析循环）、生产环境运营（可观测性、回归测试、成本与延迟优化）以及机器学习基础。该技能图谱基于大量招聘信息、专家访谈和调研形成，强调 AI 系统因输出不可预测而比传统软件开发更具迭代性。

技术 › LLM

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AI工程 LLM Agentic系统 RAG 评估驱动开发吴恩达技能图谱 Agent 生产部署机器学习

AI工程技能图谱

Andrew Ng 基于对超过10,000个职位发布的分析、专家访谈和调查，提出了AI工程时代最重要的四项技能：构建和部署AI应用、软件工程基础、使用编码代理以及塑造构建过程。他强调，所有开发者都需要掌握这些技能，并指出持续学习的重要性。文章旨在帮助开发者确定学习优先级，并帮助雇主招聘熟练的开发者。

技术 › LLM

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AI工程技能图谱 LLM 编码代理软件工程职业发展 Andrew Ng DeepLearning.AI