课程目录

• 01｜如何在前端调用文本大模型API.md
• 01｜如何在前端调用文本大模型API
• 02｜如何使用流式传输减少等待时间.md
• 02｜如何使用流式传输减少等待时间
• 03｜如何在前端调用图像大模型API.md
• 03｜如何在前端调用图像大模型API
• 04｜如何在前端调用语音合成和视觉模型.md
• 04｜如何在前端调用语音合成和视觉模型
• 05｜如何快速构建AI应用智能体.md
• 05｜如何快速构建AI应用智能体
• 06｜智能体应用实战：拍照记单词.md
• 06｜智能体应用实战：拍照记单词
• 07｜提示词工程（一）：三个技巧让大模型超常发挥.md
• 07｜提示词工程（一）：三个技巧让大模型超常发挥
• 08｜提示词工程（二）：如何使用元提示（Meta-Prompt）和动态提示词.md
• 08｜提示词工程（二）：如何使用元提示（Meta-Prompt）和动态提示词
• 09｜用户体验：如何解决流式传输与JSON结构化的矛盾.md
• 09｜用户体验：如何解决流式传输与JSON结构化的矛盾
• 10｜深入细节：如何实现动态JSON解析.md
• 10｜深入细节：如何实现动态JSON解析
• 11｜工作流框架：Ling的设计思想与整体架构.md
• 11｜工作流框架：Ling的设计思想与整体架构
• 12｜深度剖析（上）：Ling框架的底层实现.md
• 12｜深度剖析（上）：Ling框架的底层实现
• 13｜深度剖析（下）：Ling框架的底层实现.md
• 13｜深度剖析（下）：Ling框架的底层实现
• 14｜项目实战：使用Ling框架重构拍照记单词.md
• 14｜项目实战：使用Ling框架重构拍照记单词
• 15｜实战项目概览：AI版“十万个为什么”.md
• 15｜实战项目概览：AI版“十万个为什么”
• 16｜如何实现好奇心问题改写和RAG.md
• 16｜如何实现好奇心问题改写和RAG
• 17｜如何实现波波熊学伴核心工作流（上）.md
• 17｜如何实现波波熊学伴核心工作流（上）
• 18｜如何实现波波熊学伴核心工作流（中）.md
• 18｜如何实现波波熊学伴核心工作流（中）
• 19｜如何实现波波熊学伴核心工作流（下）.md
• 19｜如何实现波波熊学伴核心工作流（下）
• 20｜如何实现插图和听书功能.md
• 20｜如何实现插图和听书功能
• 21｜如何实现语音输入.md
• 21｜如何实现语音输入
• 22｜项目概览：AI前端面试官.md
• 22｜项目概览：AI前端面试官
• 23｜多轮对话：时间线与记忆.md
• 23｜多轮对话：时间线与记忆
• 24｜多轮对话：API读写分离设计.md
• 24｜多轮对话：API读写分离设计
• 25｜多轮对话：人设、上下文和记忆.md
• 25｜多轮对话：人设、上下文和记忆
• 26｜交互细节功能的丰富和功能优化.md
• 26｜交互细节功能的丰富和功能优化
• 27｜如何创建AI智能体管理笔记和收集信息（一）.md
• 27｜如何创建AI智能体管理笔记和收集信息（一）
• 28｜如何创建AI智能体管理笔记和收集信息（二）.md
• 28｜如何创建AI智能体管理笔记和收集信息（二）
• 29｜如何用BunnyCDN结合Coze智能体管理静态资源.md
• 29｜如何用BunnyCDN结合Coze智能体管理静态资源
• 30｜AICoding：不可阻挡的“前端工业革命”.md
• 30｜AICoding：不可阻挡的“前端工业革命”
• 31｜VibeCoding：使用TraeBuilder开发实战项目（一）.md
• 31｜VibeCoding：使用TraeBuilder开发实战项目（一）
• 32｜VibeCoding：使用TraeBuilder开发实战项目（二）.md
• 32｜VibeCoding：使用TraeBuilder开发实战项目（二）
• 33｜如何私有化部署和应用本地大模型.md
• 33｜如何私有化部署和应用本地大模型
• 34｜如何私有化部署AI工作流平台.md
• 34｜如何私有化部署AI工作流平台
• 35｜如何让大模型使用工具完成工作？.md
• 35｜如何让大模型使用工具完成工作？
• 加餐2｜如何用Coze实现一个完整的图片合成AI应用.md
• 加餐2｜如何用Coze实现一个完整的图片合成AI应用
• 加餐3｜如何使用Coze工作流封装API.md
• 加餐3｜如何使用Coze工作流封装API
• 加餐4｜如何用Coze实现听歌学古诗.md
• 加餐4｜如何用Coze实现听歌学古诗
• 加餐5｜使用Coze自身的文件上传来存储和处理数据.md
• 加餐5｜使用Coze自身的文件上传来存储和处理数据
• 加餐｜如何用AI来为自己做专业的占星咨询.md
• 加餐｜如何用AI来为自己做专业的占星咨询
• 开篇词｜前端在大模型时代的变革与机遇.md
• 开篇词｜前端在大模型时代的变革与机遇
• 直播回放：如何成为AI时代的合格前端？.md
• 直播回放：如何成为AI时代的合格前端？
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• 21｜如何实现语音输入
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• 26｜交互细节功能的丰富和功能优化
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• 加餐4｜如何用Coze实现听歌学古诗
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• 加餐5｜使用Coze自身的文件上传来存储和处理数据
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• 直播回放：如何成为AI时代的合格前端？
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