Python AI 工具箱:从脚本到智能应用
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5.4 持续学习:跟进模型与工具迭代
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2026-10-24 02:35:30
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第一篇 AI 辅助开发:工作流的重塑
1.1 从手写到生成:AI 编码的效率差
1.2 提示词工程:把需求说清楚的艺术
1.3 代码审查:AI 写的代码能直接用吗
1.4 安全与版权:AI 代码的使用边界
第二篇 Python 脚本实战:日常提效
2.1 文件批处理:rename 与格式转换
2.2 网页采集:requests 与解析陷阱
2.3 数据清洗:pandas 处理 Excel 与 CSV
2.4 定时任务:从 cron 到云函数
第三篇 智能应用搭建:给脚本加大脑
3.1 接入大模型 API:调用与流式输出
3.2 RAG 检索:本地知识库问答
3.3 Function Calling:让模型调用工具
3.4 多轮对话:上下文与会话管理
第四篇 部署与集成:把应用跑在云上
4.1 轻量服务器部署:FastAPI 上线
4.2 对象存储 COS:文件与模型存取
4.3 CDN 加速:静态资源分发
4.4 监控与日志:运行中的健康检查
第五篇 进阶与展望:从工具到产品
5.1 多模态:图像与语音处理
5.2 Agent 编排:多步骤任务规划
5.3 成本控制:token 与实例费用复盘
5.4 持续学习:跟进模型与工具迭代
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