Syllabus课程大纲
面向「会用 AI 聊天但不知如何深度嵌入工作」的学员。国内工具优先、合规使用优先、实战落地优先：看懂 2026 国内 AI 生态，把对话工具、Agent 与知识库组合成自己的生产力工作流。
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第 1 讲：国内 AI 生态地图与工具选型
看清 2026 国内 AI 格局：对话型（豆包/DeepSeek/Kimi/通义/文心）、Agent 型（WorkBuddy/豆包工作/Trae Work）、编程 IDE，学会按任务切模型。
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第 2 讲：AI 辅助办公与知识管理
从「先写再润色」转为「用 AI 生成骨架」。文档/表格/演示一站打通，用飞书知识库、语雀、石墨搭建 AI 可读取的知识库。
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第 3 讲：看懂技术架构：模型、API 与商业模式
读懂科技新闻背后的技术逻辑：前端/后端/数据库/服务器、API/SDK/插件、开源与闭源、SaaS 与本地部署的商业模式。
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第 4 讲：模型能力边界与提示词进阶
大模型不是全知全能：概率接龙、上下文窗口、Token。进阶提示词 RTFC、思维链、Few-shot、系统提示词，以及幻觉识别三招。
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第 5 讲：合规使用与数据安全
先把网络现实说清，再讲数据安全与版权。国内工具已够用，守住医疗/法律/财务等高风险场景的边界，养成隐私保护习惯。
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第 6 讲：跨客户端接入与 API 调用进阶
把同一模型底座接到最常用的客户端：API 是标准入口，ChatBox/LobeChat/NextChat 三件套接入，进阶认识 MCP，让模型能动手。
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