人工智能
跟月影学前端智能体开发
从代码到智能体，解锁前端开发新维度
Course syllabus
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Published chapters
01开篇词｜前端在大模型时代的变革与机遇
02直播回放：如何成为AI时代的合格前端？
0301｜如何在前端调用文本大模型API
0402｜如何使用流式传输减少等待时间
0503｜如何在前端调用图像大模型API
0604｜如何在前端调用语音合成和视觉模型
0705｜如何用Coze快速构建AI应用智能体
08加餐1｜如何用AI来为自己做专业的占星咨询
0906｜智能体应用实战：拍照记单词
1007｜提示词工程（一）：三个技巧让大模型超常发挥
1108｜提示词工程（二）：如何使用元提示（Meta-Prompt）和动态提示词
1209｜用户体验：如何解决流式传输与JSON结构化的矛盾
1310｜深入细节：如何实现动态JSON解析
1411｜工作流框架：Ling的设计思想与整体架构
1512｜深度剖析（一）：Ling框架的底层实现
1613｜深度剖析（二）：Ling框架的底层实现
1714｜项目实战：使用Ling框架重构拍照记单词
18加餐2｜如何用Coze实现一个完整的图片合成AI应用
19加餐3｜如何使用Coze工作流封装API
2015｜实战项目概览：AI版“十万个为什么”
2116｜如何实现好奇心问题改写和RAG
2217｜如何实现波波熊学伴核心工作流（一）
2318｜如何实现波波熊学伴核心工作流（二）
2419｜如何实现波波熊学伴核心工作流（三）
2520｜如何实现插图和听书功能
2621｜如何实现语音输入
27加餐4｜如何用Coze实现听歌学古诗
2822｜项目概览：AI前端面试官
2923｜多轮对话（一）：时间线与记忆
3024｜多轮对话（二）：API 读写分离设计
3125｜多轮对话（三）：人设、上下文和记忆
3226｜交互细节功能的丰富和功能优化
3327｜如何创建AI智能体管理笔记和收集信息（一）
3428｜如何创建AI智能体管理笔记和收集信息（二）
3529｜如何用BunnyCDN结合Coze智能体管理静态资源
36加餐5｜使用Coze自身的文件上传来存储和处理数据
3730｜AI Coding：不可阻挡的“前端工业革命”
3831｜Vibe Coding：使用Trae Builder开发实战项目（一）
3932｜Vibe Coding：使用Trae Builder开发实战项目（二）
4033｜如何私有化部署和应用本地大模型
4134｜如何私有化部署AI工作流平台
4235｜如何让大模型使用工具完成工作？
4336｜如何使用MCP开发智能体工具
4437｜如何构建并使用RAG技术（一）
4538｜如何构建并使用RAG技术（二）
4639｜Transformers.js：JavaScript的AI运行环境
47结束语｜展望未来：后 AI 时代的前端开发将会是什么样？