吴恩达《AI 提示词工程》21 节,Module 3 笔记上线。
## 课程概览:让 AI 帮你做东西
Module 3「让 AI 帮你做东西」共 6 节:
多模态成本 / 看图 / 出图 / 做 App / 跑数据分析 / 实战项目
### 核心洞察
AI 已经能做的远不止聊天——
出图、做 app、跑数据,每件事都有"最低成本路径",
关键是知道怎么开口要。
### 实战模板一览
9 个能直接抄的模板 👇

## Day 1:成本意识
1/7 · Day 1:成本意识
文字几乎免费几秒出
语音几美分十几秒
图像几十美分几十秒
视频几美元几分钟
简单认知:
能用文字描述清的,先别让它出图
能用图说清的,先别让它出视频
📋 多模态成本检查模板:
任务前先评估三件事:
1) 能用纯文字解决吗?能 → 省 90% 时间
2) 用静态图片够吗?够 → 别上视频
3) 必须视频?先用图说清,最后才出 1 个

## Day 2:AI 看图很粗,看文字很细
2/7 · Day 2:AI 看图很粗,看文字很细
让 AI 区分相似器械(kickback vs hamstring curl)经常错
让 AI 识别独特物体(人形仓鼠跑步机)很准
让 AI 读图中文字(连手写都能读)非常准
利用这点:用图传信息,比打字快 10 倍。
📋 图片输入提取四步:
Step 1·先告诉我看到啥(含置信度)
Step 2·完整转录所有文字(不确定的标 [?])
Step 3·结构化数据(表格/列表/数字)
Step 4·我要的具体动作:[需求]

## Day 3:会用"视觉语言"才能出好图
3/7 · Day 3:会用"视觉语言"才能出好图
形容词(漂亮、酷)→ AI 一脸懵
艺术词汇(cinematic / watercolor / cyberpunk / anime)→ 立刻知道你要啥
AI 出图本质是"从噪声反向去噪",方向越精准,结果越好。
📋 先让 AI 帮你写 prompt:
我想生成:[一句话需求]
先别出图,给我 3 段专业 prompt,每段含:
Setting / Subject / Style / Lighting / Composition
我选完一个再让你出图。

## Day 4:一段 prompt 造个能跑的 App
4/7 · Day 4:一段 prompt 造个能跑的 App
2026 年了,造个 mini app 不用学编程。
简单的事很容易:French 闪卡 / 计时器 / 分账计算器
复杂的事仍很难:多人在线 / 实时 AI 反馈
📋 GIO 三件套:
【Goal】这个 app 干啥
【Input】用户能输入啥
【Output】app 给啥反馈
【约束】单文件 HTML,可双击打开
先列功能清单等我确认,再写代码

## Day 5:AI 写代码帮你跑数据
5/7 · Day 5:AI 写代码帮你跑数据
上传 CSV / Excel / 财报 PDF
AI 自己写 Python 跑分析画图
奶茶店例子:AI 自动识别 4 款季节性爆款,跳过平稳产品。
⚠️ 但数字必须人工复核(仍会幻觉)
📋 数据分析驱动:
Step 1·先告诉我数据结构(行/列/异常)
Step 2·我的核心问题:[...]
Step 3·必须用代码计算(不要凭印象估)
Step 4·3 条洞察 + 每条配 1 个具体行动

## Day 6:终极实战,三步串联 21 节全部能力
6/7 · Day 6:终极实战,三步串联 21 节全部能力
吴恩达官方 final project 串起 M1+M2+M3 全部技能:
brainstorm 研究问题(M2)
↓
deep research(M1)
↓
生成 mini app(M3)
跑一遍就能感受"AI 当全栈搭档"的真实威力。
📋 三步实战模板(私信领,太长贴不下)
博客有完整版 ↓

## 总结与资源
### 系列完结总结
7/7 · 21 节系列完结
21 节课浓缩成三句话:
M1·找信息:中性框架 + 信源限定 + Deep Research
M2·思考伙伴:足上下文 + rubric 锁评审 + ultrathink
M3·做东西:选对模态 + 视觉语言 + GIO 三件套
### 获取完整笔记与模板
完整 3 篇笔记 + 30+ 模板:
👉 [http://jasonzhu.ai/zh/blog/wu-enda-prompting-module-3…](https://t.co/gZSJ7yFjAy)
👉 [http://jasonzhu.ai/zh/blog/wu-enda-prompting-module-2…](https://t.co/RScJDX1Wfq)
👉 [http://jasonzhu.ai/zh/blog/wu-enda-prompting-module-1…](https://t.co/Ia2K3mdNcx)
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