你手里有 ChatGPT 的账号，却只能把它当搜索引擎的加强版？问它“帮我写个英语例句”，它回得中规中矩，但换个场景——比如你想练口语、想让它针对你读的文章出题、甚至想要一个能持续迭代的学习工具——你就卡住了。这门课解决的就是这个问题：不是教你“怎么提问”，而是带你理解大模型背后的原理脉络，并亲手搭建三个递进式的实用系统。
适合人群非常明确：你会写基础 Python，能读懂文档里的代码示例，但对 LLM 的上下文机制、提示工程边界、API 调用逻辑还模糊不清。如果你连 API Key 申请都没试过，或者对 JSON 格式毫无概念，建议先花两小时补齐这两块基础，再进这里。别指望它当 Python 入门课，它默认你已经能独立跑通一个 Hello World 脚本。
建议的学习路径很清晰：先啃完原理与历史发展章节，重点搞懂 Transformer 架构如何影响提示词设计，别跳过“模型能力边界”这部分，否则后面写系统时会反复踩坑。紧接着上手第一个项目“私人 ChatGPT 助手”，核心是掌握如何将用户输入安全地注入提示模板，并处理上下文记忆逻辑。第二关“智能英语学习助手”是关键转折，这里要解决的是多轮对话状态管理，以及如何用结构化数据（比如词表、错题本）增强模型输出。最后的“ChatBook”进阶项目，则是把前两个模块整合成有 UI 交互、可持久化数据的完整应用，这里涉及前后端简单衔接，代码量最大，也是最能检验你前两段是否真学会的地方。
学完这门课，你应该能独立做出一件具体事：根据自己固定的英语学习场景（比如雅思写作、技术文档阅读），从零搭建一个本地可运行、带个性化题库和进度跟踪的 Web 小工具，并能解释清楚为什么某个提示词要那样写、为什么要把历史对话存入数据库而不是依赖模型自身记忆。资料包里的视频和代码是主线，练习时请严格按项目顺序动手敲，不要只看不动脑。每个项目做完后，务必尝试修改其中的参数（比如温度值、最大 token 数、提示词模板），观察输出变化，这是把“听懂”变成“会用”的唯一捷径。别指望资料包里有现成的就业保障或讲师背书，这里给的是可复用的工程思维和实操模板，你能不能落地，取决于你在每行代码注释下花多少时间追问“为什么”。
课程介绍
ChatGPT 从零到一打造私人智能英语学习助手视频教程，。人工智能已经来临，以ChatGPT为代表的大型语言模型正以极快的速度进入我们的生活。本课程旨在从ChatGPT模型的原理、历史发展出发，逐步介绍相关知识，并带领大家递进式地从零开始，学习三个实践项目：私人ChatGPT助手、智能英语学习助手和进阶产品ChatBook。这些项目不仅可以为你带来更多灵感，还能提高你的职场竞争力，助你在探索新技术的过程中更上一层楼。
课程目录
1. GPT 模型的原理与发展历史 4. 收获业内最前线10+AI应用案 2. 从零到一开发私人ChatGPT 5. 开发强大私人英语学习助手 3. 开发进阶产品 ChatBook 6. 在生活中使用ChatGPT提效 ├── 第1章 课程 简介 及 GPT 简述/ │ ├── [ 26M] 1-1 导学 │ ├── [ 25M] 1-2 GPT发展时间线 │ ├── [ 95M] 1-3 GPT案例介绍 │ ├── [ 24M] 1-4 AI 能力回顾 │ └── [ 20M] 1-5 AI 的局限性 ├── 第2章 风靡全球 的 ChatGPT 的前世今生以及背后的原理/ │ ├── [ 17M] 2-1 为什么是 OpenAI 上 │ ├── [ 34M] 2-2 为什么是 OpenAI 中 │ ├── [ 17M] 2-3 为什么是 OpenAI 下 │ ├── [ 14M] 2-4 GPT 模型应用场景-概述 │ ├── [ 35M] 2-5 问答场景案例介绍-有主题的回答提出的问题 │ ├── [ 13M] 2-6 分类场景-关键词提取、内容分类、文本验测（情感） │ ├── [ 26M] 2-7 翻译场景上 │ ├── [ 12M] 2-8 翻译场景下 │ ├── [ 26M] 2-9 代码场景 │ ├── [ 18M] 2-10 聊天场景-像人一样聊天 │ ├── [ 35M] 2-11 应用案例-文本转换@更多it资源 www. │ ├── [ 18M] 2-12 GPT 模型的缺陷 │ ├── [9.9M] 2-13 GPT 缺陷的解决方案 │ ├── [9.0M] 2-14 Prompt 框架 │ ├── [ 17M] 2-15 RIO 原则案例 │ ├── [ 16M] 2-16 Prompt 最佳实践 │ └── [9.0M] 2-17 最佳实践案例 ├── 3-实战-Al工具箱，包括项目搭建/ │ ├── [ 17M] 3-1 基础概念(上)： GPT模型的关键基础概念，Token及其换算关系 │ ├── [ 30M] 3-2 基础概念(下)：OpenAI 的模型横向能力对比以及应使用成本对比 │ ├── [ 18M] 3-3 项目技术选型与技术架构图梳理：如何无槛接入 ChatGPT 接口与服务 │ ├── [ 18M] 3-4 项目技术选型与框架工具选择：站在前人的肩膀上，选择好的工具，更多精力聚焦于业务 │ ├── [ 16M] 3-5 AI 助理需求梳理与技术方案梳理 │ ├── [ 60M] 3-6 初始化 Next.js 项目并配置基础开发依赖 │ ├── [ 74M] 3-7 OpenAI API 转发与 Proxy 配置：实现 ChatGPT 能力无门_槛接入 │ ├── [127M] 3-8 聊天功能开发，实现 GPT 模型的基础对话功能 │ ├── [ 95M] 3-9 实现聊天信息本地持久化 │ ├── [ 86M] 3-10 实现多轮对话能力，让 GPT 模型记住我是谁 │ ├── [ 15M] 3-11 对话支持流式响应开发前架构概览 │ ├── [ 50M] 3-12 对话支持流式响应-服务端转发二进制流 │ ├── [ 44M] 3-13 对话支持流式响应-前端解析二进制流 │ ├── [102M] 3-14 对话支持流式响应-前端控制流停止 │ ├── [ 22M] 3-15 多会话模块封装数据处理 │ ├── [ 59M] 3-16 -多会话模块-封装数据处理 │ ├── [ 88M] 3-17 -多会话模块-实现多会话管理上 │ ├── [ 67M] 3-18 多会话模块-实现多会话管理下 │ ├── [ 36M] 3-19 -助理模块-数据结构定义 │ ├── [ 81M] 3-20 -助理模块-助理列表页面开发 │ ├── [ 56M] 3-21 -助理模块-助理编辑功能开发 │ ├── [ 39M] 3-22 -助理模块-助理模块嵌入聊天入口 │ ├── [ 65M] 3-23 -助理模块-助理能力嵌入 AI 对话场景 │ └── [ 18M] 3-24 实现响应内容 Markdown 实时渲染 ├── 4-实战-AI能力集成到通用IM平台/ │ ├── [ 23M] 4-1 -如何通过云函数实现零成本服务集成 │ ├── [ 28M] 4-2 -GPT 能力集成-飞书机器人上 │ ├── [ 13M] 4-3 -GPT 能力集成-钉钉机器人上 │ └── [ 16M] 4-4 GPT 能力集成-微信公众号上 ├── 5-LangChain能力全解读，从入门到实践：以研发内网知识库为例/ │ ├── [ 17M] 5-1 使用Langchain帮助我们快捷构建生产应用-Langchain是什么 │ ├── [5.2M] 5-2 为什么使用Langchain-通过框架获取结构化开发能力 │ ├── [ 17M] 5-3 -Langchain 的基础组成-Components 到 module 架构的迁移 │ ├── [ 11M] 5-4 LangChain的基础组成下-面向开发者更友好的新能力 │ ├── [4.5M] 5-5 -model&IO 模块：构建端到端应用的基础 │ ├── [6.2M] 5-6 -LangChain 开发环境搭建 │ ├── [4.8M] 5-7 -使用 PromptTemplate 高效生成 Prompt │ ├── [ 16M] 5-8 -实操案例，定制入参动态生成 Prompt │ ├── [3.4M] 5-9 -LangChain 支持丰富的大模型资源让开发成本进一步降低 │ ├── [ 11M] 5-10 -在 LangChain 中为 ChatGPT 增加代理 │ ├── [ 17M] 5-11 -使用 LangChain 快速接入文心一言 │ ├── [ 30M] 5-12 -通过 Output Parser 获得结构化 JSON 输出 │ ├── [ 12M] 5-13 -通过 Parser 将获得内容列表解析为结构化数组 │ ├── [ 14M] 5-14 -如何自动化处理解析失败的问题 │ ├── [ 14M] 5-15 -通过 Data connection 生产原始消费数据 │ ├── [ 45M] 5-16 -通过 loader 快速实现文本解析和网页爬虫能力 │ ├── [ 33M] 5-17 -对加载的数据进行二次清洗和分割 │ ├── [ 14M] 5-18 -使用 LangChain 对文本进行向量转换 │ ├── [5.7M] 5-19 -使用丰富的集成进行向量存储 │ ├── [ 11M] 5-20 -使用 memory 实现向量检索 │ ├── [ 45M] 5-21 -使用 supabase 实现向量存储与查询 │ ├── [ 16M] 5-22 -核心模块 Chain 入门，使用文档链轻松处理大文本场景 │ ├── [ 13M] 5-23 -核心模块 Chain 入门-使用大模型驱动函数、API 调用、SQL 调用 │ ├── [ 29M] 5-24 -使用 OpenAI Function 进行应用指令封装应用到智能家居 │ ├── [ 25M] 5-25 -意图路由基础-实现多 Prompt 动态选择 │ ├── [ 29M] 5-26 -模块集成-如何用十五行代码实现 ChatPDF │ ├── [ 29M] 5-27 -意图路由应用-实现多数据源查询 │ ├── [8.8M] 5-28 -意图路由应用-企业内网知识库检索实现思路 │ ├── [ 14M] 5-29 -意图路由应用-应用 Copilot 实现思路与 FIDL 概念 │ ├── [9.9M] 5-30 -使用多元的 Memory 模式让 GPT 拥有上下文记忆 │ ├── [ 27M] 5-31 -agent 基础概念与分类以及 GPT Function 获取实时信息 │ ├── [ 20M] 5-32 -通过 Agent 计划与执行任务 │ └── [ 25M] 5-33 -使用 ReAct 框架大幅提高 GPT 回复准确率 ├── 6-实战-AI产品实战智能英语学习助手/ │ ├── @优库it资源网ukoou.com │ ├── [5.0M] 6-1 -英语学习助理应用功能概览与技术依赖 │ ├── [ 20M] 6-2 -Whisper 的语音转文本与 elevenLabs 的强大的语音合成 │ ├── [9.4M] 6-3 -openai 官方文本转语音（TTS）模型介绍，十分之一的价格，更强的性能 │ ├── [6.3M] 6-4 -语音对话助理实现架构介绍 │ ├── [ 35M] 6-5 AI 助理前端改造-增加 AI 语音交互逻辑上 │ ├── [ 21M] 6-6 -AI 助理前端改造-增加 AI 语音交互逻辑下 │ ├── [ 23M] 6-7 -AI 助理前端改造-增加 AI 语音交互逻辑下，增加录音逻辑与前台状态管理 │ ├── [ 30M] 6-8 -AI 对话后端能力封装，支持语音与 ChatGPT 进行对话 │ └── [ 50M] 6-9 -前后端集成，完成 AI 语音对话联调与效果展示 ├── 7-AI应用场景分析/ │ ├── [6.1M] 7-1 ：ChatGPT 在软件行业生产环节的应用概览 │ ├── [6.5M] 7-2 ：Figma AI 的应用效果 │ ├── [6.3M] 7-3 ：使用 Vercel v0 进行 UI 代码的生成 │ ├── [ 15M] 7-4 ：GPT 在大厂代码单元测试中的应用案例 │ ├── [3.6M] 7-5 ：GPT 在 Code review 中的应用案例，有效提升大型项目的 review 效率 │ ├── [ 16M] 7-6 ：再谈 FIDL 软件研发从面向 GUI 到面向 AI │ ├── [ 21M] 7-7 ：GPT 在电商场景的应用案例 │ ├── [9.7M] 7-8 ：GPT 在 IOT 领域的应用，智能音响、机器人 │ └── [ 11M] 7-9 ：GPT 在医疗、教育、内容领域的应用 ├── 8-AI应用场景拓展/ │ ├── [ 61M] 8-1 -midjourney 使用入门与介绍 │ ├── [ 27M] 8-2 使用 heygen 生成高质量视频翻译与逼真虚拟人视频 │ ├── [ 21M] 8-3 使用免费的 New bing 体验最新的 GPT4-V │ └── [ 22M] 8-4 -利用 runway gen-2 生成高质量影片 ├── 9-【加餐】-11.06 OpenAI 开发日重磅更新，官方Agent介绍/ │ ├── [ 13M] 9-1 -OpenAI 开发者大会新能力解读，价格更便宜，token 更多 │ ├── [ 19M] 9-2 -重磅新能力 Assistant 发布-官方下场做 Agent │ ├── [ 16M] 9-3 -面向开发者友好的新功能，GPT 返回合法 JSON 与保持响应一致性的请求种子 │ └── [2.7M] 9-4 -给 AI 创业者的建议-开发者大会带来的警示 └── 资料代码/
