本文由 资源共享网 – ziyuan 发布，转载请注明出处，如有问题请联系我们！ 2026 Vibe Coding全栈开发实战训练营课【完结】
第1章 AI 编程范式经验分享
第2章 Cursor 快速实战
第3章 Cursor 编程实战智能问数据平台
第4章 Cursor 编程实战，“小龙虾”二次开发
第5章 Harness Engineering与SDD
第6章 Claude Code 安装部署
第7章 Claude Code 快速实战
第8章 Claude Code 编程实战多模态知识库
第9章 Claude Code 编程实战文档合规平台
代码+课件
与《 2026 Vibe Coding全栈开发实战训练营课【完结】》相关的《AI人工智能》
AI Agent全栈开发工程师【完结】
【阶段1：架构设计与基础聊天机器人开发】第1周 LLMOps平台开发基础及架构设计【阶段1：架构设计与基础聊天机器人开发】第2周 LLMOps后端搭建，构建基础聊天机器人【阶段1：架构设计与基础聊天机器人开发】第3周 LLMOPs前端搭建关联聊天机器人API【阶段2：【商业级聊天机器人开发】】第4周 记忆模块开发，让聊天机器人有记忆【阶段2：【商业级聊天机器人开发】】第5周 数据集模块开发-实现特...
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JK-企业级Agents开发实战营（极客）
课件1.本章内容概述_ev.mp42.初探大模型：起源与发展_ev.mp43.注意力机制是什么（What）_ev.mp44.为什么需要注意力机制（Why）以及如何实现（How）_ev.mp45.变革里程碑：Transformer的崛起_ev.mp46.走向不同：GPT与BERT的选择_ev.mp4课件1.本章内容概述_ev.mp42.GPT模型家族：从始至今_ev.mp43.从GPT-1到GPT-...
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极客时间-AI全栈开发实战营
第八章：Langbot大模型原生即时通信机器人平台第二章：大模型发展全景与关键技术第九章：使用Dify和Langbot研发多平台智能客服Agent第六章：DeepSeek私有化部署与最佳实践第七章：大模型应用开发平台-Dify第三章：DeepSeek现状，应用与技术创新第十二章：模型上下文协议（MCP）部署与开发实战第十六章：使用FAST GPT开发企业级智能问答Agent第十七章：企业应用中的权...
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AI编程幻觉终结者--TDD+重构驱动的单元测试实战课（视频）
第1章 AI编程终结者实战--课程导学第1章 课程介绍与安排第2章 快速认识单元测试并马上掌握一门高级编程手法-红绿重构第3章 掌握不同种类的单元测试，并学会划分测试范围第4章 学习多种重构技巧和代码编写的方法论，提升代码质量第5章 认识 SpringBoot 单元测试的代码结构，并理解他是怎么运行起来的第6章 如何对 SpringBoot 项目中的单元测试进行性能优化？第7章 让测试先行—跟我一...
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Vibe Coding 一人团队项目开发实战
1.1 Cursor-入门-Rules1.2 AI_开发环境(git-nodejs-py)1.3 AI前端概念_Git使用_安全实践2.1.1 AI_NextJS框架2.1.2 AI_Python2.1.3 AI_Flask实现一个简单的API2.1.4 AI_数据库开发&AI编写SQL2.2.1 入门腾讯云CloudBase2.2.2 出海_Supabase3.1.1 搭建网站+ AI(R1)客...
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网络工程师的AI之路：基于大语言模型的运维实战.pdf
这是一本专为网络工程师、运维开发人员及 AI 技术爱好者打造的实战指南，旨在帮助其掌握如何利用大语言模型（LLM）提升网络运维的智能化水平。本书以 LangChain 这一强大的 Python 框架为核心，结合在线 LLM（如 ChatGPT）和离线 LLM（如 LLaMA 3.2），详细讲解 AI 在网络配置、故障排查、自动化运维等场景中的落地应用，同时兼顾国产网络设备厂商及国产 LLM（如 D...
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【AI模型】大模型训练与落地，AI开发实战
资料1_第一课：人工智能介绍：迭代路径，大模型进化树，技术分类 .mp42_第二课：柏拉图表征假说与scalinglaw：KM缩放定律 .mp43_第三课：AI开发环境（python、conda、vscode .mp44_第一课：大模型微调llama-factory环境准备 .mp45_第二课：微调数据集准备（SFT 继续预训练，偏好优化） .mp46_第三课：微调过程lora微调与Qlora微调...
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【AI课程教程】AI大模型与应用开发模型训练落地教程
资料1_第一课：人工智能介绍：迭代路径，大模型进化树，技术分类 .mp42_第二课：柏拉图表征假说与scalinglaw：KM缩放定律 .mp43_第三课：AI开发环境（python、conda、vscode .mp44_第一课：大模型微调llama-factory环境准备 .mp45_第二课：微调数据集准备（SFT 继续预训练，偏好优化） .mp46_第三课：微调过程lora微调与Qlora微调...
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