AI大模型应用开发进阶：提示词技巧与多平台部署实战

对于提升AI大模型的商业应用能力，可以延伸学习GPT-Image2电商视觉大片实战课程，该课程深度结合AI图像生成与商业场景需求，通过简易指令实现分层PSD文件生成等专业级视觉创作。

想要投身大模型应用开发，却不懂环境搭建、接口调用与技能开发实操，项目推进屡屡受阻。本课程循序渐进讲解开发全流程，手把手教学 Conda、Mamba 等环境搭建，适配 PyCharm、Jupyter 主流开发工具。深耕提示词工程实用技法，细致拆解接口参数、密钥获取与计费规则，演示代码、Apifox 多种调用方式。同时讲解 Skill 体系核心知识，依托多款开发平台完成技能搭建、部署与管理，还可自主开发适配技能并上架应用。学完可独立制作聊天机器人，具备开发企业级大模型应用的实操能力。

课程目录

01.1. 大模型 Conda 开发环境搭建_1.mp4
02.2. 大模型 Mamba 环境管理工具_1.mp4
03.3.PyCharm 配置大模型开发环境_1.mp4
04.4. 大模型 Jupyter 开发调试工具_1.mp4
05.5. 大模型提示词工程最佳实践_1.mp4
06.6. 大模型提示技术与常见应用_1.mp4
07.7.AI 大模型接口参数详解_1.mp4
08.8. 大模型密钥获取和接口测试_1.mp4
09.9. 基于 Python 代码调用大模型接口_1.mp4
10.10.Apifox 如何调用大模型接口和切换环境_1.mp4
11.11. 大模型接口 Token 定价与计费方式_1.mp4
12.12. 基于 PyCharm 和 Streamlit 开发聊天机器人_1.mp4
13.13. 为什么我们需要 Skills_1.mp4
14.14.Skill 基础概念与工程定义_1.mp4
15.15.Skill 运行环境与核心原理_1.mp4
16.16.Skill 工程实践指南_1.mp4
17.17.Skill 企业级应用实战_1.mp4
18.18.ClaudeCode 搭建 Skill_1.mp4
19.19.TraeIDE 搭建 Skill_1.mp4
20.20. 扣子编程部署 Skill_1.mp4
21.21.Skill 总结与展望_1.mp4
22.22.CodeBuddy 技能市场安装 Skill_1.mp4
23.23.CodeBuddy 管理项目和用户 Skill_1.mp4
24.24.CodeBuddy 搭建企业级 Skill_1.mp4
25.25.CodexSkills 概述_1.mp4
26.26.CodexSkills 搭建_1.mp4
27.27.CodexSkills 使用_1.mp4
28.28.OpenClawSkills 搭建_1.mp4
29.29.OpenClawSkills 使用_1.mp4
30.30.ClawHub 技能商店使用_1.mp4

工具说明

环境部分覆盖 Conda 和 Mamba，前者负责创建隔离的 Python 运行空间，后者在包依赖解析速度上更占优，适合环境频繁变动的场景。PyCharm 和 Jupyter 各司其职：PyCharm 管工程级代码编写与调试，Jupyter 更适合分步验证、快速试错。接口测试阶段用到的 Apifox 不只是简单的请求工具，还能管理多套环境变量，方便在开发/测试/生产间切换。到了 Skill 落地环节，涉及的平台就多了：ClaudeCode、TraeIDE、扣子编程、CodeBuddy、CodexSkills、OpenClawSkills，最后通过 ClawHub 这类技能商店完成分发。

操作说明

整个课程按真实开发节奏走：先搞定环境（Conda/Mamba）和工具链（PyCharm/Jupyter），接着深入大模型接口，从参数含义、Key 的获取到 Token 计费规则都讲清楚，再分别用 Python 代码和 Apifox 两种方式调用接口，避免只停留在理论。有了接口基础之后，进入 Skill 工程体系，从概念、运行原理到工程实践，最后在多个平台（CodeBuddy、OpenClaw 等）上分别演示搭建、部署和管理流程。目录中 22 节之后的市场安装、项目管理，属于把 Skill 真正用起来的操作，照着视频做基本能跑通。

应用方向

对接企业级场景有两个直接落脚点：一个是基于 Streamlit 快速起一个聊天机器人（12 节），拿来做内部问答或演示原型；另一个是 Skill 开发与上架，像 CodeBuddy 的市场、ClawHub 商店都是可以直接发布技能的地方。学完可以尝试把重复性的办公环节（数据整理、报告生成等）封装成 Skill，上架到团队或公开市场复用，本质上就是在做大模型能力产品化那一步。