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2026年AI高手心法:吴恩达21节课深度笔记

文章总结了吴恩达2026年新课《AI Prompting for Everyone》,指出当前AI已从简单的聊天机器人进化为具备深度推理和多模态能力的工具。核心观点包括区分新手与高手的4大维度(问题难度、上下文、引导方式、写作流程)、利用3层信息架构解决知识局限、通过'渐进式大纲'避免AI废话,以及在推理时代如何运用评分卡和上下文工程来提升产出质量。

技术LLM ✍ Jason Zhu🕐 2026-05-03

吴恩达 21 节课讲透 2026 年 AI 高手心法

文章基于吴恩达 2026 年的新课《AI Prompting for Everyone》,总结了 AI 用法范式的四大迁移:处理复杂问题、提供海量上下文、避免盲目附和、采用渐进式工作流。内容涵盖 reasoning 时代的高阶提示技巧、利用 desktop app 的上下文管理、反 sycophancy 策略以及渐进式大纲写作法,旨在帮助用户掌握在推理时代驾驭 AI 的核心心法。

技术LLM ✍ Jason Zhu🕐 2026-05-02

Vibe Coding 为什么会失控?DeepLearning.AI 新课用 3 份文档把 AI 编程变可控

本文介绍了 DeepLearning.AI 推出的“规格驱动开发”方法论,旨在解决 AI 编程中常见的“凭感觉(Vibe)”导致的不稳定问题。文章提出通过建立项目宪法、特性规格和技术方案三个核心文档,并遵循 Plan-Implement-Verify 三步循环工作流,将 Coding Agent 从“随性猜测”转变为可控的工程师。文中还详细说明了如何为老项目反向生成宪法,以及将工作流封装为 Claude Code Skill 的技巧,帮助开发者从零构建可控的 AI 编程体系。

技术LLM ✍ Jason Zhu🕐 2026-04-18